炼钢—连铸是钢铁工业生产中的核心环节,其生产调度优化可以提高生产效率、降低生产成本。生产过程中消耗了多种能源介质,随着绿色制造政策的深入推行,具有经济、实用、清洁特点的电能消耗比重逐渐增加,钢铁厂的电力供应也越来越紧张。需求响应能有效维持电力供需平衡和电网稳定运行,分时电价和电力负荷跟踪是分别基于价格和激励的两种不同需求响应项目,双工位精炼炉因其优势明显被广泛应用。对于分时电价下炼钢—连铸生产调度优化这一复杂问题,考虑到电力负荷跟踪和双工位精炼炉的研究很少,因此本文主要针对这两方面展开研究。针对分时电价下考虑电力负荷跟踪的炼钢—连铸生产调度优化问题,建立了以减少实际电力负荷曲线与预设的电力负荷曲线产生的负荷偏差导致的惩罚和电力成本为目标的基于连续时间的混合整数非线性规划模型。针对该模型引入电力负荷跟踪后变量急剧增加、目标计算复杂等问题提出了二进制变量和偏移时间变量,推导出了一般情况下单负载区间内的电力惩罚和电力消耗的目标函数通式,提高了模型的通用性。为了克服模型采用强度Pareto进化算法(strength Pareto evolutionary algorithm 2,SPEA2)所带来的全局搜索能力差,容易陷入局部最优等缺点,提出了集成算术交叉和混合自适应变异算子改进AHSPEA2算法。实验结果表明,改进后的算法能在短时间内获得高质量的调度方案,Pareto最优解集稳定性和收敛性较好,最优解在减少电力成本和负荷偏差惩罚方面效果较好。针对分时电价下配备多工位精炼炉的炼钢—连铸调度问题,以最小化完工时间、机器闲置时间和总电力成本包括炉次加工成本和机器闲置成本的加权和为目标函数,建立了配备多工位精炼炉的炼钢—连铸调度数学模型。拉格朗日松弛算法求解这类NP-hard问题时,能在短时间内获得高质量的解,因而采用基于次梯度法的拉格朗日松弛算法求解模型。将“炉次加工顺序”约束进行松弛,采用内点算法求解松弛问题,其解因为违反了松弛的约束不可行,只能作为原问题的下界。需要通过启发式算法调整得到一个可行解作为原问题的上界。采用次梯度算法对拉格朗日乘子不断迭代优化上界和下界,缩短上下界之间的距离,最终能得到原问题的近似最优解。实验结果表明配备双工位精炼炉的炼钢—连铸优化调度比非双工位特性精炼炉的更能有效减少炉次的完工时间、机器的闲置时间和总电力成本。本文的研究工作能够为炼钢—连铸生产调度研究起到了促进作用,提供了求解调度问题的新优化模型以及AHSPEA2和拉格朗日松弛算法新手段,对其他能源密集型的流程行业具有指导意义。