本技术公开了基于神经网络的分布式控制精准配煤系统,包括原煤信息监测单元、配煤模型设计单元和动态配煤调度单元,其中,配煤模型设计单元包括初始模型设计模块、燃煤供应预测模块和模型自成长优化模块,通过原煤信息监测单元进行信息采集,再通过配煤模型设计单元构建配煤模型,实现最优配煤方案设计,模型的泛化能力强,能够适应煤矿成本变动与煤矿开采导致的资源储量条件的变动,通过不断更新配置方案实现动态调节配置,能满足用户需求且具有灵活性和高效率,再通过燃煤预测与模型自成长优化,生成最优配煤预测方案,从而实现煤炭资源的提前供应与调度管理,保证配煤制煤工作的持续稳定性。
背景技术
神经网络具有较高的复杂性,包括大规模的参数和计算量,神经网络模型通过学习和训练,能够从数据中学习到一定的规律与模式,然后用于预测和决策;分布式控制技术是指将控制系统的计算、决策和执行功能分散到系统的不同位置,通过通信和协调协作实现对整个系统的控制;
在配煤系统中,由于煤炭矿区的地质条件、煤矿资源的变化等原因,会导致输入数据分布的偏移,而现有的配煤模型在面对数据变动时可能缺乏足够的泛化能力,而导致配煤性能下降、灵活性不足,且配煤模型设计可能缺乏完整性和综合性,在煤炭的燃烧性能、环境影响、制煤成本以及原煤资源储量分配方面难以实现整体最优配比,且难以做到煤炭资源的提前供应与调度管理,导致配煤制煤工作的持续稳定性差;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
实现思路