【技术实现步骤摘要】
本申请涉及矿井风流调控，尤其涉及一种矿井风流智能按需调控方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、现有技术中，目前的矿井风流调控算法主要有两种：(1)以通风机功耗最小为目标，建立数学模型，再运用元启发式算法进行求解，以期减小通风机功耗达到节约能源的目的。(2)将某个需要增大风流的巷道定义为目标分支，将目标分支风量可调最大化为优化目标建立数学模型，通过元启发式算法求解这些数学模型，得出使目标分支风量尽可能大的调控方案
2、上述方案都需要调节矿井主要通风机进行调节，这与矿井日常调风的实际情况不符，再矿井的日常调风中一般是通过调节风窗面积进行风量调控。目前矿井风流调控算法在建模时，使用罚因子将约束方程转化为目标函数的惩罚项，将风量调控数学模型转化为了无约束优化模型，运用惩罚函数法进行求解，但是引入罚函数后，原始优化问题的维度会增加，可能导致计算复杂度的增加。并且在求解罚因子时会耗费大量的时间，当罚因子取值很大时，可能会使求解函数的hessen矩阵条件数过大而趋向病态。且由于是以目标分支风量最大为目标，并不能确保目标分支风量达到理想值。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种矿井风流智能按需调控方法，以实现通过调节巷道风窗即可实现风量调节,解决相关技术中调控方案与矿井日常调风的实际情况不符的问题。
3、本申请的第二个目的在于提出一种矿井风流智能按需调控装置。
5、本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6、本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
7、为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种矿井风流智能按需调控方法，包括：
8、获取按需控风数学模型，所述按需控风数学模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以矿井各分支的风阻为决策变量，所述目标函数以目标分支的风量与理想风量值之间的差距最小为目标，所述约束条件包括所述各分支的风量与需风量相符；所述目标函数包括各分支的权重，所述权重用于表征各分支在控风决策中的侧重；
9、获取需要调控风流的目标矿井区域的通风网络的相关信息，所述通风网络的相关信息包括所述通风网络的分支数、节点数、各分支的风阻变化范围、各分支的分支类型、目标分支以及所述目标分支的理想风量值；
10、基于各所述分支类型对应的权重和所述各分支的分支类型，获取所述各分支的权重系数值；
11、基于所述通风网络的相关信息和所述各分支的权重系数值，通过搜索算法求解所述按需控风数学模型的最优解；
12、基于所述最优解，得到所述目标矿井区域的通风网络中各分支的目标风量和目标风阻，并基于所述目标风量和目标风阻，得到风窗调节参数，以便根据所述风窗调节参数调节风窗实现风流调控。
13、为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种矿井风流智能按需调控装置，包括：
14、模型确定模块，用于获取按需控风数学模型，所述按需控风数学模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以矿井各分支的风阻为决策变量，所述目标函数以目标分支的风量与理想风量值之间的差距最小为目标，所述目标函数包括各分支的权重；所述约束条件包括所述各分支的风量与需风量相符；所述权重用于表征各分支在控风决策中的侧重；
15、数据获取模块，用于获取需要调控风流的目标矿井区域的通风网络的相关信息，所述通风网络的相关信息包括所述通风网络的分支数、节点数、各分支的风阻变化范围、各分支的分支类型、目标分支以及所述目标分支的理想风量值；
16、权重获取模块，用于基于各所述分支类型对应的权重和所述各分支的分支类型，获取所述各分支的权重系数值；
17、优化求解模块，用于基于所述通风网络的相关信息和所述各分支的权重系数值，通过搜索算法求解所述按需控风数学模型的最优解；
18、风流调控模块，用于基于所述最优解，得到所述目标矿井区域的通风网络中各分支的目标风量和目标风阻，并基于所述目标风量和目标风阻，得到风窗调节参数，以便根据所述风窗调节参数调节风窗实现风流调控。
19、为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面所述的方法。
20、为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面所述的方法。
21、为达上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
22、本申请提供的矿井风流智能按需调控方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建按需控风数学模型，以矿井各分支风阻为决策变量、各分支实际风量与需风量相符合为约束条件，目标分支风量与理想风量差距最小为目标；通过搜索算法求解按需控风数学模型的最优解；从而得到风窗调节参数，实现了仅需要通过调节巷道风窗即可实现风量调节，能够使目标分支精确达到期望风量；同时相比现有技术，无需求解罚因子即可运用元启发式算法求解，计算量减小，求解效率高。
23、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种矿井风流智能按需调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述通风网络的相关信息和所述各分支的权重系数值，通过搜索算法求解所述按需控风数学模型的最优解；包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取按需控风数学模型的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分支类型包括目标分支、用风分支和一般分支，其中，所述目标分支表征需要通过按需控风决策使其分支风量达到理想风量值的巷道；所述用风分支表征风量要求严格的巷道；所述一般分支表征风量要求相对所述用风分支宽松的巷道。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按需控风数学模型表示如下：
7.一种矿井风流智能按需调控装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种矿井风流智能按需调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述通风网络的相关信息和所述各分支的权重系数值，通过搜索算法求解所述按需控风数学模型的最优解；包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取按需控风数学模型的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分支类型包括目标分支、用风分支和一般分支，其中，所述目标分支表征需要通过按需控风决策使其分支风量达到理想风量值的巷道；所述用风分支表征风量要求严格的巷道；...
【专利技术属性】
技术研发人员：张浪，雷爽，李伟，刘彦青，彭然，张迎辉，王树铭，
申请(专利权)人：煤炭科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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