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摘要：本发明提供了一种基于综合燃料消耗的加热炉节能效益管理方法，涉及加热炉节能技术领域，该基于综合燃料消耗的加热炉节能效益管理方法包括以下步骤：获取加热炉的历史节能效益指标数据，并根据节能效益指标数据评价加热炉的节能效益；基于节能效益评价结果，利用Apriori算法对节能效益指标和节能效益进行关联性分析；基于关联性分析结果，利用差分进化算法对预先设定的加热炉节能优化模型进行分析，得到加热炉节能优化的指标参数；根据加热炉节能优化的指标参数，调整加热炉的操作参数，并持续监控和调整加热炉的操作参数。本发明能够通过智能化的优化算法，找到最优的节能优化指标参数，从而提高加热炉的能源利用效率和性能。

主权项：1.一种基于综合燃料消耗的加热炉节能效益管理方法，其特征在于，该基于综合燃料消耗的加热炉节能效益管理方法包括以下步骤：S1、获取加热炉的历史节能效益指标数据，并根据节能效益指标数据评价加热炉的节能效益；S2、基于节能效益评价结果，利用Apriori算法对节能效益指标和节能效益进行关联性分析；S3、基于关联性分析结果，利用差分进化算法对预先设定的加热炉节能优化模型进行分析，得到加热炉节能优化的指标参数；S4、根据加热炉节能优化的指标参数，调整加热炉的操作参数，并持续监控和调整加热炉的操作参数；所述获取加热炉的历史节能效益指标数据，并根据节能效益指标数据评价加热炉的节能效益包括以下步骤：S11、根据加热炉的历史节能效益指标数据，基于移动平均法计算加热炉在预设历史时间段的节能效益指标变化趋势；S12、通过熵值赋权法确定加热炉各节能效益指标的权重；S13、根据节能效益指标变化趋势和各节能效益指标的权重，利用生态位理论构建加热炉的指标生态位模型，并通过加热炉的指标生态位模型分析每个节能效益指标的指标生态位值；S14、根据每个节能效益指标的指标生态位值，对加热炉的节能效益进行评价；所述根据加热炉的历史节能效益指标数据，基于移动平均法计算加热炉在预设历史时间段的节能效益指标变化趋势包括以下步骤：S111、根据预先设定的历史时间段，确定移动平均法的窗口大小；S112、对于每个节能效益指标，从历史节能效益指标数据的起始点开始，通过确定的窗口大小计算移动平均值，得到每个时间点的移动平均值；S113、基于计算得到的每个时间点的移动平均值，计算加热炉在预设历史时间段的节能效益指标变化趋势；所述加热炉的指标生态位模型的表达式为： ； N i 表示第i个节能效益指标的指标生态位值； w i 表示第i个节能效益指标的权重值； F i 表示第i个节能效益指标值； H i 表示第i个节能效益指标的变化趋势； T i 和Tj均表示量纲转换系数； w j 表示第j个节能效益指标的权重值； F j 表示第j个节能效益指标值； H j 表示第j个节能效益指标的变化趋势；所述基于关联性分析结果，利用差分进化算法对预先设定的加热炉节能优化模型进行分析，得到加热炉节能优化的指标参数包括以下步骤：S31、根据关联性分析结果，确定需要优化的节能效益指标，以需要优化的节能效益指标为基础，设定优化目标和约束条件并建立加热炉节能优化模型；S32、将需要优化的节能效益指标作为差分进化算法的优化变量，并根据设定的优化目标和约束条件，定义目标函数和约束函数；S33、初始化差分进化算法的种群，设置种群规模、基因维度和基因取值范围，并随机生成初始种群；S34、根据差分进化算法，对初始种群进行进化迭代处理，得到加热炉节能优化的指标参数；所述根据差分进化算法，对初始种群进行进化迭代处理，得到加热炉节能优化的指标参数包括以下步骤：S341、从初始种群中的父代种群中随机选择若干个体，利用差分向量公式生成差分向量，并对差分向量进行扰动以生成变异体；S342、对生成的变异体进行边界检测，并将变异体与原种群个体进行交叉，生成新的试验体；S343、采用贪婪选择策略，从父代种群和试验体集合中筛选满足预设要求的个体组成下一代种群；S344、重复步骤S341至步骤S343，直至达到最大迭代次数为止，得到最优的加热炉节能优化指标参数。

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