本技術涉及能耗優(yōu)化技術相關領域，具體涉及基于vocs熱轉化參數敏感分析的能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、揮發(fā)性有機化合物(vocs)是大氣污染的主要來源之一，在常溫下易揮發(fā)至大氣中，常見于工業(yè)生產、交通運輸、家居裝飾、油漆涂料、清潔劑、印刷、油墨等各個領域，對人體健康和環(huán)境造成了嚴重影響，因此，vocs的治理工程成為改善空氣質量、保護生態(tài)環(huán)境的關鍵措施，在這些治理工程中，熱轉化技術因其高效處理能力而被廣泛應用，vocs熱轉化設備利用高溫條件下vocs的催化氧化、熱解或還原等反應機理，將vocs轉化為無害的物質，例如，二氧化碳和水蒸氣或轉化為可回收利用的有價值化合物，通過控制vocs熱轉化設備的各種參數，實現對vocs的高效處理，然而，熱轉化技術的能耗問題一直是制約其進一步推廣的瓶頸，傳統(tǒng)的vocs熱轉化對參數的敏感性分析不夠精準，無法得到影響能耗的關鍵因素，均衡控制vocs熱轉化設備的參數，導致整個過程能耗較高，能源利用效率不高。

2、因此，現階段vocs熱轉化能耗優(yōu)化相關技術中，存在vocs熱轉化實時參數獲取準確性差、敏感性分析結果不精準，參數匹配度不高，進而導致能耗優(yōu)化效果不好、能耗較高的技術問題。

技術實現思路

1、本技術通過提供基于vocs熱轉化參數敏感分析的能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，采用方差分解、主成分分析或回歸分析、建立數學模型等技術手段，解決了現有熱轉化能耗優(yōu)化存在的vocs熱轉化實時參數獲取準確性差、敏感性分析結果不精準，參數匹配度不高，進而導致能耗優(yōu)化效果不好、能耗較高的技術問題，達到了精準分析參數敏感度，使得能耗降低、能耗優(yōu)化效果提高的技術效果。

2、本技術提供基于vocs熱轉化參數敏感分析的能耗優(yōu)化方法，所述方法包括：確定預處理物料的基礎燃料與風量配比信息與轉化處理的關鍵參數，其中，所述關鍵參數包括vocs熱轉化設備的控制參數與輔助要素參量；映射所述基礎燃料與風量配比信息與所述關鍵參數，輔助aspen-plus進行熱轉化工藝流程模擬，讀取模擬數據集；基于所述模擬數據集，基于多敏感維度進行參控相關性分析，建立參數關聯函數，其中，相關性為對vocs排放與能源消耗的影響特征；交互彩鋁噴涂生產線的硬件配置與系統(tǒng)配置，建立目標數學模型；以所述參數關聯函數與生產產線環(huán)境及工況為約束，結合所述目標數學模型進行控制參數尋優(yōu)，確定預加工參數組，所述預加工參數組為vocs排放和能耗最小的參數組合；將所述預加工參數組傳輸至生產管理系統(tǒng)，進行優(yōu)化生產管理。

3、在可能的實現方式中，所述進行熱轉化工藝流程模擬，執(zhí)行以下處理：確定基于所述關鍵參數的隨機變量，所述隨機變量為所述關鍵參數內至少一個；基于所述隨機變量，執(zhí)行熱轉化工藝流程模擬的平行檢測，確定第一模擬數據；調整所述隨機變量，執(zhí)行熱轉化工藝流程模擬的多次平行檢測，獲取第n模擬數據；將所述第一模擬數據直至所述第n模擬數據添加進所述模擬數據集。

4、在可能的實現方式中，基于所述模擬數據集，基于多敏感維度進行參控相關性分析，建立參數關聯函數，執(zhí)行以下處理：系統(tǒng)分析關鍵參數，設定參數變量與參數定量，其中，所述參數變量包括至少一個；識別所述基礎燃料與風量配比信息，確定基于vocs排放與能源消耗的相關指標；確定基于所述參數變量的自變量參數，結合所述模擬數據集，進行基于所述相關指標的指標變化分析，確定多個變量序列；基于所述多個變量序列，進行多敏感維度的參控相關性分析，確定所述參數關聯函數。

5、在可能的實現方式中，基于所述多個變量序列，進行多敏感維度的參控相關性分析，確定所述參數關聯函數，還執(zhí)行以下處理：遍歷所述多個變量序列，結合回歸分析法進行基于所述相關指標的波動分析，確定指標敏感次序；基于所述多個變量序列，分析單位參數變幅與指標變幅的關聯影響關系，作為第一關聯函數；基于所述指標敏感次序與所述第一關聯函數，添加進所述參數關聯函數；其中，所述第一關聯函數包括單位參數變幅對關聯指標的影響度的正關聯函數，與單位指標變幅對參數的影響度的反關聯函數。

6、在可能的實現方式中，結合所述目標數學模型進行控制參數尋優(yōu)，還執(zhí)行以下處理：確定所述預處理物料的vocs類型；若所述vocs類型為多個，以危害度與含量比為基準進行優(yōu)先級排序，確定vocs避讓原則，其中，特異性危害具有高優(yōu)先級；基于所述vocs避讓原則，進行控制參數尋優(yōu)的整體性均衡約束。

7、在可能的實現方式中，所述目標數學模型包括反演推算層、全局均衡層與校驗分析層，所述結合所述目標數學模型進行控制參數尋優(yōu)，還執(zhí)行以下處理：讀取熱轉化質量標準，結合所述反演推算層，確定滿足所述熱轉化質量標準的單項控制參數，所述熱轉化質量標準與所述vocs類型一一對應；將所述單項控制參數流轉至所述全局均衡層，結合所述vocs避讓原則進行參數均衡調控，確定預加工參數組；基于所述校驗分析層，對所述預加工參數組進行產線擬真校驗。

8、在可能的實現方式中，若擬真校驗結果不達標，還執(zhí)行以下處理：識別所述模擬數據集，確定vocs變化趨勢，其中，變化特征包括各vocs類型比例與熱轉化速率；識別所述vocs變化趨勢，定位基于趨勢下降閾值的分割節(jié)點，對參控全周期進行分區(qū)，確定處理分區(qū)，所述處理分區(qū)包括前區(qū)、中區(qū)與后區(qū)；基于所述處理分區(qū)，對預加工參數組進行參數調整。

9、本技術還提供了基于vocs熱轉化參數敏感分析的能耗優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

10、熱轉化流程模擬模塊，所述熱轉化流程模擬模塊用于確定預處理物料的基礎燃料與風量配比信息與轉化處理的關鍵參數，其中，所述關鍵參數包括vocs熱轉化設備的控制參數與輔助要素參量，映射所述基礎燃料與風量配比信息與所述關鍵參數，輔助aspen-plus進行熱轉化工藝流程模擬，讀取模擬數據集；

11、參數關聯函數建立模塊，所述參數關聯函數建立模塊用于基于所述模擬數據集，基于多敏感維度進行參控相關性分析，建立參數關聯函數，其中，相關性為對vocs排放與能源消耗的影響特征；

12、目標數學模型構建模塊，所述目標數學模型構建模塊用于交互彩鋁噴涂生產線的硬件配置與系統(tǒng)配置，建立目標數學模型；

13、控制參數尋優(yōu)模塊，所述控制參數尋優(yōu)模塊用于以所述參數關聯函數與生產產線環(huán)境及工況為約束，結合所述目標數學模型進行控制參數尋優(yōu)，確定預加工參數組，所述預加工參數組為vocs排放和能耗最小的參數組合；

14、生產管理優(yōu)化模塊，所述生產管理優(yōu)化模塊用于將所述預加工參數組傳輸至生產管理系統(tǒng)，進行優(yōu)化生產管理。

15、擬通過本技術提出的基于vocs熱轉化參數敏感分析的能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，確定基礎燃料與風量配比信息與轉化處理的關鍵參數；映射基礎燃料與風量配比信息與關鍵參數，進行熱轉化工藝流程模擬；進行參控相關性分析，建立參數關聯函數；交互硬件配置與系統(tǒng)配置，建立目標數學模型；以參數關聯函數與生產產線環(huán)境及工況為約束，進行控制參數尋優(yōu)，確定預加工參數組；將預加工參數組傳輸至生產管理系統(tǒng)，進行優(yōu)化生產管理。解決了現有熱轉化能耗優(yōu)化存在的vocs熱轉化實時參數獲取準確性差、敏感性分析結果不精準，參數匹配度不高，進而導致能耗較高、能耗優(yōu)化效果不好的技術問題，達到了精準分析參數敏感度，使得能耗降低、能耗優(yōu)化效果提高的技術效果。