本技术提供一种流程工业生产系统能效评价与智能诊断方法，包括:根据工业生产中的设备特性、工序匹配及整体生产流程，确定能效评价指标，建立能量平衡方程，计算各设备、生产工序和系统的热效率、㶲效率及能耗；构建工业生产流程数据库，并进行数据预处理；基于工业生产流程数据库，采用灰色关联度分析方法定量评估各参数对热效率、㶲效率及能耗的影响，将影响力较大的参数作为关键参数；通过构建多元回归模型分析关键参数与热效率、㶲效率及能耗之间的线性关系；将关键参数进行层级划分，基于相似性分析K‑Means聚类筛选基准工况，确定并对比最佳工况与实际工况，实施智能诊断，以能耗为核心评估目标，确定最优生产方式，开展辅助决策。
背景技术
流程工业（如钢铁、石化、水泥等）是典型的高耗能工业，其生产过程复杂且能源介质种类繁多，涉及多个工序和设备的协同运行。以钢铁生产为例，涉及从原料处理、炼铁、炼钢、轧钢到成品加工等多个工序。这一流程不仅生产步骤复杂，而且能耗涉及多种能源介质，不同设备、工序的能效水平对整体生产能效产生重大影响。钢铁生产企业面临节能降碳、降本增效的迫切需求。
我国流程工业的节能发展历程可以划分为多个阶段包括以单体设备和工序节能为核心的初级阶段、以系统节能优化为重点的中级阶段、聚焦于能量流行为与网络构建的高级阶段，以及当前以能量流为切入点推动冶金工厂绿色化和智能化发展的新阶段。针对工业流程能源系统的优化研究主要集中在以下三类：第一类是单体设备和工序优化，以热力学第一、二定律为理论基础，通过构建优化模型，旨在最大化能源效率或最小化能源损失。这类研究重点关注设备结构、能源结构及物料成分的改进，探索节能降耗的具体措施。第二类是特定能源介质优化，针对煤气、蒸汽、电力等特定能源介质，通过优化其供需平衡以及能源匹配，提升能源利用效率并减少损耗。第三类是整体流程优化，以工业流程为整体优化对象，通过调整生产结构、优化物料配比及改善能源结构，全面提升生产流程的能源利用效率，降低综合能耗水平，助力可持续发展目标的实现。
然而，传统的能效评价方法在应对流程工业中复杂的分层综合能效特性时暴露出显著不足。这些方法通常缺乏系统性的分层诊断分析，难以从全流程层面深入到工序与设备层面，精准识别能效的关键驱动因素及其作用机理。因此，传统方法在评估设备、工序及全流程能效的影响因素时，往往难以兼顾多层次、多维度的复杂性，导致优化策略的科学性和针对性受到限制。
针对单体设备和工序的优化，通常只关注单一设备或工序的能效优化，未能充分考虑设备与设备、工序与工序之间的能量流动。没有系统性地考虑整体生产流程中的能效传递和反馈，局部优化可能无法实现整体能效提升，甚至会因不协调的优化措施导致整体系统效率下降。
针对特定能源介质优化，通常聚焦于某一能源类型的优化，如电力、煤气或蒸汽等，但流程工业生产涉及多种能源介质（如电、煤气、蒸汽、氧气、氮气、氩气、煤粉等），忽视了全流程的协同优化，即便在某一能源介质的优化中实现了节能效果，但仍然无法考虑整个生产流程中各工序的综合能效。不同能源介质在不同工序中的需求和使用方式各异，单独优化某一介质的供需关系可能无法有效协调各工序之间的能效关系，导致局部节能效果无法在全流程中得到充分体现；
针对整体流程优化，则忽视了单个工序或设备的节能潜力，尽管生产主流程的优化可以带来一定的能效提升，但如果没有针对具体工序或设备的精细化优化，整体节能效果可能会受到局部效率低下的影响。
因此，需要对生产流程多层次、多维度的能效评估，全面提升流程工业生产的能源利用效率。
实现思路