钢铁工业是国民经济的重要基础产业,其能源消耗量约占全国工业总能源消耗量的15%,因此钢铁行业是节能减排的重点行业。目前,钢铁企业能源管理工作普遍面临计量点多、计量点分散、自动化／信息化水平落后等情况,且长期以来,都是依靠人工取值、人工抄表的方式进行统计,获取的信息少、数据传输的速度慢、处理的周期长,并最终造成了能源的浪费。因此如何建立能源管理系统,有效地提高企业能源管理效率,合理地调配企业能源,从整体上实现节能降耗,是一项值得研究的课题。本文以钢铁企业中的高炉煤气作为主要研究对象,煤气是钢铁企业生产过程中产生的最为重要的二次能源,而在一般情况下,企业在对煤气调度和平衡调整不善时,首先选择将高炉煤气作放散处理,导致高炉煤气的严重浪费,因此科学地预测高炉煤气的发生量和使用量,制定合理的高炉煤气使用计划,对钢铁企业的节能降耗工作具有十分重要的意义。本文分析了高炉煤气整体管网结构以及各用户的发生或消耗情况,提出了一种基于EMD-BP神经网络预测的能源管理模型设计,与传统的BP人工神经网络模型相比较,该方法具有较快的预测速度和较高的预测精度。最后,本文设计并实现了一套基于EMD-BP神经网络预测模型的能源管理系统,通过实际使用的效果分析,该系统能较好的做到煤气系统的平衡,减少了煤气的放散率,具有较好的节能效果。