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龙图腾网获悉娲石水泥集团有限公司申请的专利一种水泥生产的能源优化管理方法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：CN120450115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510530487.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种水泥生产的能源优化管理方法是由许朗;李梦龙;徐红喜;沈鹏设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水泥生产的能源优化管理方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种水泥生产的能源优化管理方法，涉及智能制造的技术领域，方法包括：获取采集多类型的历史能耗数据；基于时间序列优化结构以时域对齐策略存储历史能耗数据与水泥生产的历史工况数据；结合历史能耗数据、历史工况数据以及设备特征数据，以设备特征数据作为输入变量，训练能耗预测模型，通过能耗预测模型识别不同生产工况下的单位熟料能耗、研磨电耗与立磨电耗的变化模式；基于能耗预测模型构建多目标能效评估函数，对全周期数据进行能耗区间聚类，划定不同能耗等级；结合实时采集的实时工况数据与实时能耗数据，确定对应的能耗等级，进而通过多变量回归算法动态调整生产参数。本申请能够实现水泥生产过程中的自动化能源优化管理。

本发明授权一种水泥生产的能源优化管理方法在权利要求书中公布了：1.一种水泥生产的能源优化管理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据水泥生产工艺流程，在生产关键环节部署适配的能源监测设备，实现对全厂关键能耗节点的覆盖与采集，从而获取采集多类型的历史能耗数据； 基于时间序列优化结构以时域对齐策略存储所述历史能耗数据与水泥生产的历史工况数据； 在所述历史能耗数据与所述历史工况数据的基础上，结合水泥生产设备的设备特征数据，以所述设备特征数据作为输入变量，训练能耗预测模型，通过所述能耗预测模型识别不同生产工况下的单位熟料能耗、研磨电耗与立磨电耗的变化模式，所述能耗预测模型采用融合卷积神经网络与长短期记忆网络的组合模型结构； 基于所述能耗预测模型构建多目标能效评估函数，引入基准能耗向量构建设备能效动态评价体系，对全周期数据进行能耗区间聚类，划定不同能耗等级； 结合实时采集的实时工况数据与实时能耗数据，确定对应的能耗等级，进而通过多变量回归算法动态调整生产参数； 当判定能耗等级标签处于预设等级时，以所述实时工况数据为自变量，以能效偏离度量值为因变量建立映射关系，形成控制反向的工况能耗函数； 通过对所述工况能耗函数进行梯度下降方向的数值求解，结合所述实时工况数据与在能效函数中的偏导信息，计算在保持设备稳定性前提下对各自变量调整的最优方向与幅度，形成生产参数调整向量； 所述基于所述能耗预测模型构建多目标能效评估函数，引入基准能耗向量构建设备能效动态评价体系，对全周期数据进行能耗区间聚类，划定不同能耗等级，具体包括： 从所述能耗预测模型中提取单位熟料能耗预测值、研磨电耗预测值与立磨电耗预测值构成三维的预测能耗指标向量； 根据历史数据统计分析或标准化生产工况下的最优运行状态，定义单位熟料能耗基准值、研磨电耗基准值与立磨电耗基准值，所述单位熟料能耗基准值、所述研磨电耗基准值与所述立磨电耗基准值组成基准能耗向量； 多目标能效评估函数通过对所述预测能耗指标向量与所述基准能耗向量之间的差异进行加权距离计算，具体采用如下形式定义能效评估函数： ； 其中，为时刻的能效偏离度量值，为所述单位熟料能耗预测值，为所述研磨电耗预测值，为所述立磨电耗预测值，为所述单位熟料能耗基准值，为所述研磨电耗基准值，为所述立磨电耗基准值，为所述单位熟料能耗预测值与所述单位熟料能耗基准值对应的权重系数，为所述研磨电耗预测值与所述研磨电耗基准值对应的权重系数，为所述立磨电耗预测值与所述立磨电耗基准值对应的权重系数； 通过K-means变体聚类算法对全周期内的所述能效偏离度量值进行无监督聚类，将每一时间点的所述能效偏离度量值按照聚类结果标注为相应的所述能耗等级。

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