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龙图腾网获悉矢量智控(南京)科技有限公司申请的专利一种基于预测模型的智能配煤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：CN119721527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411487143.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于预测模型的智能配煤方法是由费承;张宽阔设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测模型的智能配煤方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于预测模型的智能配煤方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据采集及预处理，步骤2：模型训练，模型采用Encoder‑Decoder结构，其中Encoder模型为状态估计模型，Decoder模型为系统动态模型，步骤3：出口成品煤质量控制。该技术方案明显提升了成品煤的质量稳定性，确保每一批次都能精准满足客户的严格要求，还极大降低了对人工操作的依赖，从而显著减少人力成本。更重要的是，智能化配煤系统能够精准调控原料煤的掺配比例，避免了以往为保证质量达标而不得不生产高出实际需求质量水平的成品煤，从而在确保质量的同时，进一步优化了生产成本，实现了经济性与质量的双重提升。

本发明授权一种基于预测模型的智能配煤方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测模型的智能配煤方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据采集及预处理， 步骤2：模型训练，模型采用Encoder—Decoder结构，其中Encoder模型为状态估计模型，Decoder模型为系统动态模型， 步骤3：出口成品煤质量控制；具体如下：基于训练得到的状态估计模型和系统动态模型确定当前t时刻各个原料煤仓的最优掺配比，从而实现出口成品煤质量的精准控制，各个原料煤仓的掺配比满足一定的约束条件： 约束条件1：， 约束条件2： ， 其中和分别表示订单i中第j个原料煤仓的最低和最高掺配比； 步骤3中还包括以下约束条件：约束条件3：当小于订单i出口成品煤质量要求时，质量最好的原料煤的最低掺配比为该品类煤的当前掺配比，即；表示订单i中t时刻的出口成品煤的质量； 当大于订单i出口成品煤质量要求时，质量最好的原料煤的最高掺配比为该品类煤的当前掺配比，即，在t时刻获取到出口成品煤质量后，执行以下步骤来确定最优掺配比，进而控制出口成品煤的质量满足客户要求， 1构建历史生产序列，生产订单i中历史生产序列包括从t—T1到t—1时刻的各个原料煤仓的掺配比序列 ，从t-T1+1时刻到t时刻的成品煤质量序列以及各个原料煤仓的质量数据，其中T1为第一预设时长， 2基于构建的历史生产序列，利用状态估计模型预测当前时刻的系统状态； 3生成若干种原料煤仓的掺配比策略，首先，确定每个煤仓的最低掺配比和最高掺配比，接着，对于第1原料煤仓至第N-1原料煤仓，在区间,j∈[1,N-1]内进行均匀采样得到m个值；然后，将这N-1个煤仓的掺配比进行排列组合得到种掺配比策略，其中第N原料煤仓的掺配比可以通过得到；最后，将不满足条件的d条策略删去， 4基于种掺配比策略，生成条预测输出序列，对于每一种掺配比策略，基于步骤2中得到当前系统系统状态以及各个原料煤仓的质量，都可以利用系统动态模型和输出模型迭代地得到一条预测输出序列，即从当前t时刻开始一直到未来的t+T2时刻，一直执行当前的掺配比策略得到成品煤质量估计序列，为订单i中t时刻的系统状态，T2为第二预设时长， 5首先，从条成品煤质量估计序列中筛选出在成品煤质量设定值允许范围内波动的序列，即,记筛选出符合条件的序列个数为ns；表示订单i中k时刻的出口成品煤的质量， 接着，计算筛选出的每条序列与成品煤质量设定值的绝对偏差值之和,其次，计算执行筛选出的每条序列对应的掺配比时相应产品成本,其中为订单i中第j原料煤仓的价格；然后，计算整体目标值,其中α为权重系数，用来平衡控制效果与产品成本；最后选择整体目标值最小的对应的掺配比作为当前t时刻的决策结果。

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