基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法及系统与流程

本发明涉及煤矿碳排放测算与优化控制，特别涉及基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法及系统。

背景技术：

1、煤炭生产是全球能源保供体系中的重要环节，同时也是工业领域的高碳排放产业。随着可持续发展的推进，对煤矿碳排放提出了精细化管理和精准减排的迫切要求。

2、目前，煤矿碳排放的核算与管理主要存在以下技术局限：

3、（1）现有方法大多依赖现场设备的实测数据进行理论推算，能够算出某一时刻的碳排放总量，但对排放因子本身的随机波动缺乏有效刻画——瓦斯涌出强度随地质条件变化时高时低，设备单位能耗因截割工况不同而波动明显。这些不确定性在现有评估体系中几乎未被纳入，预测结果以静态定值呈现，无法反映碳排放的动态变化趋势，更谈不上对未来走势的判断。

4、（2）当前主流的碳排放控制思路，仍是超标后再调节。例如，先算碳排放量，再与阈值比对，确认超标后才启动变频调控设备。这种“超标-调控”的后反馈模式，虽然能在超标发生后作出响应，但本质上是被动的，无法在碳排放峰值来临之前主动介入、提前规避。

5、（3）现有蒙特卡洛应用在碳排放领域虽已有尝试——例如，采用自下而上法构建机场碳排放计算模型，将历史数据和影响因素变化率输入蒙特卡洛模型后输出碳排放预测结果；又如，同样基于蒙特卡洛随机抽样对碳排放核算中的不确定性因素进行分析。但这些应用的核心逻辑都停留在“预测→分析”层面，输出的仅仅是碳排放值范围及其概率密度，预测结果与设备运行调控之间没有形成闭环。更值得关注的是，煤矿场景中的不确定性远比机场或沥青路面更为复杂——巷道地质条件变化导致瓦斯涌出强度随机波动，采煤机截割工况差异引起单位产量电耗随机波动，井下运输车辆装载量变化导致燃油消耗随机波动——这些煤矿特有的随机性因素，在现有技术中尚未被系统性地纳入碳排放预测模型。

6、（4）现有方法在碳排放预测时，对各排放因子通常统一套用一种概率分布类型（如正态分布），忽视了对不同排放因子分布特征的自适应建模，导致预测结果与实际情况存在较大偏差。

7、因此，如何提供基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法及系统，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法及系统，以解决现有技术中的上述技术的问题。

2、根据本发明实施例的第一方面，提供了基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法。

3、在一个实施例中，所述基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，包括：

4、基于采集的煤矿各生产系统的基础设备信息及运行数据，并根据碳排放源识别规则建立三层级碳排放核算层次结构，以获取层级化碳排放数据；

5、基于层级化碳排放数据，对各碳排放因子的历史数据进行概率分布建模、自适应优选及迭代验证，确定各碳排放因子的最优概率分布类型并估算分布参数，以构建各碳排放因子的概率分布模型；

6、基于各碳排放因子的概率分布模型，按照设备级、工序级及煤矿全系统对各碳排放因子进行递进式蒙特卡洛随机抽样，计算并输出各层级碳排放量的概率预测区间；

7、基于各层级碳排放量的概率预测区间，对各层级碳排放量依次进行碳排放预测值与设备运行参数的逆向映射建模、多目标碳排放优化调度、协议适配与自适应调控，并采集调控后的实际碳排放数据对概率分布模型进行自适应修正，以完成煤矿碳排放的预测优化。

8、根据本发明实施例的第二方面，提供了基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化系统。

9、在一个实施例中，所述基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化系统，包括：

10、数据采集与识别模块，用于基于采集的煤矿各生产系统的基础设备信息及运行数据，并根据碳排放源识别规则建立三层级碳排放核算层次结构，以获取层级化碳排放数据；

11、概率分布建模模块，用于基于层级化碳排放数据，对各碳排放因子的历史数据进行概率分布建模、自适应优选及迭代验证，确定各碳排放因子的最优概率分布类型并估算分布参数，以构建各碳排放因子的概率分布模型；

12、蒙特卡洛预测模块，用于基于各碳排放因子的概率分布模型，按照设备级、工序级及煤矿全系统对各碳排放因子进行递进式蒙特卡洛随机抽样，计算并输出各层级碳排放量的概率预测区间；

13、优化调控模块，用于基于各层级碳排放量的概率预测区间，对各层级碳排放量依次进行碳排放预测值与设备运行参数的逆向映射建模、多目标碳排放优化调度、协议适配与自适应调控，并采集调控后的实际碳排放数据对概率分布模型进行自适应修正，以完成煤矿碳排放的预测优化。

14、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

15、（1）本发明构建了概率预测-参数寻优-前馈调控-效果验证-分布修正的完整技术闭环，实现了蒙特卡洛碳排放概率预测与煤矿采掘设备实时前馈调控的端到端融合，填补了该交叉领域的技术空白。

16、（2）本发明采用anderson-darling检验对正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布、三角分布等候选类型进行拟合优度排序，依据检验统计量最小的原则自动择优匹配各碳排放因子的分布类型，避免了统一套用单一分布函数，有效提高了碳排放预测的准确性。

17、（3）本发明基于概率分布模型，按照设备级、工序级及煤矿全系统的三个层级执行递进式蒙特卡洛随机抽样，逐级传递参数不确定性，分别输出各层级碳排放置信区间，兼顾了单设备精细化管控与全厂碳排放宏观决策的双重需求。

18、（4）本发明建立了从碳排放约束到设备运行参数可行区间的逆向映射关系模型，通过设备特征曲线标定、反函数求解、区间运算，实现了碳排放概率预测区间到设备运行参数设定值的直接转化，降低了在线优化计算延迟。

19、（5）本发明通过蒙特卡洛预测主动确定碳排放峰值时空窗口并在峰值到来前启动优化调度，将减碳手段从超标后被动反馈升级为峰值前主动前馈，提高了碳减排的响应灵敏度和运行平稳性。

20、（6）本发明通过对比实际碳排放与蒙特卡洛预测值的偏差，采用滑动窗口方法动态修正概率分布参数，使模型能够自适应跟踪煤矿生产条件和设备性能的时变特性，克服了静态模型的漂移问题。

21、（7）本发明通过协议适配层将优化参数转化为各类控制系统可执行的指令，解决了优化方案与现场控制系统的指令对接问题；通过应急调控模式提供了极端工况下的安全保障，确保了技术方案的工业可实施性。

22、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

1.基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述基于采集的煤矿各生产系统的基础设备信息及运行数据，并根据碳排放源识别规则建立三层级碳排放核算层次结构，以获取层级化碳排放数据包括：

3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述基于层级化碳排放数据，对各碳排放因子的历史数据进行概率分布建模、自适应优选及迭代验证，确定各碳排放因子的最优概率分布类型并估算分布参数，以构建各碳排放因子的概率分布模型包括：

4.根据权利要求3所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述对最优概率分布类型进行分布参数估算，得到分布参数估算值包括：

5.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述基于各碳排放因子的概率分布模型，按照设备级、工序级及煤矿全系统对各碳排放因子进行递进式蒙特卡洛随机抽样，计算并输出各层级碳排放量的概率预测区间包括：

6.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述基于各层级碳排放量的概率预测区间，对各层级碳排放量依次进行碳排放预测值与设备运行参数的逆向映射建模、多目标碳排放优化调度、协议适配与自适应调控，并采集调控后的实际碳排放数据对概率分布模型进行自适应修正，以完成煤矿碳排放的预测优化包括：

7.根据权利要求6所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述建立碳排放预测值与设备运行参数的逆向映射关系模型，并利用逆向映射关系模型将各层级碳排放量的概率预测区间转换为设备运行参数可行区间包括：

8.根据权利要求6所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述以概率预测区间确定碳排放峰值控制阈值，以设备运行参数可行区间为决策边界，以满足生产任务完成约束为前提，利用粒子群优化算法求解使碳排放总量最小化且不超过峰值控制阈值的碳排放最优运行参数集包括：

9.根据权利要求6所述的基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化方法，其特征在于，所述采集自适应调控后的实际碳排放数据，与递进式蒙特卡洛随机抽样输出的各层级碳排放预测值进行偏差验证，并利用滑动窗口方法自适应修正概率分布模型的参数，将修正后的分布参数替换原有参数存入概率分布模型库，供次日的递进式蒙特卡洛随机抽样调用，以实现闭环迭代包括：

10.基于蒙特卡洛算法的煤矿碳排放预测优化系统，其特征在于，包括：