摘要
中国的水泥制造业,作为一个高能耗行业,面临着能源依赖和高成本的挑战。在生产成本中,能源消费占了很大一部分,达到了40%至60%。近年来,尽管已经取得了一些节能进展,但与国际先进水平相比,水泥生产的能耗仍有可观的差距。特别是在水泥烧成过程中,作为主要的能耗环节,其内部发生的复杂化学反应和多环节操作,使得数据采集特征为非线性、强耦合、多变量和高滞后。为了解决这一问题,人工智能技术和工业数据采集被引入到水泥生产过程中。通过应用分散控制系统(DCS),企业开始利用人工智能分析优化方法来处理工业数据,以提高生产效率。具体来说,开发了一种新的基于数据驱动的优化算法,用于水泥熟料烧成系统的能耗管理和参数推荐。首先,通过平均影响值算法筛选出影响能耗的关键参数,然后使用支持向量回归(SVR)方法建立能耗模型。在此基础上,运用遗传算法对模型进行优化,从而寻找最佳的操作参数,以实现最低的吨熟料能耗。算法已在戈阳海螺水泥厂的水泥熟料烧成系统中实际部署并取得显著成效。在优化之前,该厂的水泥能耗大约为14650kWh,而优化后能耗降至13650kWh,减少了约6%,同时还能提供关键操作参数的推荐值。
