一种基于AI的烹饪流程优化与能效管理方法与流程

本发明涉及人工智能与智慧节能，特别涉及一种基于机器学习的烹饪流程优化与厨房设备能效管理方法。

背景技术：

1、商业厨房是能源消耗的重点领域，据统计，厨房能耗占餐饮业总能耗的30%至40%。传统的厨房设备管理存在以下问题：

2、第一，能耗监测粗放。缺乏精细化的能耗数据采集和分析手段，无法准确评估各设备的能耗状况，导致能源浪费难以被及时发现和纠正。

3、第二，烹饪参数凭经验。厨师依靠个人经验控制火候和时间，不同厨师的操作差异导致能源利用效率参差不齐，难以形成标准化的节能操作规范。

4、第三，设备运行无序。高峰期多设备同时启动，造成电网负荷冲击，增加用电成本，同时设备之间的能源竞争也降低了整体能效。

5、第四，缺乏预测性维护。设备故障后才进行维修，不仅影响运营效率，而且增加了维修成本，设备老化导致的能效下降也得不到及时处理。

6、针对上述问题，现有节能技术主要采用简单的定时控制或功率限制策略。然而，这些技术方案存在明显的不足：采用一刀切策略，未能考虑不同菜品、不同设备的特性差异；采用被动式响应方式，仅在能耗超标后才进行调节，缺乏预见性；大量积累的烹饪数据未被有效挖掘利用；过度节能措施往往影响烹饪效率和菜品质量，用户体验较差。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法及其系统，通过机器学习技术分析历史烹饪数据，建立能耗预测模型和优化策略，在保证烹饪质量的前提下实现节能降耗，克服现有技术中能耗监测粗放、烹饪参数依赖经验、设备运行无序及缺乏预测性维护等问题。

2、本发明的技术方案为：

3、为实现上述发明目的，本发明提供了一种基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法，包括以下步骤：

4、数据采集步骤：采集烹饪过程的多维度数据。所述多维度数据包括食材特征数据（食材的重量、类型、初始温度、含水量）、设备特征数据（设备的额定功率、热效率、老化系数）、环境特征数据（环境温度、环境湿度、海拔高度）和能耗特征数据（历史功率曲线、峰谷电价数据）。

5、特征构建步骤：对采集的所述多维度数据进行清洗、特征提取、归一化和时序对齐处理，构建烹饪特征向量。数据清洗用于去除噪声和异常值，特征提取用于从原始数据中提取有价值的特征指标，归一化用于将不同量纲的特征统一到相同尺度，时序对齐用于将不同采样频率的数据同步到统一的时间轴。

6、能耗预测步骤：将所述烹饪特征向量输入基于lstm和注意力机制的深度学习模型，预测烹饪过程的能耗曲线及置信区间。该深度学习模型具体包括：输入层，用于接收所述烹饪特征向量；lstm编码器，用于提取烹饪过程中的时序依赖关系；注意力机制层，用于自动学习各时间步的权重，识别对能耗影响的关键时段；全连接层，用于将注意力机制层的输出映射为能耗预测值；输出层，用于输出能耗曲线及对应的置信区间。

7、参数优化步骤：将烹饪参数优化建模为马尔可夫决策过程，定义状态空间、动作空间和奖励函数，采用强化学习算法求解最优控制策略。所述状态空间包括当前温度、目标温度、剩余时间和设备负载；所述动作空间为功率调节档位，范围为0至100%；所述奖励函数为：r=α×质量得分+β×节能率−γ×时间惩罚，其中α、β、γ为权重系数。优选地，所述强化学习算法为近端策略优化（ppo）算法。

8、多目标优化步骤：基于多目标进化算法，以总能耗最小化、温度偏差最小化和完成时间最小化为优化目标，在预设约束条件下求解pareto最优解集，获得优化后的控制参数。所述预设约束条件包括温度均匀性约束、食品安全约束、设备能力约束和电网负荷约束。优选地，所述多目标进化算法为nsga-iii算法。

9、执行步骤：将所述优化后的控制参数下发至厨房设备执行。

10、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括异常检测步骤：采用孤立森林算法对烹饪过程中的能耗数据和温度数据进行异常检测，当检测到异常时发出预警信号，以便及时干预，避免能源浪费或安全事故。

11、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括反馈学习步骤：采集实际能耗数据，计算节能率和质量保持度，在线更新所述能耗预测模型和所述强化学习策略的参数，实现模型的持续优化和自适应。

12、本发明还提供了一种基于ai的烹饪流程优化与能效管理系统，该系统包括数据采集模块、特征工程模块、能耗预测模块、参数优化模块、多目标优化模块和决策执行模块。其中，数据采集模块用于采集烹饪过程的多维度数据；特征工程模块用于对所述多维度数据进行预处理，构建烹饪特征向量；能耗预测模块包括基于lstm和注意力机制的深度学习模型，用于预测烹饪过程的能耗曲线；参数优化模块包括基于强化学习的策略网络，用于将烹饪参数优化建模为马尔可夫决策过程并求解最优控制策略；多目标优化模块用于基于多目标进化算法对总能耗、温度偏差和完成时间进行联合优化，求解pareto最优解集；决策执行模块用于将优化后的控制参数下发至厨房设备执行。

13、优选地，所述系统还包括反馈学习模块，用于采集实际能耗数据，计算节能率和质量保持度，在线更新所述能耗预测模型和所述强化学习策略网络的参数。。

14、本发明的有益之处在于：

15、（1）节能效果显著，通过深度学习模型对能耗的精准预测和强化学习策略的动态优化，在保证菜品质量的前提下，综合节能率可达20%至25%。实际测试表明，平均能耗降低22%，峰值功率降低18%。

16、（2）烹饪质量提升，温度控制精度由±8°c提升至±3°c，提升62.5%；烹饪一致性由75%提升至92%，提升17个百分点。

17、（3）设备利用率提高，通过多目标优化算法合理分配设备负载和运行时间，设备利用率由65%提升至84%，提升19个百分点。

18、（4）自适应能力强，通过在线反馈学习机制，模型能够持续学习新数据，适应不同厨师操作习惯和季节变化，无需人工重新调整参数。

19、（5）可解释性好，基于注意力机制，模型可输出关键影响因素分析，便于厨师理解优化逻辑，增强对ai决策的信任和接受度。

1.一种基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法，其特征在于：所述多维度数据包括食材特征数据、设备特征数据、环境特征数据和能耗特征数据；所述马尔可夫决策过程的状态空间包括当前温度、目标温度、剩余时间和设备负载，动作空间为功率调节档位，奖励函数为：r=α×质量得分+β×节能率−γ×时间惩罚，其中α、β、γ为权重系数。

3.根据权利要求1所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法，其特征在于：所述强化学习算法为近端策略优化算法，所述多目标进化算法为nsga-iii算法；所述预设约束条件包括温度均匀性约束、食品安全约束、设备能力约束和电网负荷约束。

4.根据权利要求1所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理方法，其特征在于，还包括反馈学习步骤：采集实际能耗数据，计算节能率和质量保持度，在线更新所述能耗预测模型和所述强化学习策略的参数。

5.一种基于ai的烹饪流程优化与能效管理系统，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理系统，其特征在于，所述数据采集模块采集的多维度数据包括食材特征数据、设备特征数据、环境特征数据和能耗特征数据；所述参数优化模块中，所述马尔可夫决策过程的状态空间包括当前温度、目标温度、剩余时间和设备负载，动作空间为功率调节档位，奖励函数为：r=α×质量得分+β×节能率−γ×时间惩罚。

7.根据权利要求5所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理系统，其特征在于：所述参数优化模块采用近端策略优化算法作为强化学习算法；所述多目标优化模块采用nsga-iii算法作为多目标进化算法，所述预设约束条件包括温度均匀性约束、食品安全约束、设备能力约束和电网负荷约束。

8.根据权利要求5所述的基于ai的烹饪流程优化与能效管理系统，其特征在于：还包括反馈学习模块，用于采集实际能耗数据，计算节能率和质量保持度，在线更新所述能耗预测模型和所述强化学习策略网络的参数。