钢铁工业作为国民经济的支柱行业之一,一方面带动国民经济的发展,另一方面也使得能源消费总量越来越大。在钢铁工业中,烧结工序的能耗仅次于炼铁工序。从实现能源梯级利用的高效性和经济性角度分析,烧结余热发电是烧结余热回收利用的最有效途径。针对烧结发电系统开展优化设计研究,将中低温余热最大限度地加以回收与发电,既能实现钢铁企业节能降耗目标,又能为钢铁企业进一步降低生产成本,具有重要的理论和现实意义。针对炼钢烧结余热发电系统的设计问题,由于在系统布置及热力参数上存在多样化的选择,同时设计工作还受到烟气热能品质、烟气露点温度、换热器受热面钢耗等多种工程技术条件的制约,使得工程设计单位面临着如何使能量分配达到最优,以及如何实现余热资源回收利益最大化的复杂决策平衡。从一般层面上看,能源动力系统通常由多个过程子系统组合而成,每个过程子系统又进一步由多个具体的部件相互连接构成,它的数学模型是由多个表示系统能源动力转化过程的线性和非线性的方程组构成。本文将化工过程系统建模与优化中的超结构MINLP方法运用于能源动力系统,分别针对各子系统的结构特点建立超结构模型,实现针对能源动力系统结构的通用数学描述,进而基于能量梯级利用原理和遗传算法开展针对烧结余热发电系统的优化设计研究,主要研究内容如下：首先,基于能量利用理论对烧结余热发电系统开展认知研究。遵循能量梯级利用原则,结合夹点技术,对烧结余热回收系统进行全局能量优化讨论,针对烧结余热发电系统流程,阐述如何进行能量物料平衡计算、物流选择、数据提取,通过对比系统在不同工况下的能量回收情况,从热能全局优化的角度出发,结合全局能量分布曲线和全局温焓曲线结合的方法,对系统全局能量优化理论开展图形化、可视化的分析研究。通过可视化图形分析,直观的反映出制约系统余热回收利用的瓶颈位置,更具针对性的提出优化改进措施。之后,在图形化认知分析的基础上,基于化工过程系统研究中的超结构MINLP方法,提出了一种采用超结构MINLP方法对能源动力系统进行统一数学建模的方法,并具体建立了针对烧结余热发电系统的超结构数学模型,解决了烧结余热发电系统拓扑结构复杂多变,各子系统之间及子系统内部部件之间的操作参数相互影响和制约的建模难题。而后,基于超结构MINLP数学模型,采用遗传算法对烧结余热发电系统开展优化设计研究。通过对设计方案进行编码、建立约束条件、计算适应度并进行遗传优化迭代计算,实现了在系统窄点温差等约束前提下的烧结机、环冷机、余热锅炉、汽轮机组的结构及参数面向最大余热回收效率目标的优化设计。最后,结合热力学分析方法中的(?)分析法,通过对钢铁企业烧结余热发电系统的(?)损失、(?)经济性和(?)损环境效益进行讨论分析,为钢铁企业烧结余热发电系统的全面科学评估提供理论依据。