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申请/专利权人:四川生工创新科学研究有限公司成都分公司;四川大丰收农业科技有限公司;四川生工创新科学研究股份有限公司
摘要:本发明涉及碳排放管理技术领域,提出了一种有机肥低碳适配性生产管理系统及方法,该系统包括:有机肥信息录入模块、碳排放评估模块和标准适配性分析模块。本发明通过获取有机肥生产相关信息,在进行碳排放边界核算后,对有机肥生产过程中的若干个环节的碳排放量进行精确评估核算,最后根据碳排放评估结果采用强化学习算法进行迭代训练,自适应的生成满足碳排放标准下的最优生产管理策略,解决了现有技术提供的低碳标准管理系统采用固定模式碳计算存在的低碳生产管理适配性不高,无法满足不同场景有机肥生产的问题。
主权项:1.一种有机肥低碳适配性生产管理系统,其特征在于,所述系统,包括:有机肥信息录入模块,被配置为响应于用户的录入动作,获得有机肥生产相关信息;其中,所述有机肥生产相关信息包括有机肥信息、设备信息、运输信息和化石燃料信息;碳排放评估模块,被配置为对所述有机肥生产相关信息进行碳排放边界核算,生成核算气体种类和核算能源消耗种类作为核算结果,并根据核算结果进行碳排放评估,获得碳排放评估结果;其中,所述碳排放评估结果包括气体碳排放量、非气体碳排放量和运输碳排放量;标准适配性分析模块,被配置为根据目标有机肥生产任务的生产需求信息建立基于生产需求的第一约束条件,根据当地碳排放要求建立基于碳排放速度的第二约束条件和基于碳排放总量的第三约束条件,以目标有机肥生产任务的碳排放评估结果为状态,以目标有机肥生产任务中的生产参数为策略,采用强化学习算法进行迭代训练,获得目标有机肥生产任务的最优生产操作;所述标准适配性分析模块,具体包括:第一约束条件建立单元,被配置为获取目标有机肥生产任务的生产需求信息,提取所述生产需求信息的有机肥需求种类和有机肥需求重量作为所述目标有机肥生产任务的第一约束条件;第二约束条件建立单元,被配置为获取当地碳排放要求,提取所述碳排放要求中的单位时间碳排放速度作为所述目标有机肥生产任务的第二约束条件;第三约束条件建立单元,被配置为获取当地碳排放要求,提取所述碳排放要求中的碳排放总量作为所述目标有机肥生产任务的第三约束条件;所述标准适配性分析模块,还包括:模型迭代训练单元,被配置为以目标有机肥生产任务中的生产有机肥信息和碳排放评估结果作为强化学习算法的状态,以目标有机肥生产任务中每个生产环节的碳排放量相关生产参数对应的生产操作为强化学习算法的策略,以第一约束条件、第二约束条件和第三约束条件为强化学习算法的整体约束条件,采用Q学习算法进行迭代训练,获得目标有机肥生产任务的最优生产操作;其中,采用Q学习算法进行迭代训练,获得目标有机肥生产任务的最优生产操作的表达式,具体为: ;式中,表示在状态下采取操作策略的Q值,为奖励函数,奖励机制为若在状态下执行操作策略,判断前n个状态是否满足第二约束条件和第三约束条件,满足第二约束条件就加第一预设奖励分值,满足第三约束条件就加第二预设奖励分值,表示取Q值最大的作为候选操作,迭代过程中会生成多个,γ为一个超参数系数,表示取奖励最大的作为候选操作,迭代过程中会生成多个,取和的交集作为最优操作,不停迭代直至满足第一约束条件;所述标准适配性分析模块,还包括:低碳生产报警单元,被配置为判断采用Q学习算法进行迭代训练的过程中是否不存在奖励函数为第一预设奖励分值的生产操作,若是,基于奖励函数最大的若干个生产操作,生成低碳生产报警信息并发送给用户。
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