【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能管理，特别是节能智能管理。
技术介绍
1、随着工业生产对节能环保的要求不断提高，各类新型材料的生产和管理过程中的能耗监控需求日益增加。特种纸基新材料作为一种应用广泛的环保材料，因其具备良好的力学性能、可降解性和耐候性，逐渐被广泛应用于包装、建筑、电子等多个领域。然而，特种纸基材料的生产过程通常涉及复杂的工艺流程和高能耗设备，其能耗分布具有动态性和波动性，难以精确监测与管理。
2、现有的能耗监控系统多用于通用工业材料，对于特种纸基材料这样具有特殊物理和化学特性的材料，其能耗特征的捕捉和分析能力较为有限。此外，传统的能耗监控手段主要依赖固定的能耗模型和人工经验，难以适应生产过程中实时变化的负载和能耗需求，无法实现对能耗的精细化管理。这种情况导致生产过程中资源的浪费增加，生产成本上升，且难以满足节能减排的目标。
3、因此，迫切需要一种基于先进智能管理技术的能耗监控平台，利用云计算、物联网、数据分析及预测模型等手段，实现对特种纸基新材料生产过程中能耗的实时监控、负载分析和智能管理，以达到优化生产流程、降低能耗、减少环境污染的目标。
技术实现思路
1、本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，考虑了能耗实时监测与负载优化管理，能准确预测能耗趋势并优化资源分配，从而实现降低能耗、提高生产效率、减少资源浪费的目的。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理
3、s1获取历史周期内的能耗和负载情况，形成能耗与负载数据集；
4、s2建立灰色预测模型；
5、s3使用粒子群优化算法调整灰色预测模型；
6、s4使用灰色预测模型通过材料能耗与负载数据集获得预测数据集；
7、s5根据预测数据集调整能管理平台的执行策略。
8、在步骤s1中，能耗与负载数据集包括但不限于处理器负载、能耗状态、生产使用量、材料负载、生产线流量。
9、s2中的建立灰色预测模型包括：
10、s21对能耗与负载数据集进行累加生成处理，形成灰色预测模型的初始累加序列x(1)；
11、s22获取初始累加序列x(1)的灰导数dx(1)(i)，构造均值生成数列：
12、
13、z(1)(i)是均值生成数列第i个元素，x(1)(i)和x(1)(i-1)是初始累加序列x(1)中第i和第i-1的值；
14、s23使用均值生成数列与灰导数建立灰色预测模型差分方程：
15、dx(1)(i)+a·z(1)(i)＝b
16、其中dx(1)(i)是灰导数、z(1)(i)是均值生成数列、a和b是调整参数。
17、步骤s3具体包括：
18、s31初始化粒子群，设置调整参数a和b的取值范围为粒子群初始取值范围的上下界，通过随机数取值获得随机初始值；
19、s32控制粒子移动到新位置：其中，位置更新速度为：是粒子在时刻t+1的速度，是粒子在时刻t+1的位置，c1和c2是学习因子，rand()是取介于[0，1]之间的随机数，是粒子在个体最优的位置，是全局最优位置。
20、学习因子c1和c2使用模糊逻辑控制器获得：
21、s321获取全局最优变化率：
22、
23、其中为第t次迭代的全局最优解；
24、获取粒子群分布收敛度：
25、
26、其中n是粒子数，xi是第i个粒子的位置，x是平均值。
27、s322将输入变量δg和d模糊化为模糊集合：{low，medium，high}，建立规则库，将输入变量转化为模糊输出，规则库包括输入变量与模糊输出以及输入变量与模糊输出的映射关系；
28、s323进行模糊推理获得模糊集的隶属度，根据隶属度进行解模糊：
29、
30、其中，μrulei是第i条规则的隶属度，c1,i与c2,i是第i条规则的学习因子输出值。
31、步骤s4具体包括：
32、使用学习因子c1和c2通过粒子群算法获得a b最优组合，通过灰色模型进行预测与评估，预测公式为：
33、
34、通过预测公式获得预测数列x(1)。
35、另一方面，本专利技术的实施例提供了一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理系统，特种纸基新材料能耗监控及智能管理系统包括：数据集获取模块、灰色预测模型模块、粒子群算法模块、算法调整模块、优化策略执行模块，数据集获取模块执行：获取历史周期内的能耗和负载情况，形成能耗与负载数据集；灰色预测模型模块执行：建立灰色预测模型；粒子群算法模块执行：使用粒子群优化算法调整灰色预测模型；算法调整模块执行：使用灰色预测模型通过材料能耗与负载数据集获得预测数据集；优化策略执行模块执行：根据预测数据集调整能管理平台的执行策略。
36、实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：
37、实时监测与精准控制：通过平台的实时监控功能，可以对特种纸基新材料生产过程中的能耗进行精准的监测和数据采集，确保能耗数据的时效性和准确性。
38、提高能耗预测精度：采用灰色预测模型和粒子群优化算法对能耗数据进行智能分析，提高了能耗预测的精度，使得管理系统能够提前预知高能耗时段并采取应对措施。
39、优化资源分配：平台根据能耗负载预测结果，动态调整生产资源的分配和调度，实现了能耗的智能优化，减少了资源浪费，降低了生产成本。
40、提升生产效率：通过对设备负载、生产线流量等关键指标的监控和管理，有效提高了生产过程的整体效率，降低了停机时间和非必要的设备损耗。
41、支持节能减排目标：该平台通过降低生产能耗和优化管理，减少了能源消耗和碳排放，有助于企业达成节能减排的目标，符合环保和可持续发展的要求。
42、增强系统灵活性：平台的设计具有较强的适应性，能够根据特种纸基材料的不同生产工艺和负载需求，灵活调整监控和管理参数，满足多样化的生产需求。
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1.一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，所述管理平台使用云计算对能耗进行预测和监控，其特征在于，所述管理平台采用的方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，在所述步骤S1中，所述能耗与负载数据集包括但不限于处理器负载、能耗状态、生产使用量、材料负载、生产线流量。
3.根据权利要求1所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，所述S2中的建立灰色预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，所述学习因子c1和c2使用模糊逻辑控制器获得：
6.根据权利要求4所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，所述管理平台使用云计算对能耗进行预测和监控，其特征在于，所述管理平台采用的方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其特征在于，在所述步骤s1中，所述能耗与负载数据集包括但不限于处理器负载、能耗状态、生产使用量、材料负载、生产线流量。
3.根据权利要求1所述的一种特种纸基新材料能耗监控及智能管理平台，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑宏亮，马龙虎，陶海斌，姜杭鑫，
申请(专利权)人：浙江华邦特种纸业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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