[發明專利]一種基于遺傳算法的氯堿電解槽能耗優化方法

在審

• 申請號: 202210198665.2
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114566228A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 王磊;寇騰躍;孫延貞;于忠清
• 申請（專利權）人: 青島洪錦智慧能源技術有限公司
• 主分類號: G16C20/10
• 分類號: G16C20/10;G16C20/70;G06N3/12;G06Q10/04;G06Q50/04;G06Q50/06;C25B1/46;C25B15/02
• 代理公司: 昆明普發諾拉知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 53209
• 代理人: 王思

1.一種基于遺傳算法的氯堿電解槽能耗優化方法，其特征在于包括如下步驟：

S1.獲取待優化的氯堿電解槽的歷史生產數據，包括電流效率η、直流電耗W、槽溫T、NaOH濃度C₁、淡鹽水濃度C₂、離子膜陽極室pH，按照時間間隔t將歷史生產數據進行收集匯總，數據與時間戳一一對應；

S2.對步驟S1中的數據進行特征工程處理，將處理后的數據分為訓練集、測試集、驗證集；

S3.使用GPR算法進行氯堿電解槽電流效率預測模型、直流電耗預測模型和工況預測模型的建立，GPR算法的輸入為經過特征工程處理后的電解槽生產數據，算法的輸出為當前生產數據下的電流效率η、直流電耗W；

S4.對槽溫T、NaOH濃度C₁、淡鹽水濃度C₂進行編碼；初始化種群，對已編碼數據進行隨機配置組合；將初始化后的種群作為適應度函數的輸入，結合約束條件，電流效率預測模型、直流電耗預測模型計算適應度函數值，并對種群中槽溫T、NaOH濃度C₁、淡鹽水濃度C₂的組合效果進行評價；

S5.判斷是否滿足迭代條件；若不滿足則進行遺傳操作，產生新的種群，重復步驟S4，若滿足則將迭代過程得到的所有最大電流效率值和最小能耗值進行排序，得到全局最大電流效率值和最小電耗以及相應的槽溫、NaOH濃度、淡鹽水濃度組合配置，作為最終的決策方案，控制氯堿電解槽的生產工藝參數。

2.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法的氯堿電解槽能耗優化方法，其特征在于：所述步驟S4中對電流效率η、直流電耗W、槽溫T、NaOH濃度C₁、淡鹽水濃度C₂及其前一個時間間隔(t-T)的共10個參數為一組進行編碼，采用的是0-29，每組含30個數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法的氯堿電解槽能耗優化方法，其特征在于：所述步驟S4中約束條件為：

82.5℃≤T≤87.5℃

32.5g/l≤C1≤33.5g/l

215g/l≤C2≤235g/l。

4.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法的氯堿電解槽能耗優化方法，其特征在于：所述步驟S4中適應度函數值的具體計算過程如下：

S4-1-1.將槽溫T、NaOH濃度C₁、淡鹽水濃度C₂作為決策變量，將上述已編碼t和t-T時電流效率η和決策變量隨機組合，代入電流效率預測模型和工況預測模型，將上述已編碼t和t-T時直流電耗W和決策變量隨機組合，帶入直流電耗預測模型和工況預測模型，綜合得到決策變量的約束條件；

S4-1-2.比較預測模型輸出的電流效率值和直流電耗值與實際的電流效率值和直流電耗值，計算出差異率ΔE作為該種群下個體適應度。