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龙图腾网获悉四川瑞致电工钢有限公司申请的专利电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120255448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510394724.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统是由邹桂明;李涛;屈飞;何泽设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及钢铁生产技术领域，公开了一种电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统，该系统包括数据采集模块、动态调度模块、能耗预测模块、异常检测模块和优化反馈模块。数据采集模块利用分布式传感器网络采集数据；动态调度模块基于改进遗传算法优化调度；能耗预测模块采用深度时空卷积神经网络预测能耗；异常检测模块基于孤立森林算法检测异常；优化反馈模块通过强化学习框架调整调度策略。该系统实现了对轧制工序的智能调度和能耗精准预测，能有效提高生产效率、降低能耗、及时发现异常并优化调度方案，具有显著的经济效益和生产管理优势。

本发明授权电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统在权利要求书中公布了：1.一种电工钢钢带轧制工序智能调度与能耗预测系统，其特征在于，包括以下模块： 数据采集模块，用于通过分布式传感器网络实时采集轧制工序中的温度、压力、速度及能耗数据，所述传感器网络包括温度传感器阵列、压力传感器阵列及速度编码器，各传感器以空间网格化分布方式嵌入轧机设备关键节点； 动态调度模块，用于基于改进的遗传算法对轧制工序进行多目标优化调度，所述改进的遗传算法包括工序优先级编码、动态资源约束处理及交叉变异概率自适应调整机制； 能耗预测模块，用于采用深度时空卷积神经网络对采集的时序数据进行多尺度特征提取，并预测未来工序阶段的能耗值； 异常检测模块，用于基于孤立森林算法实时检测轧制过程中的数据异常，结合滑动窗口技术动态更新异常判定阈值； 优化反馈模块，用于通过强化学习框架动态调整调度策略，所述框架包括状态空间建模、奖励函数设计及策略梯度优化机制； 所述动态调度模块中，所述改进的遗传算法具体包括以下步骤： 基于工序优先级生成初始种群，其中染色体编码采用二进制与实数混合编码； 引入动态惩罚函数处理设备负载超限及工序冲突约束； 采用模拟退火策略对交叉和变异概率进行自适应调整，计算公式为： 其中,为动态调整后的交叉概率，为初始交叉概率，为动态调整后的变异概率，为初始变异概率，、为衰减系数，为迭代次数； 所述动态调度模块还包括冲突消解子模块，用于在工序冲突时采用模糊逻辑规则库生成替代调度方案，所述规则库包括轧制力阈值、温度容忍区间及设备优先级等级。

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