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[發(fā)明專(zhuān)利]一種優(yōu)化煉焦配煤的方法、優(yōu)化煉焦配煤的系統(tǒng)及配煤優(yōu)化管理系統(tǒng)在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202210337639.3 申請(qǐng)日: 2022-03-31
公開(kāi)(公告)號(hào): CN115115085A 公開(kāi)(公告)日: 2022-09-27
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 黃貴東;任華偉;路利賓;李浩偉;黨偉榮;曹宇;楊洪慶;王秀彪;李擁軍;王慶杰;楊磊;張紅;馬路平 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 北京旭陽(yáng)數(shù)字科技有限公司;河北中煤旭陽(yáng)能源有限公司;河北旭陽(yáng)能源有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/12;C10B53/04
代理公司: 北京金信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11225 代理人: 喻嶸
地址: 100076 北京市豐臺(tái)區(qū)南四*** 國(guó)省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 優(yōu)化 煉焦 方法 系統(tǒng) 管理
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種優(yōu)化煉焦配煤的方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取煉焦配煤參數(shù)的歷史數(shù)據(jù);

基于所述歷史數(shù)據(jù)之間的配比關(guān)系和用于待預(yù)測(cè)焦炭的多種煤,建立數(shù)據(jù)鏈樣本群;

基于所述歷史數(shù)據(jù)和配煤機(jī)理,建立配合煤性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型;

根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)和煉焦機(jī)理模型,利用大數(shù)據(jù)算法建立焦炭性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型;

基于遺傳算法,并通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)及所述配合煤性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型、所述焦炭性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型,對(duì)所述數(shù)據(jù)鏈樣本群進(jìn)行篩選,以獲取目標(biāo)配煤比。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于遺傳算法,并通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)及所述配合煤性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型、所述焦炭性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型,對(duì)所述數(shù)據(jù)鏈樣本群進(jìn)行篩選,以獲取目標(biāo)配煤比,包括:

第一步,設(shè)定優(yōu)化目標(biāo);

第二步,生成初始化配比種群;

第三步,對(duì)所述配比種群中第一配比個(gè)體進(jìn)行歸一化處理,以獲得轉(zhuǎn)換配比種群;

第四步,基于所述轉(zhuǎn)換配比種群,執(zhí)行遺傳算法中選擇、交叉、變異的基因操作,獲取第二配比個(gè)體;

第五步,基于所述第二配比個(gè)體對(duì)應(yīng)的噸耗煤成本、所述配合煤性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型、所述焦炭性質(zhì)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型,獲取配合煤性質(zhì)指標(biāo)、焦炭性質(zhì)指標(biāo);

第六步,判斷所述第二配比個(gè)體是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的配合煤性質(zhì)指標(biāo)、焦炭性質(zhì)指標(biāo)約束條件;若滿(mǎn)足,則更新初始化所述配比種群;

第七步,迭代尋優(yōu),獲取所述目標(biāo)配煤比。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述優(yōu)化目標(biāo)具體包括:

在預(yù)設(shè)條件下,配煤成本最低;

在預(yù)設(shè)配煤成本前提下,使用時(shí)間周期最長(zhǎng)和煉焦的質(zhì)量最優(yōu)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述生成初始化配比種群包括執(zhí)行如下步驟:

對(duì)單種煤進(jìn)行編號(hào),限定所述單種煤的使用比例范圍;

基于所述編號(hào)、所述使用比例范圍,和所述配合煤性質(zhì)指標(biāo)、焦炭性質(zhì)指標(biāo)的約束條件,判斷是否存在先驗(yàn)配比個(gè)體;

若有,則在所述先驗(yàn)配比個(gè)體附近以步長(zhǎng)為1,生成n個(gè)種群個(gè)體;

若無(wú),則根據(jù)隨機(jī)數(shù)函數(shù),生成n個(gè)種群個(gè)體;

將所述種群個(gè)體中的單種煤的編號(hào)和配比數(shù)值連接,以形成遺傳算法的染色體的編碼;

基于所述染色體的編碼,生成初始化配比種群。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述轉(zhuǎn)換配比種群,執(zhí)行遺傳算法中選擇、交叉、變異的基因操作具體為:

選擇,從父代群體中選取至少一個(gè)種群個(gè)體,遺傳給下一代;所述選擇用來(lái)確定重組或交叉?zhèn)€體;

交叉,對(duì)兩個(gè)相互配對(duì)的染色體按預(yù)設(shè)方式相互交換部分基因,以形成兩個(gè)新的種群個(gè)體;

變異,將所述個(gè)體的染色體的編碼中基因座上的基因值用該基因座上的其他等位基因值來(lái)替換,以形成新的種群個(gè)體。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,在所述迭代尋優(yōu),獲取目標(biāo)配煤比之后,所述方法還包括:

將獲取的所有所述目標(biāo)配煤比,分別對(duì)比其對(duì)應(yīng)的耗煤成本,將其中耗煤成本最低的所述目標(biāo)配煤比作為最優(yōu)的所述目標(biāo)配煤比。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述煉焦配煤參數(shù)包括:?jiǎn)畏N煤、配煤比、配合煤、焦炭、煉焦工藝參數(shù)。

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