[发明专利]一种基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法

权利要求书

1.一种基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法，其特征在于，包括：

采集水泥回转窑设备稳定运行工况下的工艺参数数据，并对所述工艺参数数据进行预处理；

若水泥回转窑生料量大于380t、分解炉温度大于800℃、主电机电流在750A～950A，且不包含所述水泥回转窑设备在启动一小时内、停机一小时前、劣化或故障下的情况时，所述水泥回转窑设备的运行工况稳定；

将预处理后的数据按规则进行标注，利用标注的数据标签构建数据集；

若则第k条数据标签为-1，能耗下降；

若则第k条数据标签为1，能耗上升；

若则第k条数据标签为0，能耗基本不变；

其中，表示第k条数据3个小时能耗的平均值，表示第k条数据之后半个小时能耗的平均值，ε表示阈值；

利用所述数据集来建立回转窑能耗升降时序分类模型；

采用麻雀优化算法寻找并执行下一时刻影响变量的推荐值，基于贪心思想重复在所述推荐值中寻找能够使能耗在下一时刻下降的推荐值，并用于实时生产，实现回转窑的能耗优化；

采集回转窑当前时刻数据x_new及其最近2.5小时的工艺参数数据；

对所述最近2.5小时的工艺参数数据进行预处理操作，再将x_new添加到所述预处理后的数据中生成当前时刻的数据集X^new；

将X^new输入所述回转窑能耗升降时序分类模型，通过麻雀算法来搜索下一时刻的影响变量推荐值，初始化当预测值是-1时，当前推荐值会使能耗下降，输出推荐值；当预测值是1或0时，当前推荐值会使能耗上升或基本不变，需要调整的值使能耗下降，即使用麻雀算法重复搜索的值，并且基于贪心思想，总是寻找能使能耗下降的推荐值，直到预测值变为-1时输出影响变量推荐值，并将推荐值用于实时生产。

2.如权利要求1所述的基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法，其特征在于：所述工艺参数数据包括影响变量和能耗相关变量；

所述影响变量包括分解炉内温度、二次风温度、O₂浓度、CO浓度、窑头罩负压、窑尾负压、一级筒温度、三次风温度；

所述能耗相关变量包括熟料电耗和熟料煤耗。

3.如权利要求1～2任一所述的基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法，其特征在于：所述工艺参数数据的预处理包括，

对所述工艺参数数据使用拉依达准则进行异常值处理、缺失值填充和数据归一化；

计算每一个时刻的能耗P，将所述影响变量和能耗P作为原始数据集；

所述能耗P的计算包括，

P＝(0.5×熟料电耗+0.5×熟料煤耗)÷(生料量÷1.6)

对所述原始数据集进行聚合和分割处理。

4.如权利要求3所述的基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法，其特征在于：所述原始数据集的聚合和分割处理包括，

对原始数据集以半个小时为单位做聚合操作，即对每个测点的30条数据求平均值作为新数据，其中原始数据集维度为m×n，聚合后的数据集维度为m指采集到的样本个数，n是特征维度；

对聚合后的数据做分割操作，根据固定3小时时间间隔将数据划分为多份多维时间序列，分割后的数据维度为：令则一共有s条数据，单条数据样本维度为6×n。

5.如权利要求4所述的基于贪心思想和时序分类的回转窑能耗优化方法，其特征在于：所述数据集的计算包括，

其中，D表示数据集，X^k表示数据集中的第k条数据，y^k表示s条数据的标签集合。