[发明专利]能量供应设备组的生产排布方法、装置以及设备在审
申请号: | 202210985914.2 | 申请日: | 2022-08-16 |
公开(公告)号: | CN115345555A | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 占怀旻;戢洋 | 申请(专利权)人: | 阿里云计算有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06Q10/06;G06Q10/04 |
代理公司: | 北京同钧律师事务所 16037 | 代理人: | 杜叶蕊;许怀远 |
地址: | 310024 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 能量 供应 设备组 生产 排布 方法 装置 以及 设备 | ||
1.一种能量供应设备组的生产排布方法,其特征在于,所述方法包括:
获取所述能量供应设备组的历史数据,所述历史数据包括历史时间段内的原材料入库数据;
根据所述原材料入库数据,确定预测周期内多个单位时间下的原材料入库量的预测值;
针对所述多个单位时间中的第i个单位时间,根据所述第i个单位时间的原材料入库量的预测值Si和原材料存储量占比,确定所述第i个单位时间原材料待消耗量Ci,所述原材料存储量占比为存储仓存储的原材料数量占存储仓总容量的优选比例,i为正整数;
根据所述多个单位时间中各单位时间的原材料待消耗量,确定目标排布结果,所述目标排布结果用于指示所述能量供应设备组中各能量供应设备在各单位时间运行或者停止运行的排布结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个单位时间中各单位时间的原材料待消耗量,确定目标排布结果,包括:
根据所述多个单位时间中各单位时间的原材料待消耗量和约束条件,确定所述目标排布结果;其中,
所述约束条件包括以下至少之一:
所述第i个单位时间的原材料实际消耗量Ai与原材料待消耗量Ci之差小于预设残差;
所述第i个单位时间运行的能量供应设备的数量大于或等于预设的最小运行数量,且小于或等于预设的最大运行数量;
所述第i个单位时间运行的能量供应设备的持续运行时间大于或等于预设的最短运行时间,且小于或等于预设的最长运行时间;
所述第i个单位时间存储仓的原材料剩余存储量大于或等于预设的最低存储量,且小于或等于预设的最高存储量;
所述第i个单位时间运行的能量供应设备在进入所述第i个单位时间前的停歇时间大于或等于预设的最短停歇时间;
所述第i个单位时间运行的能量供应设备转化得到的能量大于或等于预设的最小能量。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个单位时间中各单位时间的原材料待消耗量,确定目标排布结果,包括:
根据所述多个单位时间中各单位时间的原材料待消耗量,得到多个初始排布结果,所述初始排布结果包括所述能量供应设备组中各能量供应设备在每个单位时间运行或者停止运行的初始排布结果;
从所述多个初始排布结果中确定能量供应设备的运行状态切换次数最少的初始排布结果,确定为所述目标排布结果。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对所述多个单位时间中的第i个单位时间,根据所述目标排布结果,控制所述能量供应设备组中的各能量供应设备在第i个单位时间运行或者停止运行。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述原材料入库数据,确定预测周期内多个单位时间下的原材料入库量的预测值,包括:
从所述原材料入库数据提取多个历史入库量特征,所述历史入库量特征包括年度趋势特征、月度趋势特征、特殊日期特征中的至少之一;
根据所述多个历史入库量特征,确定所述预测周期内各单位时间下的入库量特征;
针对所述预测周期内的多个单位时间中的第i个单位时间,对所述第i个单位时间下的入库量特征进行加权求和,得到所述预测周期内多个单位时间下的原材料入库量的预测值。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,包括:
将所述原材料入库数据输入预测模型,得到所述预测周期内多个单位时间下的原材料入库量的预测值。
7.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述能量供应设备组的历史数据进行四分位距IQR过滤和/或空值填补,得到优化后的历史数据。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述历史数据还包括历史时间段内的原材料存储量和原材料排水量,所述方法还包括:
根据所述历史时间段内的原材料存储量和原材料排水量,确定所述原材料存储量占比。
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