依据钢铁企业能源中心能源管理的需求,本文针对钢铁企业能源平衡与优化问题做了相关研究工作,论文工作包括如下几个方面:(1)提出了钢铁生产过程中煤气产生量和消耗量预测的方法。采用Box-Jenkins时间序列预测方法对煤气的产生量进行了预测,以鞍钢鲅鱼圈公司1#高炉实际煤气生产数据为基础,建立了相应的预测模型。针对煤气消耗量影响因素多且关系复杂的煤气消耗预测问题,利用Levenberg-Marquart算法对BP神经网络的权值和阈值进行调整,提高了BP网络训练算法的效率;利用贝叶斯正则化的方法改进的BP网络的泛化能力,以鞍钢鲅鱼圈公司的热轧加热炉的实际煤气消耗数据为基础,依据灰色关联度分析确定影响煤气消耗的主要因素,建立了煤气消耗预测的BP网络预测模型。(2)在基于煤气生产、消耗预测的基础上,建立了煤气管网和分类的煤气单元模型。并以煤气管网中煤气生产、消耗平衡和放散量最小为目标函数,以煤气生产、消耗过程中的煤气管网及产消单元的生产工艺实际情况要求作为约束,构建了动态煤气优化分配模型。