[发明专利]一种机械加工车间制造系统全要素能源效率评价方法有效
申请号: | 201810743391.4 | 申请日: | 2018-07-09 |
公开(公告)号: | CN109063972B | 公开(公告)日: | 2021-07-20 |
发明(设计)人: | 王秋莲;黄愿;李聪波 | 申请(专利权)人: | 南昌大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F30/20;G06Q50/04;G06F111/04 |
代理公司: | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人: | 施秀瑾 |
地址: | 330031 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | 一种机械加工车间制造系统全要素能源效率评价方法,首先将资本、能源、劳动力作为投入要素,从生产管理统计数据中提取相关数据,采用DEA投入模型评价制造系统全要素能源效率,得到各生产周期的能源效率值;然后将能源效率最高值作为决策目标,运用CCR‑DEA模型求解得到生产投入要素的最优权重;基于此,计算制造系统最优能源投入值,分析制造系统节能潜力,并求解最优投入产出函数关系,预测决策单元最优投入值,指导企业未来生产最终达到节能目标。本发明提出一套标准、实用的机械制造系统能量效率评价方法,具有较好的应用价值。 | ||
搜索关键词: | 一种 机械 加工 车间 制造 系统 要素 能源 效率 评价 方法 | ||
【主权项】:
1.一种机械加工车间制造系统全要素能源效率评价方法,其特征在于:包括以下步骤:(1)制造系统投入产出数据收集:基于制造系统生产管理数据,收集资本、能源、劳动力和产值数据,作为制造系统全要素能源效率的投入产出指标;(2)求解制造系统全要素能源效率与最优决策单元:根据步骤(1)获取的评价指标数据,建立CCR‑DEA模型和超效率DEA模型,然后用DEA‑Solver软件对模型进行处理,得出制造系统全要素能源效率值最大的决策单元;(3)求解制造系统投入要素的最优权重:利用CCR模型将步骤(2)中求得的最优决策单元作为目标约束,其余决策单元作为条件约束建立数学模型,并用MATLAB软件进行求解得到制造系统投入要素的最优权重,其模型如下式所示:![]()
![]()
指无量纲化的制造系统最优决策单元产出数据,
指无量纲化的制造系统最优决策单元投入数据,
为制造系统投入要素最优权重向量;(4)求解各决策单元投入要素最优相对权重:假定某投入要素不变,基于系统投入要素最优权重及无量纲化的投入数据,求解得到各决策单元的投入要素最优相对权重,如下式所示:
其中,
指制造系统投入量不变的投入要素的最优权重,
指决策单元j的投入要素i的最优相对权重,
指制造系统投入要素i的最优权重,
指制造系统投入量不变的投入要素的无量纲化投入量;(5)求解各决策单元投入要素的最优投入量,分析制造系统节能潜力:将步骤(2)中求解出的最优决策单元的投入要素数值作为目标投入值,根据步骤(4)中求得的各决策单元投入要素最优相对权重计算出各决策单元投入要素的最优投入量,如下式所示:
其中,
指决策单元j的投入要素i的最优投入量,xi0指最优决策单元的投入要素i的实际投入量,
指最优决策单元的投入要素i的最优相对权重;将计算得到的最优投入量与制造系统实际能源投入量对比分析制造系统节能潜力;(6)求解投入产出要素的函数方程,预测制造系统最优能源投入值:基于式(1)可以得知全要素能源效率
由于本发明的目的是提高制造系统全要素能源效率,因此令θ=Maxθ=1,即
从而可以得到制造系统投入产出要素函数方程为:
基于上述函数方程,预测制造系统未来最优能源投入值。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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