[發(fā)明專利]用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810635530.1
• 申請日: 2018-06-20
• 公開（公告）號: CN109034452A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李曼潔;陳雷田;洪本浩
• 申請（專利權(quán)）人: 上海安悅節(jié)能技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 上海科律專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 袁亞軍

1.一種用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟：

采用底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊預(yù)測單個工藝類別的能耗量；

將多個底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸出作為高一層級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸入，結(jié)合高一層級的輸入特征，通過高一層級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對某產(chǎn)品線、某車間或者全廠作出能耗預(yù)測。

2.如權(quán)利要求1所述的用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法，其特征在于，所述底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊根據(jù)工藝類別分為三種：以機(jī)器人為主的工藝模塊，恒態(tài)處理工藝模塊和以人工為主的人工工藝模塊；

對于以機(jī)器人為主的工藝模塊，所述底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸入特征為每個生產(chǎn)零件的代碼編號、零件進(jìn)入每個工藝的時刻和零件的質(zhì)量信息，輸出為該機(jī)器人工藝在預(yù)定時間內(nèi)的預(yù)測能耗量；

對恒態(tài)處理工藝模塊，所述底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸入特征為工藝參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行時長和環(huán)境溫濕度，輸出為該恒態(tài)處理工藝模塊在預(yù)定時間內(nèi)的預(yù)測能耗量；

對以人工為主的人工工藝模塊，所述底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸入特征為零件生產(chǎn)節(jié)拍和計劃產(chǎn)量，輸出為該人工工藝模塊在預(yù)定時間內(nèi)的預(yù)測能耗量。

3.如權(quán)利要求2所述的用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法，其特征在于，所述恒態(tài)處理工藝模塊為零件回火處理模塊、液壓油加熱模塊或者汽車噴漆的烘烤工藝模塊。

4.如權(quán)利要求1～3任一項所述的用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法，其特征在于，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊包括如下處理步驟：

S1)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的層級和輸入特征；

S2)根據(jù)輸入特征對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除異常值，并根據(jù)產(chǎn)品線的復(fù)雜程度對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理和歸一化；

S3)設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏層層數(shù)、最高迭代次數(shù)、初始化權(quán)重、激勵函數(shù)和學(xué)習(xí)速率；

S4)隨機(jī)分配數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集與測試集，使用交叉驗證的方法多次訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

S5)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合度及誤差進(jìn)行分析，若達(dá)到預(yù)期范圍，輸出預(yù)測的能源消耗量；若未達(dá)到預(yù)期范圍，返回步驟S3。

5.如權(quán)利要求1所述的用于汽車零配件生產(chǎn)企業(yè)的能耗預(yù)測方法，其特征在于，所述高一層級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊加入周期性變量作為輸入特征，所述周期性變量包括產(chǎn)線調(diào)整計劃或者節(jié)假日安排。