[發明專利]有色金屬冶煉產供銷一體優化系統、方法、裝置

有效

• 申請號: 202011195230.X
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112200489B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 王學雷
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/067;G06Q30/0201;G06Q50/04
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

本發明屬于協同制造、智能制造領域，具體涉及一種有色金屬冶煉產供銷一體優化系統、方法、裝置，旨在解決有色金屬冶煉產銷決策效率低、準確度差的問題。本系統包括模型構建模塊，配置為采用數據驅動的方法構建有色冶煉企業的歷史運營數據對應的單元模型；數據仿真模塊，配置為將各單元模型按冶煉流程進行邏輯連接，并通過DEVS離散事件模型進行仿真，生成仿真數據；代理模型生成模塊，配置為將歷史運營數據與仿真數據進行合并，并構建成本目標函數及決策變量的約束條件的代理模型；決策優化模塊，配置為通過進化算法對代理模型進行優化；所述最優決策輸出模塊，配置為生成最優決策。本發明提高了有色金屬冶煉的產銷決策效率以及準確度。

技術領域

本發明屬于協同制造、智能制造領域，具體涉及一種有色金屬冶煉產供銷一體優化系統、方法、裝置。

背景技術

有色金屬冶煉是經過火法或者濕法工藝從含有多種金屬的礦石原料中獲取一定純度的金屬單質或者金屬化合物的生產過程。有色金屬冶煉的礦石原料產地多、構成復雜，為了保持冶煉過程的穩定和高效，必須綜合考慮原料的品味、構成、物流和價格等因素進行原料采購，優化原料配比滿足企業特定的冶煉工藝和裝備要求，兼顧產品的市場需求，通過降低原料成本、穩定產品質量、提高生產效率，合理安排產品庫存等手段達成理想的技術經濟指標。

原料成本占有色金屬冶煉總成本的90％以上，包括原料的采購成本、物流成本和庫存成本。冶煉不同礦石原料時的能源消耗、生產工藝調整過程、設備維修維護成本、生產效率等方面也存在較大差異。原料是決定生產過程技術經濟指標的主要因素，平衡原料采購與生產之間的成本，是產供銷一體優化的關鍵。根據企業的工藝和裝備實際的技術經濟性能，綜合考慮礦石原料的采購與生產計劃編制，特別是通過優化原料的種類、數量、訂單提前時間、優化配料、合理編制生產計劃來實現以供應鏈優化為核心的協同制造，是提高有色冶煉企業產銷決策效率和準確度的重要技術手段。

針對此類問題，傳統處理方法是建立一個生產運營過程的解析模型并作為一個復雜的約束優化問題來求解。然而，生產過程大量確定性和隨機性的影響因素、多變的工況以及人為的各種基于知識的生產干預操作使得建立解析模型雖然理論上可行，但在實際操作中難以實現。因此，本發明提出了一種有色金屬冶煉產供銷一體優化系統。

發明內容

為了解決現有技術中的上述問題，即為了解決有色金屬冶煉產銷決策效率低、準確度差的問題，本發明第一方面，提出了一種有色金屬冶煉產供銷一體優化系統，該系統包括：模型構建模塊、數據仿真模塊、代理模型生成模塊、決策優化模塊、最優決策輸出模塊；

所述模型構建模塊，配置為采用數據驅動的方法構建有色冶煉企業的歷史運營數據對應的單元模型；

所述數據仿真模塊，配置為將各單元模型按冶煉工藝流程進行邏輯連接，作為運營模型；基于采樣獲取的決策變量，結合設定的仿真參數及外部離散事件，通過DEVS離散事件模型對所述運營模型進行仿真，生成有色冶煉企業的運營仿真數據；所述決策變量包括采購量、采購的時間點、物料處理量、原料配料方案、新增產品產量；

所述代理模型生成模塊，配置為將歷史運營數據與運營仿真數據進行合并，構建運營數據集合，并采用非參數建模方法構建成本目標函數及決策變量的約束條件的代理模型；

所述決策優化模塊，配置為基于所述運營數據集合中的運營數據，通過進化算法對所述代理模型進行優化，獲取優化后的決策變量；

所述最優決策輸出模塊，配置為通過所述DEVS離散事件模型得到優化后的決策變量對應的運營仿真數據，并增入所述運營數據集合；循環執行所述決策優化模塊，直至達到設定的優化次數或者決策變量的變化幅度小于設定的變化閾值，將此時決策優化模塊得到的決策變量作為最優決策進行輸出。

在一些優選的實施方式中，所述單元模型包括市場需求模型、供應商模型、原料庫存模型、配料模型、冶煉加工模型、中間存儲及產品庫存模型。