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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111121476B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201911405120.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 东华大学
IPC: F27D19/00
Abstract: 本发明涉及一种矿热炉能效在线调度决策方法。首先建立功率均值预测模型，在线实时预测矿热炉用电功率。采用滚动决策思想，考虑群炉的能效差异，工况的变化情况，基于实时动态预测的功率值，将复杂动态环境下的能效调度问题转化为按工况优先级划分的能效调度决策问题。该方法对矿热炉用电负荷进行统一在线调度，实现在有限的电能需量约束下全厂矿热炉电能效率动态优化。提高企业经济效益，促进节能降耗。
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公开(公告)号：CN109685283B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910011356.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于置信规则库推理的矿热炉工况预测方法，其利用专家经验知识、工业现场数据和机理分析挖掘出与工况预测相关特征向量并建立置信规则库，用置信规则库反映输入参数变量与工况输出之间复杂的非线性映射关系；采用实时决策滤波算法对工业数据进行实时滤波，使特征向量更加真实地反映矿热炉内部工况的变化；建立置信规则库非线性优化模型解决了根据专家给定的参数初始值不精确的问题。本发明不仅能提高生产操作智能化水平还能提高生产效率，对后期做功率需量预测实现生产过程节能减排，能效优化调度至关重要。
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公开(公告)号：CN109685283A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910011356.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于置信规则库推理的矿热炉工况预测方法，其利用专家经验知识、工业现场数据和机理分析挖掘出与工况预测相关特征向量并建立置信规则库，用置信规则库反映输入参数变量与工况输出之间复杂的非线性映射关系；采用实时决策滤波算法对工业数据进行实时滤波，使特征向量更加真实地反映矿热炉内部工况的变化；建立置信规则库非线性优化模型解决了根据专家给定的参数初始值不精确的问题。本发明不仅能提高生产操作智能化水平还能提高生产效率，对后期做功率需量预测实现生产过程节能减排，能效优化调度至关重要。
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公开(公告)号：CN109492839A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201910045402.6
申请日：2019-01-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RNN-LSTM网络的矿热炉工况预测方法，包括以下步骤：采集现场多台同种型号电炉整个熔炼过程的工况状态；对数据进行数据清洗，并进行归一化处理，将数据划分为训练集与测试集；构建RNN-LSTM网络结构；将训练集数据作为RNN-LSTM网络结构输入，对RNN-LSTM网络结构进行训练；将测试集数据输入已经训练好的RNN-LSTM网络结构进行验证，计算预测准确率并通过测试集对RNN-LSTM网络结构模型进行参数微调，提高预测精度，并将最后的RNN-LSTM网络结构模型作为矿热炉工况预测模型。本发明能准确高效的预测出生产过程中的各个工况。
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公开(公告)号：CN111121476A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911405120.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 东华大学
IPC: F27D19/00
Abstract: 本发明涉及一种矿热炉能效在线调度决策方法。首先建立功率均值预测模型，在线实时预测矿热炉用电功率。采用滚动决策思想，考虑群炉的能效差异，工况的变化情况，基于实时动态预测的功率值，将复杂动态环境下的能效调度问题转化为按工况优先级划分的能效调度决策问题。该方法对矿热炉用电负荷进行统一在线调度，实现在有限的电能需量约束下全厂矿热炉电能效率动态优化。提高企业经济效益，促进节能降耗。
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