本發明涉及礦熱爐供電系統，尤其涉及一種直流礦熱爐及其控制系統。

背景技術：

1、直流礦熱爐是一種利用直流電產生高溫進行礦石冶煉或化工生產的工業電爐，其核心原理是通過電極將直流電導入爐膛內的導電爐料（如焦炭或金屬顆粒），利用電流通過爐料時產生的電弧熱和電阻熱（可達2000℃以上）將礦石（如鉻礦、錳礦）或原料（如碳酸鈣）熔融還原，生成鐵合金、電石等產品；相較于傳統交流礦熱爐，直流爐采用單電極結構，磁場穩定且電極消耗低，具有電能利用率高、熱效率集中、工藝控制精準、環境污染小等優勢，尤其適用于高熔點、高電阻率物料的規模化生產，是現代冶金和化工領域高效低碳冶煉的關鍵設備。

2、在直流礦熱爐的供電控制中，冶煉過程中物料成分、爐料電阻率及電弧狀態的實時變化具有強非線性和時變性，需依賴高精度動態模型進行實時調控，對直流礦熱爐進行調控的過程中不僅需要考慮直流礦熱爐的參數調整，還需要對直流礦熱爐的供電系統進行調整，現有技術無法根據直流礦熱爐的動態調整對供電系統進行適應性調整，造成供電系統的供電功率與調整參數后有直流礦熱爐運行所需功率不匹配，導致直流礦熱爐的運行效率降低。

技術實現思路

1、針對現有技術不足，本發明提供一種直流礦熱爐及其控制系統，解決現有技術無法根據直流礦熱爐的動態調整對供電系統進行適應性調整，造成供電系統的供電功率與調整參數后有直流礦熱爐運行所需功率不匹配，導致直流礦熱爐的運行效率降低的問題。

2、為解決上述技術問題，本發明的具體技術方案如下：

3、第一方面，本發明提供的一種直流礦熱爐，包括：直流礦熱爐主體、直流礦熱爐控制裝置、直流礦熱爐設備以及直流礦熱爐供電裝置，直流礦熱爐控制裝置用于控制調整直流礦熱爐設備以及直流礦熱爐供電裝置的運行；

4、直流礦熱爐控制裝置包括：

5、數據處理單元，獲取直流礦熱爐運行工況數據，直流礦熱爐運行工況數據包括直流礦熱爐生產效率數據、直流礦熱爐控制參數數據以及直流礦熱爐供電數據對直流礦熱爐運行工況數據進行預處理，得到預處理后的直流礦熱爐運行工況數據；

6、數據分析單元，基于預處理后的直流礦熱爐運行工況數據，構建直流礦熱爐特征數據集，使用直流礦熱爐特征數據集對隨機森林模型進行訓練，得到直流礦熱爐動態調控模型；

7、數據對比單元，響應于直流礦熱爐控制指令，通過直流礦熱爐動態調控模型生成直流礦熱爐動態調整參數，直流礦熱爐動態調整參數包括供電設備供電調整參數和直流礦熱爐設備調整參數；

8、數據優化單元，通過預設的直流礦熱爐生產模擬模型，生成直流礦熱爐模擬運行效率，檢測直流礦熱爐動態調整狀態，根據直流礦熱爐動態調整狀態對直流礦熱爐動態調整參數進行優化，將優化后的直流礦熱爐動態調整參數作為執行參數。

9、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐，所述數據分析單元，包括：

10、數據分類子單元，用于對預處理后的直流礦熱爐運行工況數據按預設維度進行分類，所述預設維度包括時間維度分類、設備類型分類以及工序階段分類；模型訓練子單元，基于分類后的直流礦熱爐運行工況數據，構建直流礦熱爐特征數據集，所述直流礦熱爐特征數據集包含設備工況參數與生產效率參數的映射關系，通過所述映射關系對隨機森林模型進行迭代訓練；模型驗證子單元，使用交叉驗證法對訓練后的隨機森林模型進行準確性驗證，在驗證準確率低于預設閾值時觸發模型重訓練機制，所述模型重訓練機制包括增加訓練樣本量、調整特征權重分配以及優化模型超參數。

11、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐，所述數據對比單元，包括：

12、指令解析單元，用于解析直流礦熱爐控制指令的指令類型，所述指令類型包括實時調整指令和定時調整指令；動態參數生成單元，根據所述指令類型調用直流礦熱爐動態調控模型，生成與實時工況匹配的直流礦熱爐動態調整參數；參數對比單元，將生成的直流礦熱爐動態調整參數與歷史調整參數數據庫進行對比，計算參數偏差值；調整策略生成單元，在所述參數偏差值超過預設安全范圍時，生成參數修正策略，所述參數修正策略包括：

13、在所述指令類型為實時調整指令的情況下，采用漸進式參數調整方式；

14、在所述指令類型為定時調整指令的情況下，采用批次參數優化方式。

15、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐，所述數據優化單元，包括：

16、數據生成單元，采集執行直流礦熱爐動態調整參數后的直流礦熱爐運行效率，將直流礦熱爐控制指令代入預設的直流礦熱爐生產模擬模型，得到直流礦熱爐模擬運行效率；

17、狀態檢測單元，將直流礦熱爐模擬運行效率與直流礦熱爐運行效率進行對比，得到直流礦熱爐運行效率誤差；

18、參數優化單元，基于直流礦熱爐運行效率誤差使用遺傳算法對直流礦熱爐動態調整參數進行優化，得到優化后的直流礦熱爐動態調整參數，優化后的直流礦熱爐動態調整參數包括優化后的供電設備供電調整參數和直流礦熱爐設備調整參數，

19、數據執行單元，將直流礦熱爐設備調整參數發送至直流礦熱爐設備，用于對直流礦熱爐設備的運行參數進行調整，將供電設備供電調整參數發送至直流礦熱爐供電裝置，用于對直流礦熱爐供電裝置的供電參數進行調整。

20、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐，所述數據優化單元，還包括：

21、動態閾值調整模塊，根據直流礦熱爐模擬運行效率與實測運行效率的偏差率，動態調整優化算法的收斂閾值，所述收斂閾值調整規則包括：

22、當偏差率>10%時，采用第一級嚴格收斂標準；

23、當5%<偏差率≤10%時，采用第二級常規收斂標準；

24、當偏差率≤5%時，采用第三級寬松收斂標準；

25、多目標優化模塊，通過構建包含設備能耗、生產效率和設備損耗率的綜合評價函數，對直流礦熱爐動態調整參數進行多目標聯合優化；參數約束模塊，在優化過程中施加以下至少之一約束條件：

26、供電設備供電調整參數的調整幅度不超過額定值的±15%；

27、直流礦熱爐設備調整參數的調整頻率限制為每分鐘≤3次；

28、相鄰兩次參數調整的時間間隔≥10秒。

29、第二方面，本發明提供一種直流礦熱爐控制系統，應用于所述的直流礦熱爐，直流礦熱爐主體、直流礦熱爐控制裝置、直流礦熱爐設備以及直流礦熱爐供電裝置，直流礦熱爐主體內部安裝有直流礦熱爐設備，直流礦熱爐設備分別與直流礦熱爐供電裝置和直流礦熱爐控制裝置建立通信連接；

30、直流礦熱爐控制裝置包括：

31、數據處理單元，獲取直流礦熱爐運行工況數據，直流礦熱爐運行工況數據包括直流礦熱爐生產效率數據、直流礦熱爐控制參數數據以及直流礦熱爐供電數據對直流礦熱爐運行工況數據進行預處理，得到預處理后的直流礦熱爐運行工況數據；

32、數據分析單元，基于預處理后的直流礦熱爐運行工況數據，構建直流礦熱爐特征數據集，使用直流礦熱爐特征數據集對隨機森林模型進行訓練，得到直流礦熱爐動態調控模型；

33、數據對比單元，響應于直流礦熱爐控制指令，通過直流礦熱爐動態調控模型生成直流礦熱爐動態調整參數，直流礦熱爐動態調整參數包括供電設備供電調整參數和直流礦熱爐設備調整參數；

34、數據優化單元，通過預設的直流礦熱爐生產模擬模型，生成直流礦熱爐模擬運行效率，檢測直流礦熱爐動態調整狀態，根據直流礦熱爐動態調整狀態對直流礦熱爐動態調整參數進行優化，將優化后的直流礦熱爐動態調整參數作為執行參數。

35、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐控制系統，所述數據分析單元，包括：

36、數據分類子單元，用于對預處理后的直流礦熱爐運行工況數據按預設維度進行分類，所述預設維度包括時間維度分類、設備類型分類以及工序階段分類；模型訓練子單元，基于分類后的直流礦熱爐運行工況數據，構建直流礦熱爐特征數據集，所述直流礦熱爐特征數據集包含設備工況參數與生產效率參數的映射關系，通過所述映射關系對隨機森林模型進行迭代訓練；模型驗證子單元，使用交叉驗證法對訓練后的隨機森林模型進行準確性驗證，在驗證準確率低于預設閾值時觸發模型重訓練機制，所述模型重訓練機制包括增加訓練樣本量、調整特征權重分配以及優化模型超參數。

37、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐控制系統，所述數據對比單元，包括：

38、指令解析單元，用于解析直流礦熱爐控制指令的指令類型，所述指令類型包括實時調整指令和定時調整指令；動態參數生成單元，根據所述指令類型調用直流礦熱爐動態調控模型，生成與實時工況匹配的直流礦熱爐動態調整參數；參數對比單元，將生成的直流礦熱爐動態調整參數與歷史調整參數數據庫進行對比，計算參數偏差值；調整策略生成單元，在所述參數偏差值超過預設安全范圍時，生成參數修正策略，所述參數修正策略包括：

39、在所述指令類型為實時調整指令的情況下，采用漸進式參數調整方式；

40、在所述指令類型為定時調整指令的情況下，采用批次參數優化方式。

41、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐控制系統，所述數據優化單元，包括：

42、數據生成單元，采集執行直流礦熱爐動態調整參數后的直流礦熱爐運行效率，將直流礦熱爐控制指令代入預設的直流礦熱爐生產模擬模型，得到直流礦熱爐模擬運行效率；

43、狀態檢測單元，將直流礦熱爐模擬運行效率與直流礦熱爐運行效率進行對比，得到直流礦熱爐運行效率誤差；

44、參數優化單元，基于直流礦熱爐運行效率誤差使用遺傳算法對直流礦熱爐動態調整參數進行優化，得到優化后的直流礦熱爐動態調整參數，優化后的直流礦熱爐動態調整參數包括優化后的供電設備供電調整參數和直流礦熱爐設備調整參數，

45、數據執行單元，將直流礦熱爐設備調整參數發送至直流礦熱爐設備，用于對直流礦熱爐設備的運行參數進行調整，將供電設備供電調整參數發送至直流礦熱爐供電裝置，用于對直流礦熱爐供電裝置的供電參數進行調整。

46、進一步的，本發明所述的直流礦熱爐控制系統，所述數據優化單元，還包括：

47、動態閾值調整模塊，根據直流礦熱爐模擬運行效率與實測運行效率的偏差率，動態調整優化算法的收斂閾值，所述收斂閾值調整規則包括：

48、當偏差率>10%時，采用第一級嚴格收斂標準；

49、當5%<偏差率≤10%時，采用第二級常規收斂標準；

50、當偏差率≤5%時，采用第三級寬松收斂標準；

51、多目標優化模塊，通過構建包含設備能耗、生產效率和設備損耗率的綜合評價函數，對直流礦熱爐動態調整參數進行多目標聯合優化；參數約束模塊，在優化過程中施加以下至少之一約束條件：

52、供電設備供電調整參數的調整幅度不超過額定值的±15%；

53、直流礦熱爐設備調整參數的調整頻率限制為每分鐘≤3次；

54、相鄰兩次參數調整的時間間隔≥10秒。

55、本發明的有益效果：

56、本發明的有益效果體現在通過構建數據驅動的閉環控制體系，系統性解決直流礦熱爐動態調整與供電系統功率匹配失準的問題。基于隨機森林模型的動態調控算法捕捉電弧熱分布、物料電阻率與供電參數的復雜非線性關系，提升實時工況下調整參數的生成精度；多目標優化模塊通過遺傳算法在硬性約束邊界內平衡設備能耗、生產效率及損耗率的競爭關系，避免單一參數優化引發的系統失衡；動態閾值調整機制根據模擬與實測效率偏差率分級適配收斂條件，增強算法對工藝波動的響應速度與優化效率；參數約束模塊結合值域限制、時間序列校驗及懲罰函數，保障供電電壓調整幅度、設備參數調整頻率及間隔時間符合工程安全規范。通過數據采集、模型預測、偏差修正與執行反饋的閉環鏈路，實現供電功率與設備需求的動態同步匹配，有效降低傳統技術中因模型滯后、調整粗放導致的生產效率損失與設備異常損耗。