炼焦生产多工段联合多目标优化方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法、系统、设备及介质，它们是一一对应的方案，方案中：对炼焦生产中多个连续工段的联合优化，从而更贴近工业现场的实际情况；并且在有约束、多目标条件下寻找最优解集，可以在保证焦炭质量的前提下，兼顾焦炭产率最大、炼焦能耗最小，满足实际生产的质量指标、经济指标与环保指标；此外，本发明专利技术从最优解集中选出唯一最优解，既满足了工业现场操作对决策的实时性要求，又避免了人工选择的主观性；在实际工程应用中，可以给配煤师提供更多配煤方案的最优方案，也可以给焦炉温控操作员、压控操作员、推焦操作员提供唯一最优方案，因此，本发明专利技术能够便捷地与生产线的业务系统结合，易实践易推广。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及焦化生产优化，尤其涉及一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、焦化工业的核心生产场景是焦炉炼焦。炼焦生产有多个工段且前后连续，主要有配煤工段、焦炉温压操控工段以及推焦操作工段。

2、传统的炼焦生产有着工业指标化验数据滞后性、工艺机理复杂配煤难不精准、焦炉生产环境设置依赖过往经验主观性强等问题，因此建立基于数据驱动的炼焦生产ai（人工智能）优化能力一直是研究的热点与难点。近年来出现了很多使用炼焦历史生产数据来训练生产预测模型并使用智能算法优化的研究工作，主要集中在两方面：

3、其一，配煤优化方面。文献1（zi jk, jin f, zhao j, et al. a multi-objective simulated annealing algorithm-based coal blending optimizationapproach in coking process[c]// 2020 ieee intl conf on dependable, autonomicand secure 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述数据预处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述利用所述历史生产数据训练集训练出炼焦生产预测模型包括：

4.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述有约束的多目标优化问题模型表示为：

5.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述使用基于多种群动态协同进化的多目标粒子群优化算法求解所述有约束...

【技术特征摘要】

1.一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述数据预处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述利用所述历史生产数据训练集训练出炼焦生产预测模型包括：

4.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述有约束的多目标优化问题模型表示为：

5.根据权利要求1所述的一种炼焦生产多工段联合多目标优化方法，其特征在于，所述使用基于多种群动态协同进化的多目标粒子群优化算法求解所述有约束的多目标优化问题模型，获得满足约束条件的帕累托最优解...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓洁，黄庚，沈青华，陈恩红，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：