[发明专利]一种有色铜生产的长期配料方法及系统

说明书

本发明涉及一种有色铜生产的长期配料方法及系统。所述有色铜生产的长期配料方法，包括：获取配料所需数据；根据所述配料所需数据计算最大配料单数；构建系数向量集合；所述系数向量集合中系数向量的个数为所述最大配料单数；依据所述配料所需数据和原矿对应的配料比例，采用差分进化算法对所述系数向量集合进行优化求解，得到最优系数向量；根据原矿中各元素的品位，构建生产约束模型；将所述最优系数向量输入所述生产约束模型得到生产约束优化模型；所述生产约束优化模型用于有色铜生产的配料。本发明使用差分进化算法对系数向量种群进行高效择优，得到长期配料计划结果，减少了原材料的浪费，使企业获得更大利润。

技术领域

本发明涉及有色铜生产配料技术领域，特别是涉及一种有色铜生产的长期配料方法及系统。

背景技术

投产配料是铜冶炼生产的一个重要步骤，作为整个有色铜生产链的源头，科学、合理的配料计划对稳定炉况、平衡生产过程中的二次产物、保障产品质量及生产安全等起至关重要的作用。现有都是依靠人力来进行配料计划，由于现场配料人员缺乏长期考虑，经常出现配料单频繁切换、配料指标不达标和部分矿种存储时间过长等现象造成企业的损失，造成生产炉况不稳定和原矿囤积产生浪费等现象。因此需定制一种长期的配料计划来保证现场在稳定投料的同时，最大限度地延长现有矿量的投料时间，使企业获得更大利润。

随着研究应用工作的广泛开展，以整数线性规划和元启发方法为代表的优化方法已可以实现单个配料单的单目标或多目标的配置。然而，这些方式得到的结果缺乏对长期库存和长期来料计划的考虑，无法满足现场对长期配矿的需求。鉴于此，除了动态规划和强化学习等可以用来实现多段决策问题的优化求解，还可以将原复杂问题分成若干个决策配料单，对每一配料单逐次求解，最终得到全局最优解，然而，这些方法存在明显不足：首先，由于难以建立长期生产模型，整数线性规划方法难以实施；由于整个长期配料过程涉及变量维数巨大，且约束条件众多，直接应用差分进化算法进行求解会导致中间有效迭代过程极其有限，且结果稳定性和收敛性无法得到保障；其次，由于长期配矿问题各变量的最终状态在优化前无法预知，且整个过程不满足贝尔曼优化条件，因此无法构建学习模型，所以现在急需一种满足现场对长期配矿的需求，减少企业的损失的更加优化的配料方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种有色铜生产的长期配料方法及系统，以通过对配料所需数据的考虑，使用差分进化算法对系数向量种群进行高效择优，得到长期配料计划结果，满足现场对长期配矿的需求，以减少原材料的浪费，从而减少企业的损失，使企业获得更大利润。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种有色铜生产的长期配料方法，包括：

获取配料所需数据；所述配料所需数据包括：原矿的当前库存量、设定时间内的原矿最大来料量、配料单切换时间和每小时的投料量；

根据所述配料所需数据计算最大配料单数；

构建系数向量集合；所述系数向量集合中系数向量的个数为所述最大配料单数；

依据所述配料所需数据和原矿对应的配料比例，采用差分进化算法对所述系数向量集合进行优化求解，得到最优系数向量；

根据原矿中各元素的品位，构建生产约束模型；

将所述最优系数向量输入所述生产约束模型得到生产约束优化模型；所述生产约束优化模型用于有色铜生产的配料。

可选的，所述根据所述配料所需数据计算最大配料单数，具体为：

根据公式计算最大配料单数，其中t为配料单切换时间，S_in为原矿的当前库存量，S_F为设定时间内的原矿最大来料量，n_max为最大配料单数， P_t为每小时的投料量。

可选的，所述生产约束模型为：