[发明专利]基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法

摘要

本发明公开了一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法。首先，利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，引入R‑dominance偏好支配方法，结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到最满足决策者期望的最优决策变量，以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异操作，只有最简单的位置更新步骤，因此编码过程简单，并且具有强全局搜索能力，容易实现种群进化过程中偏好最优取值的完整性，满足决策者需求。利用该方法确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，达到节能减排的目的。

主权项

1.一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：选择对电流效率、槽电压以及全氟化物排放量有影响的控制参数构成决策变量X＝[x1,x2,…,xM]，M为所选控制参数的个数；S2：选定铝电解工业现场，采集N组决策变量X1,X2,…,XN及其对应的电流效率y1,y2,…,yN，槽电压z1,z2,…,zN，以及全氟化物排放量s1,s2,…,sN和吨铝能耗c1,c2,…,cN为数据样本，以每一组决策变量Xi作为输入，分别以对应的电流效率yi、槽电压zi以及全氟化物排放量si和吨铝能耗ci作为输出，利用递归神经网络对样本进行训练、检验，建立四个铝电解槽生产过程模型；S3：利用基于R支配的偏好多目标量子粒子群算法，结合MQPSO算法，形成R‑PMQPSO算法，根据决策者预先设定的期望值作为参考点，建立基于R支配的严格偏序关系，对步骤S2所得的四个生产过程模型进行优化，得到一组最满足决策者期望的决策变量Xbest及其对应的电流效率ybest、槽电压zbest以及全氟化物排放量sbest和吨铝能耗cbest；S4：按照步骤S3所得的最优决策变量Xbest中的控制参数来控制步骤S2中所选定的铝电解工业现场，使其达到节能减排降耗的目的。