摘要
本发明公开了一种长周期运行化工装置智能排产方法,本发明将生产装置的实时状态和预测的未来健康状况作为排产的重要依据之一,将传统的设备故障机理模型和GBDT算法相结合,可以预测出未来时刻的设备健康等级,指导设备负荷的动态调整和生产排程调度;然后利用自适应遗传算法进行排程方案的迭代优化,对中间过程的排程方案进行动态自适应交叉概率和变异概率调整,提升了算法收敛至全局最优解的速率。从应用效果看,本发明可以在保证生产效率和成本的同时兼顾大化工装置的长周期运行特性和生产过程的连续性、平稳性,为化工企业的大型装置生产排程提供科学、可行的技术实现方案。
技术关键词
智能排产方法
化工装置
健康状况预测
构建GBDT模型
遗传算法
设备健康等级
综合健康状况
周期
机器学习模型训练
静态特征提取
物料需求计划
特征工程
数据
损失函数优化
交叉验证方法
时间序列特征
指导设备