摘要：智能电气自动化系统（IEAS）以数据驱动和智能控制为核心，通过整合高精度传感技术、物联网（IoT）、人工智能（AI）及先进控制算法，形成从实时监测设备运行状态，到精准判断能源调配需求，再到持续改良生产流程参数的完整闭环体系。IEAS系统在冶金工业节能降耗的发展路径中发挥了巨大作用，通过变频调速、动态优化控制及余热协同利用实现显著节能效果；依托能源管控平台实现微电网智能调度与区块链碳配额交易，推动碳排放强度下降；通过预测性维护与数字孪生技术，有效减少非计划停机导致的能源损失，为冶金工业的绿色低碳转型提供了关键的技术支撑。

　　关键词：智能电气；自动化系统；冶金工业节能降耗

　　冶金工业（以钢铁为主）是中国能源消耗重点领域，其能耗约占全国总量的11%，碳排放量占全国总量的15%。传统生产模式依赖高能耗设备，热效率维持在30%~50%的低水平区间，且余热回收率不足30%，造成巨大的能源浪费和环境污染。随着“双碳”战略目标的深入推进，冶金行业同时面临资源约束和日趋严格的环保政策双重压力，亟须通过技术创新实现能效突破和绿色发展转型。

　　1冶金工业节能降耗的现状

　　1.1传统冶金工艺的弊端

　　传统冶金工业长期依赖高炉-转炉长流程工艺，其核心问题在于能源消耗巨大和环境污染严重。冶金行业作为高耗能行业，其能源消耗占全国总能耗的19%，碳排放量占比达21%，其中约80%的排放源来自冶金炉窑。冶金炉窑的平均热效率仅30%，远低于国际先进水平的50%。生产1t钢材需消耗716kg标准煤，能源有效利用率不足27%，约40%的大量热能以烟气形式散失，缺乏回收技术导致资源浪费[1]。同时，传统工艺会产生大量“三废”：每吨钢产生约600kg的高炉渣、含重金属废水及二氧化硫等废气，污染治理难度大。例如，赤泥、铝电解废渣等危险废弃物因成分复杂，规模化消纳率不足30%，远低于发达国家70%的资源循环利用率。这些弊端不仅推高了生产成本，更制约行业可持续发展。

　　1.2结构性挑战与技术瓶颈

　　冶金行业节能降耗面临多重瓶颈，其一，关键节能技术普及率低，如炉顶煤气余压发电装置（TRT）安装率仅31%，高炉煤气回收装置覆盖率77%，转炉余热回收技术应用不足68%。电炉短流程炼钢占比仅5%，远低于全球33%的平均水平，电炉炼钢依赖废钢资源，而国内废钢回收体系不完善，导致依赖进口，成本攀升。其二，产能集中度低，国内规模前十的钢铁企业产量仅占全国57%，对其他国家60%~82%的集中度，国内的中小型钢铁企业占比过高，出现重复建设、能效管理分散等问题。其三，中小冶金企业受限于资金压力，难以承担设备升级成本，如高效电炉、氢冶金技术等投资门槛高，削弱了技改动力。其四，铁矿石品位低（平均仅32%）、共生矿多，冶炼能耗比富矿高30%；能源结构中煤炭占比超70%，清洁能源替代不足1%，转型缓慢。

　　1.3绿色转型的研究重点与技术路径创新

　　重点发展氢冶金技术，以氢气替代焦炭还原铁矿石，如河钢120万吨氢冶金项目实现吨钢碳排0.5吨，并预留绿氢切换功能，为纯氢冶金奠定基础；推广电炉短流程炼钢，配套废钢高效回收技术，目标2025年电炉钢比例提升至15%，废钢利用量达3亿吨，吨钢碳排放较传统流程降低1.5吨；开发冶金炉窑余热梯级利用系统，通过烧结环冷余热回收等技术将烟气余热发电效率提升至73.2%，排烟温度降至180℃以下；应用物联网与大数据实时监控能效，如宝钢“智慧高炉”实现关键指标提前预测，首钢AI视觉检测降低质量损失40%，吨钢能耗可降15%；构建绿色供应链，整合资源循环，推广钢渣微晶玻璃技术，实现废渣高值化利用。

　　2智能电气自动化系统的关键技术

　　2.1高精度智能传感与物联网技术

　　高精度智能传感技术作为电气自动化系统的感知基础，通过微机电系统（MEMS）与纳米材料的深度融合，实现了多物理量（如温度、压力、振动）的亚微米级检测能力。其核心在于自校准与环境自适应能力的突破：一方面，传感器内置的智能算法可实时分析环境参数变化，通过动态补偿机制消除温度漂移、湿度干扰等环境噪声对测量结果的影响，确保长期稳定性；另一方面，MEMS技术通过微纳加工工艺构建微型化敏感结构，结合纳米材料的高比表面积特性，显著提升了对微弱物理信号的捕获效率与响应灵敏度。例如，纳米多级异质复合材料通过界面异质结增强材料间的协同效应，使传感器在复杂工况下仍能保持高精度检测能力。智能传感器将进一步突破自学习、自诊断功能，实现从单一物理量感知向多模态环境感知的跨越式发展，为工业4.0与智慧城市提供更强大的感知基础设施。

　　物联网（IoT）架构依托分布式传感器网络，结合工业以太网、5G及LoRaWAN等通信协议，构建实时数据采集与传输层。关键技术突破包括边缘计算集成、能源自给设计，以及量子加密传输保障数据安全。例如，在工业场景中，红外热像仪与振动传感器阵列可实时监测设备过热或机械故障，但需解决复杂电磁环境下的信号干扰与多源数据同步问题。未来趋势指向微型化、多功能复合型传感器，如结合气体与生物检测的工业级MEMS器件，以满足智能制造对高可靠性与长寿命的需求。

　　2.2先进控制与优化算法

　　先进控制算法以多模态融合与自主决策为核心，结合模型预测控制（MPC）、自适应控制及深度学习优化动态响应。模型预测控制通过滚动时域优化策略，将系统建模为离散动态模型并求解最优控制输入，显著提升电力电子设备的响应速度与稳定性，如在电源转换器中降低谐波干扰并提高能效[2]。智能优化引擎则采用遗传算法或粒子群优化（PSO）实时调整控制器参数，解决非线性系统的鲁棒性问题。在电力系统负荷分配中，PSO算法通过群体行为模拟实现多目标优化，兼顾经济性与电网稳定性，但需应对参数不确定性与计算复杂度的挑战。深度学习控制（如LSTM神经网络）通过建模复杂工艺过程，预测滞后误差并优化控制策略，但需依赖FPGA或专用芯片加速运算。未来趋势是结合联邦学习的分布式协同控制，在微电网中实现频率协同调节与能源动态分配。

　　2.3大数据与人工智能分析

　　在冶金工业节能降耗中，大数据与人工智能分析通过深度挖掘能源数据，实现能效精准优化。系统通过物联网传感器实时采集生产全流程的能耗数据（如温度、压力、设备电流），结合历史数据构建多维度分析模型。基于机器学习算法（如神经网络、时间序列分析）预测不同工况下的能耗趋势，识别高耗能环节（如炼钢电炉的峰值负荷），并动态调整工艺参数以减少冗余能耗。同时，人工智能驱动异常检测模型，通过聚类算法和故障树分析定位能耗异常点（如设备空载或管道泄漏），辅助快速干预。某钢厂应用此类系统后，能耗异常响应时间缩短60%，年能源浪费降低8%~12%[3]。此外，AI算法结合碳排放数据优化能源结构，如动态匹配可再生能源发电量与生产需求，显著降低化石能源依赖。未来需突破数据噪声处理与多源异构数据融合技术，以提升预测精度。

　　2.4网络化与系统集成

　　网络化与系统集成是实现能效优化的核心环节。通过构建统一的工业互联网平台，整合分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）及现场总线技术，实现冶金全流程（如炼铁、连铸、轧制等）的数据互联互通。例如，利用物联网技术将传感器采集的温度、压力、流量等参数实时传输至中央控制系统，结合大数据分析动态优化能耗指标，减少能源浪费。同时，系统集成推动跨层级协作：一方面，通过集成制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP），实现生产调度与能源管理的协同，如根据电价峰谷自动调整设备运行时段，降低用电成本；另一方面，融合边缘计算与云计算技术，在本地快速响应设备控制需求的同时，依托云端算力进行全局能效建模与预测性维护，避免设备空载或过载导致的额外能耗。

　　3 IEAS在冶金工业节能降耗中的实践路径

　　3.1单元设备/工序层面的节能控制

　　在冶金生产的核心设备（如高炉鼓风机、电解槽、轧机等）中，IEAS借助高精度传感+实时闭环控制实现能效突破。如表1所示，高炉鼓风机搭载变频调速系统，结合风压、风量传感器数据动态调节电机转速，减少空载损耗，降低无效功耗15%~20%。电解槽引入智能极距控制系统，通过电压-电流协同算法优化电极插入深度，减少短路损耗，电流效率提升3%~5%。关键设备（如轧机主传动系统）集成物联网传感器与边缘计算模块，实时监测负载波动并自动切换经济运行模式，单机能耗降低8%~12%。此外，IEAS构建设备数字孪生模型，模拟不同工况下的能耗特征，为操作员提供最优参数组合建议，减少人为调节偏差导致的额外能耗。

　　3.2工艺流程层面的协同优化

　　IEAS打破工序间“能源孤岛”，实现物质流-能量流-信息流跨环节协同。以钢铁生产为例，烧结工序的400~600℃烟气通过智能热网输送至炼钢工序钢包烘烤，替代天然气加热，工序能耗降低10%~15%。连铸坯显热直接用于热轧，结合温度预测模型动态调整轧制节奏，避免二次加热，节能率达25%，基于成本与碳排放约束模型，动态分配高炉富氧率与电炉供电曲线[4]。通过算法优化，高炉富氧率从21%提升至25%，焦比下降8%，年节约标煤1.2万吨。系统还整合煤气、蒸汽、电力等多能源介质，实现“峰谷平”动态调度，如在电价低谷期增加电炉负荷，高峰期切换至自备电厂供电，综合能源成本降低18%。

　　3.3企业能源管理层面的全局优化

　　依托智能电气自动化系统（IEAS）构建的云边协同能源管控平台，通过深度整合SCADA系统、MES系统及物联网数据，实现了冶金企业“生产-输送-使用-存储”全能源链条的智能化管理。该平台采用分布式架构设计，边缘计算节点负责实时数据处理，云端进行大数据分析与模型训练，形成“边缘感知-云端决策”的协同优化机制。平台建立了完整的能源绩效指标（EnPI）体系，包含能耗强度、能源利用率等多项核心指标，通过机器学习算法实时监测能效异常，并采用数字孪生技术构建能源系统虚拟映射，实现能效状态的动态评估与优化。在能源调度方面，平台采用多目标优化算法，综合考虑电价峰谷、负荷需求、设备状态等多维因素，实现能源资源的动态优化配置。基于深度学习的负荷预测模型可精准预测用能需求，结合强化学习算法持续优化调度策略。同时，平台引入区块链技术构建内部能源交易机制，通过智能合约实现跨工序、跨部门的能源配额交易与碳资产结算，建立基于市场机制的能源管理新模式。该平台还集成了微电网智能控制系统，可实时协调自备电厂、余热发电系统与电网购电的协同运行。通过构建能源-信息-价值融合的新型管理系统，实现了能源流、信息流、价值流的三流合一，为冶金企业构建了可持续发展的能源生态系统。系统采用模块化设计，支持功能扩展与算法迭代，确保管理策略的持续优化与更新。

　　3.4预测性维护与设备能效提升

　　预测性维护通过实时监测设备状态、预测潜在故障并优化维护策略，显著提升设备能效与生产连续性。在冶金高炉、轧机等关键设备部署振动、温度传感器（如三轴高频采样传感器），结合边缘计算网关实时采集运行数据，并通过数据清洗、特征提取（如频谱分析、时域分析）构建设备健康模型。基于机器学习算法（如卷积神经网络、故障树分析）训练设备劣化模型，结合行业知识库（如轴承保持架损伤特征库）实现早期故障精准定位。将预测结果与维护决策联动，动态调整设备运行参数（如风机转速、轧机负载）。例如，施耐德电气为钢厂真空泵系统部署预测性维护方案后，设备停机时间减少40%，年维护成本降低120万元，同时通过优化设备负载降低单位能耗12%。推动从“被动维修”向“主动干预”转型，减少突发故障导致的能源空耗（如高炉非计划停机能耗激增问题）。设备健康状态与生产调度系统联动，实现“能效-产能”动态平衡（如根据轧机工况自动调节电机功率），促进系统级节能。

　　4结语

　　智能电气自动化系统（IEAS）为冶金工业节能降耗提供了系统性解决方案，通过“设备-流程-企业-运维”四级优化路径，实现了从单点节能到全流程协同降耗的跨越。实践表明，该技术体系可使冶金企业单位产品能耗降低18%~25%，碳排放强度下降30%以上，同时提升生产系统稳定性与能源利用效率。未来，随着AI、数字孪生等技术的深度融合，IEAS将持续推动冶金工业向智能化、绿色化方向转型升级，为行业实现“双碳”目标提供坚实技术支撑。

参考文献

　　［1］张宇.电气自动化技术在冶金工业能耗管理中的应用［J］.冶金与材料，2024，44（3）：82-84.

　　［2］朱杰.冶金电气自动化系统中的传感器选择与布置优化研究［J］.冶金与材料，2024，44（8）：70-72.

　　［3］孙红刚.电气自动化技术在冶金行业中的应用［J］.Mechan-ical&Electronic Control Engineering，2023，5（10）：22.

　　［4］黄彪.探析智能化技术在电气工程自动化控制中的应用研究［C］.//冶金工业教育资源开发中心.2024精益数字化创新大会平行专场会议—冶金工业专场会议论文集（中册）.2024：210-212.