一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统的制作方法

1.本发明涉及智能配煤技术领域，尤其涉及一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统。


背景技术：

2.配煤指为了生产符合质量要求的焦炭、电煤、锅炉煤，把不同种类原煤按适当的比例配合起来，这是许多发电厂采用的一种做法，为发电提供一致的燃料原料或满足不同的要求，例如解决运输问题、燃料成本、减少结渣和so
x
排放。
3.传统的配煤主要是由人工进行，配煤师根据自己的经验配煤，工作量大并且难以传承，随着计算机软件的发展，人们把配煤的计算方法写入软件，运用计算机技术实现智能配煤，减少了人力成本，拓展了配煤思路，但仍有一定的局限性，缺乏对配煤方案的固化整合过程，导致系统的成长性较低的问题；
4.针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于：通过数据获取模块获取用户的配煤需求信息，通过建立配方词条库快速检索配方信息，以减少后期生成预制配方的计算量，降低运算成本；通过配方生成模块生成预制配方并进行燃烧特性测试，通过筛选构建生成配方初步推荐集合，再量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，再将配方词条集合发送用户以供选择；自动生产模块生成煤样发送至客户进行确认，当用户确认时进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量，使智能配煤系统的可成长性大大增加。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
7.一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，包括数据获取模块，数据获取模块分别信号连接有配方推荐模块、配方生成模块、配方检测模块、用户确认模块、自动配料模块、自动生产模块和词条收集模块，
8.数据获取模块获取用户的需求信息并发送到配方推荐模块，配方推荐模块采集用户需求信息并在配方词条库中检索，当检索到满足用户需求的配方词条时发送至用户显示屏处；若配方词条库中没有满足用户需求的配方词条，则配方推荐模块将用户的需求信息发送至配方生成模块；
9.配方生成模块接收用户的需求信息生成预制配方，并将预制配方发送至配方检测模块进行燃烧特性测试，将通过燃烧特性测试的配方进行筛选并按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合，再量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，其中配方词条为此配方对应的售价和能效；再将配方词条集合发送用户显示屏处显示，以供用户选择；当用户选择配方词条集合中的预制配方后将其标记为选择配方；
10.当生成选择配方后自动配料模块接收其信息并通过自动生产模块生成其对应煤样，再通过煤样进行用户确认，当用户确认时控制自动生产模块进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量。
11.进一步的，数据获取模块获取用户的需求信息具体方式如下：
12.用户按照系统既定的格式输入配煤需求，具体为：在用户界面输入一个有序三元组(x,y,z)，其中x为单位质量的煤完全燃烧所释放的热量；y为单位质量的煤可完全燃烧的时间；z为用户需要生产的配合煤总量。
13.进一步的，预制配方的生成过程如下：
14.配方生成模块连接有配煤数据库，在接收到用户配煤需求之后调用数据库中的煤质信息和基础配煤模型生成满足用户配煤需求的预制配方；具体为：数据库中煤质信息包括原煤的水分、灰分、硫分、挥发分和发热量，通过采集用户的配煤需求，配方生成模块首先检索出所需原煤的上述煤质信息，再将配煤需求输入至基础配煤模型中求解得出预制配方。
15.进一步的，筛选预制配方的过程如下：
16.配方生成模块连接有仓库管理系统，实时监控仓库中各种原煤的剩余储存量；将预制配方中使用的原煤种类分别记为p1,p2,p3,λ，pn，n为原煤种类的数量，再将各种原煤使用的数量对应记为p1,p2,p3,λ,pn；再将仓库中现存的需要在预制配方中使用的各种原煤剩余量对应记为q1,q2,q3,λ,qn；对预制配方逐一检验原煤剩余量做初步筛选，具体为：若预制配方中任意原煤数量均满足pi≤qi,i＝1,2,3,λ,n，则将该预制配方标记为预选配方；反之，舍弃该预制配方；按照预选配方通过自动生产模块生产煤样进行燃烧特性测试，再逐一计算通过燃烧特性测试的预选配方分别对应的成本价格，将成本价格最低的n个配方和成本价格最高的m个配方按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合。
17.进一步的，不同配方成本的计算过程如下：
18.将某种配方使用原煤种类分别记为p1,p2,p3,λ,pn，n为原煤种类的数量，配方中各种原煤使用比例分别记为x1,x2,x3,λ,xn；将p1,p2,p3,λ,pn的成本价分别记为c1,c2,c3,λ,cn，则该配方的总成本计算公式为：
[0019][0020]
进一步的，量化配方初步推荐集合的具体过程如下：
[0021]
通过成本价格和利润率，分别计算出配方初步推荐集合中每个配方对应的售价，并将配方初步推荐集合中的配方按照其售价由高到低排序，再对相同售价的配方按照配方的能效由高到低进行二级排序构建生成配方词条集合。
[0022]
进一步的，配方初步推荐集合中每个配方的售价计算方式如下：
[0023]
将配煤利润率记为ε，其中ε＞0，某种配方的成本价格记为c，则该配方的售价计算公式为：
[0024]
s＝c(1+9)。
[0025]
进一步的，其中多约束条件分别为：
[0026]
水分约束条件：其中xi为第i种原煤的配比，mi为第i种原煤的水分，m
max
为配合煤的最高水分限度，n为配方所需原煤种类数量；
[0027]
灰分约束条件：其中ai为第i种原煤的灰分，a
max
为配合煤的最高灰分限度；
[0028]
硫分约束条件：其中si为第i种原煤的硫分，s
max
为配合煤的最高硫分限度；
[0029]
挥发分约束条件：其中vi为第i种原煤的挥发分，v
min
为配合煤的最低挥发分限度；
[0030]
发热量约束条件：其中qi为第i种原煤的发热量，q
min
为配合煤的最低发热量限度；
[0031]
配煤比例约束条件：
[0032]
则成本最低的目标函数：其中c为配方总成本，ci为第i种原煤的成本价格。
[0033]
进一步的，词条收集模块的具体工作步骤如下：
[0034]
词条收集模块收集用户确认的配方词条并临时储存，当临时储存的配方词条数量达到预设值时，词条收集模块将储存的配方词条上传至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量。
[0035]
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
[0036]
本发明通过数据获取模块获取用户的配煤需求信息，通过建立配方词条库快速检索配方信息，以减少后期生成预制配方的计算量，降低运算成本；通过配方生成模块生成预制配方并进行燃烧特性测试，通过筛选构建生成配方初步推荐集合，再量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，再将配方词条集合发送用户以供选择；自动生产模块生成煤样发送至客户进行确认，当用户确认时进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量，使智能配煤系统的可成长性大大增加。
附图说明
[0037]
图1示出了本发明的运行流程图；
具体实施方式
[0038]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0039]
实施例：
[0040]
一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，包括数据获取模块，数据获取模块分别信号连接有配方推荐模块、配方生成模块、配方检测模块、用户确认模块、自动配料模块、自动生产模块和词条收集模块，
[0041]
具体工作原理如下：
[0042]
步骤一、数据获取模块获取用户的需求信息并发送到配方推荐模块进行初步推荐，具体推荐过程如下：
[0043]
用户按照系统既定的格式输入配煤需求，具体为：在用户界面输入一个有序三元组(x,y,z)，其中x为单位质量的煤完全燃烧所释放的热量，单位为焦耳；y为单位质量的煤可完全燃烧的时间，单位为小时；z为用户需要生产的配合煤总量，单位为吨(t)，其中，单位质量的煤质量为1kg；数据获取模块获取用户的需求信息并发送到配方推荐模块，配方推荐模块采集用户需求信息并在配方词条库中检索；若检索到满足用户需求的配方词条，则发送至用户显示屏处供用户选择，反之则将用户的需求信息发送至配方生成模块生成新配方；用户接收到显示屏显示的配方词条集合，若确认选择该集合中的某种预制配方，则将其标记为选择配方，反之，配方推荐模块再将用户的需求信息发送至配方生成模块生成新配方；
[0044]
其中配方词条库是通过大数据采集配煤信息，再通过可行性分析，对基础配方整合构建而生成的包含基础配方及其对应的售价和能效的数据库；其中可行性分析包括燃烧特性分析、约束条件分析；其中燃烧特性分析通过燃烧特性测试实现，约束条件分析使用基础配煤模型实现。
[0045]
步骤二、配方生成模块接收用户的需求信息生成预制配方，其中预制配方的生成过程如下：
[0046]
配方生成模块连接有配煤数据库，在接收到用户配煤需求之后调用数据库中的煤质信息和基础配煤模型生成满足用户配煤需求的预制配方；具体为：数据库中煤质信息包括原煤的水分、灰分、硫分、挥发分和发热量，通过采集用户的配煤需求，配方生成模块首先检索出原煤的上述煤质信息，再将配煤需求输入至基础配煤模型中求解得出预制配方；
[0047]
其中水分指的是煤的全水分，即外在水分和内在水分的总和，可通过通氮干燥法测定，水分的存在对煤的利用极其不利，一般水分每增加2％，发热量降低100kcal/kg(大卡/千克)；
[0048]
灰分指的是煤在彻底燃烧后所剩下的残渣，是有害物质，可使用马弗炉通过缓慢灰化法测定，一般灰分每增加2％，发热量降低100kcal/kg左右；
[0049]
硫分指的是煤的全硫分，是煤中的有害元素，包括有机硫、无机硫，可使用测硫仪测定；
[0050]
挥发分指的是煤在高温和隔绝空气的条件下加热时，所排出的气体和液体状态的
产物，是鉴别煤炭类别和质量的重要指标之一，可使用马弗炉测定，一般来讲，随着煤炭变质程度的增加，煤炭挥发分降低；
[0051]
发热量指的是单位质量的煤完全的燃烧时所产生的热量，主要分为高位发热量和低位发热量，国际贸易通用发热量标准为空气干燥基高位发热量(qgr,ad)，它能较为准确的反映煤的真实品质，可使用恒温量热仪测定；
[0052]
其中基础配煤模型采用一种多约束条件的目标函数配煤模型，具体为：多约束条件包括水分、灰分、硫分、挥发分、发热量和配煤比例；目标函数为成本最低目标函数；将多约束条件和目标函数输入配煤模型中，输出预制配方。
[0053]
其中多约束条件分别为：
[0054]
水分约束条件：其中xi为第i种原煤的配比，mi为第i种原煤的水分，m
max
为配合煤的最高水分限度，n为配方所需原煤种类数量；
[0055]
灰分约束条件：其中ai为第i种原煤的灰分，a
max
为配合煤的最高灰分限度；
[0056]
硫分约束条件：其中si为第i种原煤的硫分，s
max
为配合煤的最高硫分限度；
[0057]
挥发分约束条件：其中vi为第i种原煤的挥发分，v
min
为配合煤的最低挥发分限度；
[0058]
发热量约束条件：其中qi为第i种原煤的发热量，q
min
为配合煤的最低发热量限度；
[0059]
配煤比例约束条件：
[0060]
则成本最低的目标函数：其中c为配方总成本，ci为第i种原煤的成本价格。
[0061]
步骤三、将预制配方发送至配方检测模块进行燃烧特性测试，再将通过燃烧特性测试的配方进行筛选并按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合；
[0062]
其中燃烧特性测试过程如下：配方检测模块接收到配方生成模块生成的预制配方，再将其发送至自动配料模块，自动配料模块接收其信息并通过自动生产模块生成其对应煤样，再使用恒温式量热仪测量煤样的燃烧特性，其中燃烧特性指煤样的热值和单位煤样完全燃烧所需的时间；通过燃烧特性测试指的是测量出的煤样热值和单位煤样完全燃烧所需的时间均满足用户需求；
[0063]
其中筛选过程如下：配方生成模块连接有仓库管理系统，实时监控仓库中各种原
煤的剩余储存量；将预制配方中使用的原煤种类分别记为p1,p2,p3,λ，pn，n为原煤种类的数量，再将各种原煤使用的数量对应记为p1,p2,p3,λ,pn；再将仓库中现存的需要在预制配方中使用的各种原煤剩余量对应记为q1,q2,q3,λ,qn；对预制配方逐一检验原煤剩余量做初步筛选，具体为：若预制配方中任意原煤数量均满足pi≤qi,i＝1,2,3,λ,n，则将该预制配方标记为预选配方；反之，舍弃该预制配方；再逐一计算预选配方分别对应的成本价格，将成本价格最低的n个配方和成本价格最高的m个配方按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合。
[0064]
步骤四、量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合；
[0065]
其中量化配方初步推荐集合的具体过程如下：通过成本价格和利润率，分别计算出配方初步推荐集合中每个配方的售价，并将配方初步推荐集合中的配方按照售价由高到低排序，再对相同售价的配方按照配方的能效由高到低进行二级排序构建生成配方词条集合；
[0066]
其中配方售价计算方式如下：将配煤利润率记为ε(ε＞0)，某种配方的成本价格记为c(单位：元)，则该配方的售价计算公式为：
[0067]
s＝c(1+ε)，(单位：元)；
[0068]
其中配方词条为此配方对应的售价和能效。
[0069]
步骤五、将配方词条集合发送用户显示屏处显示，以供用户选择；若用户选择配方词条集合中的预制配方，则将其标记为选择配方；若用户未选择配方词条集合中的任意一个配方，则生成回退信号，此时配方生成模块重新按照用户需求信息再次生成新配方。
[0070]
步骤六、当生成选择配方后自动配料模块接收其信息并通过自动生产模块生成其对应煤样，再通过煤样进行用户确认；
[0071]
若用户确认选择该煤样配方，则自动生产模块开始进行自动生产；反之，用户重新对配方词条集合中的预制配方进行选择；
[0072]
其中，自动配料模块连接有仓库管理系统，通过自动执行器控制原材料储存间的自动阀门和传送带实现自动配料。
[0073]
步骤七、词条收集模块收集用户确认的配方词条并临时储存，当临时储存的配方词条数量达到预设值时，词条收集模块将储存的配方词条上传至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量。
[0074]
综合上述技术方案，本发明通过数据获取模块获取用户的配煤需求信息，通过建立配方词条库快速检索配方信息，以减少后期生成预制配方的计算量，降低运算成本；通过配方生成模块生成预制配方并进行燃烧特性测试，通过筛选构建生成配方初步推荐集合，再量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，再将配方词条集合发送用户以供选择；自动生产模块生成煤样发送至客户进行确认，当用户确认时进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量，使智能配煤系统的可成长性大大增加。
[0075]
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置；
[0076]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，包括数据获取模块，数据获取模块分别信号连接有配方推荐模块、配方生成模块、配方检测模块、用户确认模块、自动配料模块、自动生产模块和词条收集模块，数据获取模块获取用户的需求信息并发送到配方推荐模块，配方推荐模块采集用户需求信息并在配方词条库中检索，当检索到满足用户需求的配方词条时发送至用户显示屏处；若配方词条库中没有满足用户需求的配方词条，则配方推荐模块将用户的需求信息发送至配方生成模块；配方生成模块接收用户的需求信息生成预制配方，并将预制配方发送至配方检测模块进行燃烧特性测试，将通过燃烧特性测试的配方进行筛选并按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合，再量化配方初步推荐集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，其中配方词条为此配方对应的售价和能效；再将配方词条集合发送用户显示屏处显示，以供用户选择；当用户选择配方词条集合中的预制配方后将其标记为选择配方；当生成选择配方后自动配料模块接收其信息并通过自动生产模块生成其对应煤样，再通过煤样进行用户确认，当用户确认时控制自动生产模块进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量。2.根据权利要求1所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，数据获取模块获取用户的需求信息具体方式如下：用户按照系统既定的格式输入配煤需求，具体为：在用户界面输入一个有序三元组(x,y,z)，其中x为单位质量的煤完全燃烧所释放的热量；y为单位质量的煤可完全燃烧的时间；z为用户需要生产的配合煤总量。3.根据权利要求1所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，预制配方的生成过程如下：配方生成模块连接有配煤数据库，在接收到用户配煤需求之后调用数据库中的煤质信息和基础配煤模型生成满足用户配煤需求的预制配方；具体为：数据库中煤质信息包括原煤的水分、灰分、硫分、挥发分和发热量，通过采集用户的配煤需求，配方生成模块首先检索出所需原煤的上述煤质信息，再将配煤需求输入至基础配煤模型中求解得出预制配方。4.根据权利要求1所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，筛选预制配方的过程如下：配方生成模块连接有仓库管理系统，实时监控仓库中各种原煤的剩余储存量；将预制配方中使用的原煤种类分别记为p1,p2,p3,λ，p
n
，n为原煤种类的数量，再将各种原煤使用的数量对应记为p1,p2,p3,λ,p
n
；再将仓库中现存的需要在预制配方中使用的各种原煤剩余量对应记为q1,q2,q3,λ,q
n
；对预制配方逐一检验原煤剩余量做初步筛选，具体为：若预制配方中任意原煤数量均满足p
i
≤q
i
,i＝1,2,3,λ,n，则将该预制配方标记为预选配方；反之，舍弃该预制配方；按照预选配方通过自动生产模块生产煤样进行燃烧特性测试，再逐一计算通过燃烧特性测试的预选配方分别对应的成本价格，将成本价格最低的n个配方和成本价格最高的m个配方按照其热值由高到低排序生成配方初步推荐集合。5.根据权利要求4所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征
在于，不同配方成本的计算过程如下：将某种配方使用原煤种类分别记为p1,p2,p3,λ,pn，n为原煤种类的数量，配方中各种原煤使用比例分别记为x1,x2,x3,λ,x
n
；将p1,p2,p3,λ,pn的成本价分别记为c1,c2,c3,λ,c
n
，则该配方的总成本计算公式为：6.根据权利要求4所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，量化配方初步推荐集合的具体过程如下：通过成本价格和利润率，分别计算出配方初步推荐集合中每个配方对应的售价，并将配方初步推荐集合中的配方按照其售价由高到低排序，再对相同售价的配方按照配方的能效由高到低进行二级排序构建生成配方词条集合。7.根据权利要求6所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，配方初步推荐集合中每个配方的售价计算方式如下：将配煤利润率记为ε，其中ε＞0，某种配方的成本价格记为c，则该配方的售价计算公式为：s＝c(1+ε)。8.根据权利要求7所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，其中多约束条件分别为：水分约束条件：其中x
i
为第i种原煤的配比，m
i
为第i种原煤的水分，m
max
为配合煤的最高水分限度，n为配方所需原煤种类数量；灰分约束条件：其中a
i
为第i种原煤的灰分，a
max
为配合煤的最高灰分限度；硫分约束条件：其中s
i
为第i种原煤的硫分，s
max
为配合煤的最高硫分限度；挥发分约束条件：其中v
i
为第i种原煤的挥发分，v
min
为配合煤的最低挥发分限度；发热量约束条件：其中q
i
为第i种原煤的发热量，q
min
为配合煤的最低发热量限度；配煤比例约束条件：则成本最低的目标函数：其中c为配方总成本，c
i
为第i种原煤的成本
价格。9.根据权利要求1所述的一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，其特征在于，词条收集模块的具体工作步骤如下：词条收集模块收集用户确认的配方词条并临时储存，当临时储存的配方词条数量达到预设值时，词条收集模块将储存的配方词条上传至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量。

技术总结
本发明公开了一种基于动态数据模型规律的智能自成长配煤系统，涉及智能配煤技术领域，本发明通过数据获取模块获取用户的配煤需求信息，通过建立配方词条库快速检索配方信息，以减少后期生成预制配方的计算量，降低运算成本；通过配方生成模块生成预制配方并进行燃烧特性测试，通过筛选构建生成配方初步推荐集合，再量化该集合内预制配方对应的售价并结合其能效构建生成配方词条集合，再将配方词条集合发送用户以供选择；自动生产模块生成煤样发送至客户进行确认，当用户确认时进行自动生产；词条收集模块收集用户确认的配方词条固化对应储存至配方推荐模块，以实现实时更新和增加配方推荐模块中的配方数量，使智能配煤系统的可成长性大大增加。的可成长性大大增加。的可成长性大大增加。


技术研发人员：沈之柱 蒋美义 王涛 唐传付 薛阳 陈向辉
受保护的技术使用者：安徽万维智选工程技术有限公司
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/8/16