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龙图腾网获悉合肥城市云数据中心股份有限公司申请的专利一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法及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：CN120823915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511308893.0，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法及系统是由李晓洁;范武松;夏传芳设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法及系统，多目标优化方法首先构建历史数据集，训练焦化联产预测模型；然后构建全局多目标优化引擎，全局多目标优化引擎基于训练好的焦化联产预测模型对焦炭产量和甲醇产量进行预测，多目标优化模型采用带有约束条件的多目标优化函数进行多目标优化，得到帕累托最优解集，帕累托最优解集对应焦化联产所有工段的控制参数，焦化联产所有工段的控制参数组成最优生产决策方案，焦化联产所有工段的控制系统根据最优生产决策方案进行焦化联产中多工段的协同自动化生产。本发明解决传统焦化联产中局部优化导致的整体效益受限的问题，显著提升了焦化联产系统的整体运行效率、经济收益和环保水平。

本发明授权一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于全局优化策略的焦化联产多目标优化方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、采集焦化联产中所有工段的历史生产变量参数和生产指标，然后进行数据预处理，得到历史数据集；所述的生产指标包括有焦炭产量、煤气产量和甲醇产量； 2、构建焦化联产预测模型，采用历史数据集训练得到焦化联产预测模型； 所述的焦化联产预测模型包括有数据预处理模块、PDM模块和FMM模块； 所述的数据预处理模块是将每个数据样本其所有工段的变量参数根据采样时间轴进行对齐，形成统一的多变量输入矩阵，即每个数据样本经数据预处理模块处理后输出一个多工段、多变量参数、不同时间步的时序数据张量，， 代表时间维度、即序列长度，代表工段总数、，代表变量参数的总数，时序数据张量中的元素记为，代表时间步  时刻、工段下的变量参数的值； 所述的PDM模块包括有L层结构，第一层结构的输入为时序数据张量，每层结构的输入为，代表当前层，代表上一层结构的输出，代表工段总数, 代表第工段的时序特征，每层结构的输出为，最后一层结构的输出即为PDM模块的输出；所述的FMM模块的输入为，FMM模块针对每个工段，利用独立的预测器对该工段的历史特征进行预测，得到未来预测，预测器为一个线性层，直接从长度为  的历史特征映射到长度为  的未来时序，随后映射到  个变量维度，最后将所有工段的预测结果加权求和形成最终预测： ，输出的即为焦化联产预测模型预测得到的焦化联产的未来生产指标； 3、构建全局多目标优化引擎，全局多目标优化引擎包括有训练好的焦化联产预测模型和多目标优化模型，全局多目标优化引擎基于训练好的焦化联产预测模型对焦炭产量和甲醇产量进行预测，多目标优化模型采用带有约束条件的多目标优化函数进行多目标优化，得到帕累托最优解集，帕累托最优解集对应焦化联产所有工段的控制参数，焦化联产所有工段的控制参数组成最优生产决策方案, 焦化联产所有工段的控制系统根据最优生产决策方案进行焦化联产中多工段的协同自动化生产。

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