[发明专利]一种选矿生产全流程综合生产指标优化决策系统

说明书

技术领域：

本发明涉及一种选矿生产全流程综合生产指标优化决策系统，属于自动控制技术领域。

背景技术：

选矿生产计划调度系统是选矿MES的重要组成部分，为快速响应市场外部环境与车间生产内部动态环境变化，选矿企业生产管理需要优化选矿企业综合生产目标和合理分解选矿生产计划、有效安排设备运行和协调选矿生产水电气能源供应等管理功能。为提高选厂整体效益和效率，选矿厂在进行计划调度时，对其中生产指标优化决策越来越重视，但是目前缺乏有效的优化系统为决策者(计划或调度工程师)提供方便快捷的辅助决策支持。

目前，国际上有许多专用商业优化软件。例如，LINGO、IBMILOGCPLEX求解整数规划问题、大规模LP问题、二次规划问题(QP)及二次约束规划问题(QCP)等。同时有一些开源优化工具箱或求解器，例如，AMPMatlab提供Matlab语言大规模非线性规划工具箱，OPTItoolbox提供线性、非线性、连续和离散问题的Matlab工具箱，APMPython提供Python脚本语言非线性规划工具箱。另外，在多目标优化问题方面也有许多求解算法或工具，如NSGA-II、SPEA2、LIONsolver、FSQP等，但还未见较成熟且广泛应用于工业背景的商业软件。但是国内选矿综合生产指标优化决策仍主要依靠人工经验，没有可以应用的成熟商业优化软件，主要原因在于：1)以上软件主要求解单目标LP、MIP及一类NLP优化问题，而选矿生产全流程综合生产指标优化问题为多目标NLP问题；2)上述优化工具箱主要适用于研究人员使用，直接让国内选矿企业决策人员使用具有一定难度。

发明内容：

针对目前缺乏有效的优化系统辅助选矿生产过程管理决策，本发明提供一种选矿生产全流程综合生产指标优化决策系统。

本发明的技术方案如：

针对选矿生产综合生产指标优化决策和指标管理业务，建立了选矿生产全流程综合生产指标优化决策系统。该系统由指标管理业务平台和指标优化决策模型库构成，指标管理业务平台提供系统框架、流程建模引擎、组件管理、界面设计与配置、数据交互处理、报告工具等，指标优化决策模型库集成多种选矿生产全流程综合生产指标优化算法。该系统通过自定义综合生产指标体系、边界与约束条件、决策变量，基于标准的模型参数与接口和算法参数与接口，集成多种优化算法，实现选矿生产全流程综合生产指标优化设定与精细管理。

该方法包括以下步骤：

步骤1：基于软件平台定义选矿综合生产指标优化工程，生成基本工程文件，具有基本模块和基础配置文件。

步骤2：定义选矿综合生产指标体系，包括选矿全流程综合生产指标信息主要包括指标编号、名称、量纲、数值(目标值、优化值、预报值、实际值)等信息，具体指标如(年/月)综合铁精矿产量、(年/月)综精品位、(年/月)回收率、(年/月)全厂选矿比、(年/月)吨精成本。

步骤3：定义综合生产指标优化模型的边界与约束条件，包括：原料属性边界条件、设备/过程能力约束条件、生产运行时间约束条件、库存数据约束条件、质量指标约束条件、能源资源约束条件。具体包括：

步骤4：定义综合生产指标优化模型的决策变量。用户定义和维护全流程综合生产指标优化决策变量信息(决策变量编码、名称、量纲、数值等)，保存到数据库。选矿生产全流程综合生产指标优化决策变量主要为(月度/周日)原矿种类组合以及各种原矿处理量。

步骤5：创建综合生产指标优化决策流程，用户基于IOP平台定义基础对象以及对象属性、方法，实现决策流程建模与配置，并通过流程建模引擎检验选定流程配置的完备性、合法性。

步骤6：建立综合生产指标优化决策模型库，并定义了模型参数与接口和算法参数与接口，实现优化方法扩展，并应用决策模型库中的优化方法进行计算。

步骤7：利用金属与能力平衡测算其计算结果的合理性，并可以根据管理人员的经验进一步调整，反复使用金属与能力平衡测算对结果进行评价。

有益效果：

本发明方法针对选矿生产综合生产指标优化决策和指标管理业务，提供了一种选矿企业编制生产计划和辅助调度决策的工具，能够实现选矿生产全流程综合生产指标精细化管理，能够有效提升精矿品位和金属回率、降低能源消耗和生产成本。

附图说明

图1选矿生产全流程综合生产指标优化决策系统总体结构图

具体实施方式：