一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111639820A(43)申请公布日2020.09.08(21)申请号202010517817.1G06N3/12(2006.01)(22)申请日2020.06.09G06N3/08(2006.01)G06F30/27(2020.01)(71)申请人国电南瑞科技股份有限公司地址210003江苏省南京市江宁区诚信大道19号申请人中国科学院力学研究所(72)发明人丁志阳丁孝华谢丰李延满赵景涛黄堃杨文王海龙梁加本顾芳紫魏小林赵京(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人张欢欢(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q50/04(2012.01)权利要求书2页说明书8页附图1页(54)发明名称一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法及系统(57)摘要本发明公开了一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法及系统，包括以下过程：获取能耗关键参数与对应吨熟料能耗的历史数据形成样本集；利用样本集训练基于BP神经网络的水泥能耗模型；所述水泥能耗模型以关键参数作为输入，吨熟料能耗作为输出；通过平均值法筛选出对能耗敏感度影响较大的参数；以这些参数作为水泥能耗模型的输入；利用遗传算法对能耗模型进行寻优，获得能耗最低时的参数组合。本发明优化水泥生产过程中的关键参数，给现场操作提供关键参数推荐值，减少生产过程中电能的消耗，帮助水泥企业降低生产成本。CN111639820ACN111639820A权利要求书1/2页1.一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法，其特征是，包括以下过程：确定影响能耗的关键参数；获取关键参数与对应吨熟料能耗的历史数据形成样本集；利用样本集训练基于BP神经网络的水泥能耗模型；所述水泥能耗模型以关键参数作为输入，吨熟料能耗作为输出；通过平均值法筛选出对能耗敏感度影响较大的参数；以这些参数作为水泥能耗模型的输入；利用遗传算法对能耗模型进行寻优，获得能耗最低时的参数组合。2.根据权利要求1所述的一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法，其特征是，所述水泥能耗模型的初始值和阈值通过遗传算法进行优化。3.根据权利要求1所述的一种水泥炉窑生产的能耗参数优化方法，其特征是，所述通过平均值法筛选出对能耗敏感度影响较大的参数，包括：Step1：假设原始训练样本集P共有m个样本，每个样本包含n个变量，即样本集P＝{P1,P2,....Pn}，输出为一个变量Y＝[y1,y2,.....ym]；Step2：将训练样本集P中的数据列Pj,j＝1,2,3,.....n的每个数值在原来基础上分别加和减10％，形成两个新的数据列和Step3：将由和组成的两个新的训练样本集利用已训练好的BP神经网络模型进行预测，相应得到两组预测结果和二者求差后的差值表示该变量变化对输出结果产生的影响变化值IVj；Step4：对m个输出差值IVj的求和并取平均，得到第j个输入变量的平均影响值MIVj；Step5：对MIVj的绝对值按大小降序排列，若排序后的前k个MIV绝对值的累计贡献率满足下式：则选择对应的这k个输入变量代表全部输入变量重新构建水泥能耗模型。4.一种水泥炉窑生产的能耗参数优化系统，其特征是，包括参数确定模块、样本获取模块、模型训练模块、参数筛选模块和参数优化模块，其中：参数确定模块，用于确定影响能耗的关键参数；样本获取模块，用于获取关键参数与对应吨熟料能耗的历史数据形成样本集；模型训练模块，用于利用样本集训练基于BP神经网络的水泥能耗模型；所述水泥能耗模型以关键参数作为输入，吨熟料能耗作为输出；参数筛选模块，用于通过平均值法筛选出对能耗敏感度影响较大的参数；以这些参数作为水泥能耗模型的输入；参数优化模块，用于利用遗传算法对能耗模型进行寻优，获得能耗最低时的参数组合。5.根据权利要求4所述的一种水泥炉窑生产的能耗参数优化系统，其特征是，所述水泥能耗模型的初始值和阈值通过遗传算法进行优化。6.根据权利要求4所述的一种水泥炉窑生产的能耗参数优化系统，其特征是，参数筛选2CN111639820A权利要求书2/2页模块中，所述通过平均值法筛选出对能耗敏感度影响较大的参数，包括：Step1：假设原始训练样本集P共有m个样本，每个样本包含n个变量，即样本集P＝{P1,P2,....Pn}，输出为一个变量Y＝[y1,y2,.....ym]；Step2：将训练样本集P中的数据列Pj,j＝1,2,3,.....n的每个数值在原来基础上分别加和减10％，形成两个新的数据列和Step3：将由和组成的两个新的训练样本集利用已训练好的BP神经网络模型进行预测，相应得到两组预测结果和二者求差后的差值表示该变量变化对输出结果产生的影响变化值IVj；Step4：对m个输出差值IVj的求和并取平均，得到