一种基于醇化进度预测的烟叶原料仓库能耗优化方法

本发明属于烟叶原料仓储技术领域，公开了一种基于醇化进度预测的烟叶原料仓库能耗优化方法，包括：根据库存烟叶的历史有效积温数据和感官质量评价分数，建立各等级烟叶的感官质量评价函数，基于各等级烟叶的感官质量评价函数建立烟叶原料醇化进度预测模型；基于烟叶原料醇化进度预测模型建立总体醇化质量差额指标函数，基于生产需求缺额率指标函数、总体醇化质量差额指标函数和仓库总体能耗水平指标函数建立烟叶原料仓库能耗优化模型；采用遗传算法求解烟叶原料仓库能耗优化模型，基于求解结果调整烟叶原料的存储垛位和仓库设定的环境温度。本发明解决了烟叶原料仓储醇化进度调控智能化程度低及仓库能耗优化困难的问题。