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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明属于制药企业能源管理技术领域，具体涉及一种用于药品生产能耗优化调控的智能机器人及运行方法。所述方法步骤为：采集生产和能耗数据；对数据进行清洗、存储、计算和挖掘分析；构建制药工艺流程和能源系统一体化的能耗预测模型，自适应优化能源系统运行参数；自动生成能源设备控制指令，实现能源管理自动化执行和实时闭环控制；可视化呈现能源系统实时状态、能效指标、预测趋势和诊断信息。所述智能机器人包括数据采集模块、数据处理模块、建模优化模块、决策控制模块和可视化模块。本发明实现了制药企业能源管理精益化、智能化、自动化，提高能源利用效率，达到节能减排的效果。

主权项：1.一种用于药品生产能耗优化调控的智能机器人运行方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集制药设备、能源设备的生产过程参数和能耗数据，以及采集生产环境数据和生产批次信息，建立时序数据集和图数据集，时序数据集格式为： 其中，i代表采集数据类型，包括电能传感器、蒸汽流量计记录以及室内外温度、湿度、风速、生产过程参数的时序数据，n代表采样时间点数；步骤S2、对采集的数据进行清洗、存储、计算和挖掘分析，为后续建模优化提供数据支撑；步骤S3、基于步骤S2的数据，采用时序数据分析算法构建制药工艺流程和能源系统一体化的能耗预测模型，并自适应优化能源系统的运行参数；步骤S4、根据优化后的运行参数，生成能源设备控制指令，控制指令对能源设备进行自动化控制；步骤S5、可视化呈现包含能源设备在内的能源系统的当前状态指标，当前状态指标包括能源系统的实时状态、能效指标、能源消耗的预测趋势和诊断信息，管理者基于当前状态指标进行决策；步骤S2包括：步骤S21、采用前向补齐法处理步骤S1中采集的数据中的时序数据的缺失值，所述时序数据包括电能消耗数据y、车间内温度T1、车间外温度T2、车间内湿度H1、车间外湿度H2、车间外风速W、生产工艺过程参数集U；若一条时序数据未采集到的缺失值占比超过一条时序数据序列的50%，则本条记录的时序数据舍弃；步骤S22、将步骤S21中处理后的时序数据进行无量纲化处理，采用最大最小归一化处理，将数据缩放到[0，1]区间内；步骤S23、获取步骤S22处理所得各条时序数据的时间间隔，即时序数据颗粒度，将时序数据颗粒度最大值记为Interval，设时序数据颗粒度最大值为时序数据分析颗粒度阈值，对于前后采样间隔在时序数据分析颗粒度阈值内的数据取均值作为新插值，便于后续时序数据之间的对齐；步骤S24、采用DTW算法对齐步骤S23处理后的相同的颗粒度时序数据的新插值；步骤S25、对步骤S1采集的时序数据进行切断，切断的时间窗口等于时序数据颗粒度阈值；将经过步骤S24对齐后的包含新插值在内的时序数据，采用皮尔逊相关系数评估步骤S24中对齐后不同影响因素与电能消耗数据y的关联度，影响因素包括车间内温度T1、车间外温度T2、车间内湿度H1、车间外湿度H2、车间外风速W、生产工艺过程参数集U；步骤S26、设置关联度阈值，将步骤S25中计算得到的关联度高于关联度阈值的影响因素，筛选为电能消耗数据关键相关自变量X，用于后续建模分析。

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