摘要
本发明涉及钢铁行业低碳工艺优化技术领域。本发明提供了一种钢铁行业炼钢工艺优化方法、设备及存储介质,包括以下步骤:建立炼钢技术的参数化流程,定义物料、能源消耗、碳排放系数及成本参数,构建炼钢工艺参数化模型;基于炼钢工艺参数模型,定义炼钢工艺的状态空间和动作空间,设置多目标奖励函数和对应的约束违反惩罚项,得到强化学习模型;基于Q‑learning算法对强化学习模型进行训练,通过状态‑动作‑奖励的交互循环更新Q值,动态调整选择策略;对强化学习模型输出的选择策略进行仿真验证。从而解决了现有钢铁行业低碳路径研究方法中存在的动态适应性差、优化目标单一以及技术过渡不平稳的问题。
技术关键词
钢铁行业炼钢
强化学习模型
工艺优化方法
炼钢技术
参数
排放量
优化设备
贪心策略
梯度下降法
工艺优化技术
版本管理系统
因子
能源转换效率
环保设备
粒子群优化算法
评估指标体系
滑动窗口法
历史运行数据
系统为您推荐了相关专利信息
芯片设计自动化
射频功能单元
大语言模型
粒子群优化算法
解析工具
结冰控制系统
边坡
结冰风险
指数
网络视频摄像机
边坡锚杆
可视化监测方法
注浆参数
三维可视化渲染技术
异常数据分析
电网业务数据
特征提取方法
模糊特征
分区策略
基础
优化约束条件
电机设计优化
变频电机
局部放电起始电压
策略