申请/专利权人：江西南昌济生制药有限责任公司;江中药业股份有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117557070B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明实施例提出一种能耗优化方法、装置及电子设备，属于数据处理领域，方法包括：根据产能设备组的产能总需求量构建约束条件，并调取表征产能设备组的所有产能设备的产能负载模型与总能耗间的关联关系的能耗模型，产能负载模型表征产能设备的产能系数与负载率间的关联关系；以总能耗最小为优化方向，基于约束条件对能耗模型进行能耗优化处理，得到能耗优化方案，以按照能耗优化方案，对产能设备进行运行控制。如此，综合考量产能设备组中的每台产能设备，将预测总能耗、产能系数与负载率间关系的能耗模型与负载率的设置优化有机结合，自动进行能耗优化，提升了能耗优化效果，并大大缩短了能耗优化耗时。

主权项：1.一种能耗优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取产能设备组的产能总需求量，根据所述产能总需求量构建约束条件；调取所述产能设备组的能耗模型；其中，所述能耗模型表征所述产能设备组的所有产能设备的产能负载模型与总能耗间的关联关系，每个所述产能负载模型为表征一个产能设备的产能系数与负载率间的关联关系的多个模型中的最佳模型；以总能耗最小为优化方向，基于所述约束条件，对所述能耗模型进行能耗优化处理，得到能耗优化方案；其中，所述能耗优化方案包括每台产能设备的优化负载率；针对每台所述产能设备，按照所述产能设备对应的优化负载率进行运行控制；所述根据所述产能总需求量构建约束条件的步骤，包括：基于所述产能总需求量，构建关于产能设备组的总制冷量的约束函数；所述约束函数包括： 其中，表征产能设备的数量，表征第个产能设备的额定产能量，表征第个产能设备的负载率，表征产能总需求量；所述以总能耗最小为优化方向，基于所述约束条件，对所述能耗模型进行能耗优化处理，得到能耗优化方案的步骤，包括：以总能耗最小为优化方向，以负载率为优化变量，基于所述约束条件，采用梯度下降算法，对所述能耗模型进行迭代优化，计算出能耗优化方案；在所述获取产能设备组的产能总需求量，根据所述产能总需求量构建约束条件的步骤之前，所述方法还包括构建产能设备组的能耗模型的步骤，该步骤包括：获取产能设备组的每台产能设备的历史运行数据；其中，所述历史运行数据包括多个负载率和每个负载率对应的产能系数；根据所述历史运行数据进行模型拟合，得到每台所述产能设备的产能负载模型；基于所有所述产能设备的产能负载模型，构建所述产能设备组的能耗模型；所述能耗模型包括： 其中，表征产能设备组的总能耗，表征产能设备的数量，表征第个产能设备的额定产能量，表征第个产能设备的负载率，表征第个产能设备的产能负载模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西南昌济生制药有限责任公司;江中药业股份有限公司 能耗优化方法、装置及电子设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD