技術(shù)特征：

1.一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述采用改進(jìn)的多目標(biāo)混合遺傳粒子群算法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得出最優(yōu)解集的過(guò)程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述個(gè)體遷移率pi為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述個(gè)體貢獻(xiàn)得分為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述污染氣體濃度模型為采用rnn網(wǎng)絡(luò)模型；所述燃料利用熱效率模型為lstm網(wǎng)絡(luò)模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述生料煅燒溫度預(yù)測(cè)模型為基于高斯核函數(shù)的支持向量機(jī)模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述控制目標(biāo)函數(shù)為：溫度預(yù)測(cè)值與最優(yōu)解集中最優(yōu)溫度的最小平方誤差。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法，其特征在于，所述最優(yōu)溫度值為：y′(k+1)＝y(tǒng)(k+1)+rδ(k)；其中，y′(k+1)為k+1時(shí)刻的調(diào)整后的最優(yōu)溫度值；y(k+1)為優(yōu)化控制算法得到的k+1時(shí)刻的最優(yōu)溫度，δ(k)為誤差，r為反饋系數(shù)，取值范圍為(0，1)。

10.一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及水泥工業(yè)生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的智能減排方法及系統(tǒng)；其方法包括：分別構(gòu)建污染氣體濃度模型以及燃料利用熱效率模型；構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)；采用改進(jìn)的多目標(biāo)混合遺傳粒子群算法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得出最優(yōu)解集；構(gòu)建生料煅燒溫度預(yù)測(cè)模型；根據(jù)所述最優(yōu)解集以及所述生料煅燒溫度預(yù)測(cè)模型建立控制目標(biāo)函數(shù)，獲取控制目標(biāo)函數(shù)最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)溫度；將實(shí)時(shí)采集的水泥生產(chǎn)過(guò)程中的參數(shù)數(shù)據(jù)輸入所述生料煅燒溫度預(yù)測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)溫度值，計(jì)算預(yù)測(cè)溫度值與對(duì)應(yīng)的最優(yōu)溫度的誤差，通過(guò)反饋校正將誤差輸入到下一時(shí)刻的最優(yōu)溫度。即本發(fā)明的方案能夠通過(guò)對(duì)水泥生產(chǎn)過(guò)程中的溫度的準(zhǔn)確控制，達(dá)到智能減排的目的。

技術(shù)研發(fā)人員：胡夢(mèng)楠,高先梨,伍小成,李有材,尹作為,胡志強(qiáng),陳勇,李兵,鄭茂盛,張琨
受保護(hù)的技術(shù)使用者：葛洲壩宜城水泥有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30