CN110910277A - 一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，首先选取与水泥磨电耗相关的八个变量，采用OPC技术对所需变量数据进行收集，采用人工经验去除法和准则去除异常数据，构建XGBoost模型输入输出层，根据样本数据初始化权重参数，按照该权重训练第一棵树，训练完成后根据目标函数更新权重参数，进行新一轮决策树的训练，当样本权重和小于设定阈值或迭代次数达到设定值时停止建树，完成XGBoost模型训练，将工业现场样本数据集代入训练好的模型完成水泥磨系统电耗指标在线预测，本发明通过XGBoost对样本数据进行训练，将实际水泥生产现场的变量数据输入到训练好的模型，实现水泥磨电耗指标的在线预测。

Description

一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，属于水泥磨系统电耗指标预测领域。
背景技术
根据水泥行业相关数据显示，我国水泥产量排在世界前列，水泥磨系统在当代水泥生产中已经被广泛使用，实现水泥磨系统电耗指标的在线预测，有利于指导水泥磨研磨过程各参量的调度优化，有利于降低水泥磨生产过程电耗，从而达到节能减排，提高生产效率的目的。但是由于水泥磨系统研磨过程存在滞后性，多个工业变量具有很强的耦合性，仅从机理上难以建立水泥磨系统能耗模型，不同操作人员由于现场经验的差异，很难保证水泥磨机处于高效，稳定的运行状态，无法对能源进行高效利用。另外，采用OPC技术对水泥工业现场DCS设备的数据提取的过程中，由于设备运行情况，人员操作等因素，有时会造成数据缺失，这也为后续建立精确的电耗预测模型带来挑战。
针对上述问题，赵辉等人采用主成分分析法得到影响水泥生产电耗的关键因素，降低了回归预测模型的复杂度，并提出基于改进多元非线性算法的水泥电耗预测模型，但该方法未解决水泥生产过程的时滞问题。谢武明等人将33个指标作为输入建立基于BP神经网络的污水处理厂电耗预测模型，对于电耗预测这类问题要求解复杂非线性函数的全局极值，BP神经网络容易陷入局部最优。王昭旭等人将一种隐含时间序列深度信念网络能够用到水泥生产电耗预测，消除了时变时延对水泥能耗预测的影响，但深度信念网络预训练采用无监督学习，学习过程缓慢，难以进行水泥磨系统电耗在线预测。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种基于XGBoost(eXtreme GradientBoosting)的水泥磨系统电耗指标预测方法，既解决了水泥磨系统滞后性的问题，也解决了水泥磨系统多变量之间强耦合问题，同时相对于神经网络模型，XGBoost计算速度快，训练时可以用所有的CPU内核来并行化建树，极大提高训练速率，对于工业数据中的缺失值特征，通过枚举的方式自动学习缺失值的分裂方向，在算法中加入L1和L2正则化项，防止过拟合，增强泛化能力。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，首先选取与水泥磨电耗相关的八个变量，采用OPC技术对所需变量数据进行收集，采用人工经验去除法和3σ准则去除异常数据，构建XGBoost模型输入输出层，根据样本数据初始化权重参数，按照该权重训练第一棵树，训练完成后根据目标函数更新权重参数，进行新一轮决策树的训练，当样本权重和小于设定阈值或迭代次数达到设定值时停止建树，完成XGBoost模型训练，将工业现场样本数据集代入训练好的模型完成水泥磨系统电耗指标在线预测。
本发明技术方案的进一步改进在于：具体步骤如下：
步骤A：输入、输出变量筛选：通过对水泥生产现场水泥磨系统的运行分析，从众多工业参量中选取与水泥磨电耗相关的八个工业参量作为输入变量，一个工业参量作为输出变量；
步骤B：数据收集：采用OPC技术将水泥工业现场DCS设备的数据提取并导入sqlserver数据库存储，从水泥磨历史生产数据库中提取步骤A中的八个输入数据及一个输出变量数据；
步骤C：数据清洗：采用人工经验去除法和3σ准则筛选法相结合的方法去除由于操作人员不当操作等因素产生的异常数据，构建XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型输入输出层；
步骤D：利用步骤C构建好的输入输出层数据，结合XGBoost算法，进行XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型的训练；
步骤E：将水泥磨系统实际生产中的实时工业参量数据代入步骤D中训练好的XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型，实现水泥磨系统电耗指标的在线预测。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤A中的输入变量包括出磨提升机电流X1、选粉机入口负压X2、喂料提升机电机电流X3、辊压机电机电流X4、球磨主机电流X5、磨尾收尘风机反馈X6、选粉机转速反馈X7、回粉量均值X8，输出变量为水泥磨单位电耗Y1。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤B中进行数据收集时，将一天24小时的数据划分为144的区间，每个区间时间间隔为10分钟，利用当前时刻30分钟的输入变量数据预测未来10分钟的水泥磨单位电耗。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤C中的人工经验去除法是指根据现场工作人员的经验结合历史生产数据分布来制定的一个大异常数据去除策略，以各参量的期望值为中心，去除历史数据中小于0.1倍期望值和大于10倍期望值的数据。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤C中的3σ准则筛选法的计算公式如下：
Figure BDA0002289447410000031
其中：xi为输入变量中第i个数据，
Figure BDA0002289447410000032
为该变量数据集合的平均值，
U(xi)为数据xi的筛选法则，σi为该变量数据集合的标准差；
如果U(xi)＝0时，则数据xi为异常生产数据，需去除；如果U(xi)＝1时，则数据xi为正常生产数据，需保留。
本发明技术方案的进一步改进在于：
所述步骤D中的XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型具体训练步骤为：
D1、构建T树的模型
Figure BDA0002289447410000041
D2、定义目标函数
Figure BDA0002289447410000042
公式(3)中，第一项为损失函数，第二项为正则化项；
水泥磨系统电耗指标预测为回归问题，其损失函数为：
Figure BDA0002289447410000043
公式(4)中，yi为当前实际输出，f(xi)为当前预测输出；
正则化项为：
Figure BDA0002289447410000044
其中，T表示叶子结点的个数，w表示叶子节点的分数，γ可以控制叶子结点的个数，λ可以控制叶子节点的分数不会过大，防止过拟合；
D3、训练目标函数
从第1棵树开始，为了使目标函数最小化，依次训练，更新决策树参数，第t个目标函数为：
Figure BDA0002289447410000045
将目标函数按照二阶泰勒展开：
Figure BDA0002289447410000046
去掉常数项，这一目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数，将目标函数按照叶节点分组，并将公式(5)代入公式(7)化简后得：
Figure BDA0002289447410000047
令Gj＝∑gi、Hj＝∑hi，可得：
Figure BDA0002289447410000051
第j各节点和最优Obj的最优分数为：
Figure BDA0002289447410000052
目标函数最优解为：
Figure BDA0002289447410000053
按照一定的规则对树进行分割：
Figure BDA0002289447410000054
至此，基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测模型训练完毕。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
1.本发明提出的基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，充分考虑水泥磨系统存在滞后性的问题，将一天划分为144个时间段，当前时刻之前30分钟的输入变量对应当前时刻之后10分钟的输出变量，构建XGBoost输入输出层，消除了水泥磨系统的滞后性对水泥磨电耗预测的影响。
2.本发明提出的基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，可以自动学习数据缺失值的分裂方向，在目标函数中加入正则项，用于控制模型复杂度，防止过拟合，训练时可以用所有的CPU内核并行建树，计算速度快，可以实现水泥磨系统电耗指标的在线预测。
附图说明
图1是本发明XGBoost模型预测水泥磨系统电耗指标的系统流程图；
图2是本发明基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法的算法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步详细说明：
本发明提出了一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，首先选取与水泥磨电耗相关的八个变量，采用OPC技术对所需变量数据进行收集，采用人工经验去除法和3σ准则去除异常数据，构建XGBoost模型输入输出层，根据样本数据初始化权重参数，按照该权重训练第一棵树，训练完成后根据目标函数更新权重参数，进行新一轮决策树的训练，当样本权重和小于设定阈值或迭代次数达到设定值时停止建树，完成XGBoost模型训练，将工业现场样本数据集代入训练好的模型完成水泥磨系统电耗指标在线预测。基于XGBoost的水泥磨系统电耗整体流程如图1所示，XGBoost算法流程如图2所示。
具体步骤如下：
步骤A：输入、输出变量筛选：通过对水泥生产现场水泥磨系统的运行分析，从众多工业参量中选取与水泥磨电耗相关的八个工业参量作为输入变量，一个工业参量作为输出变量；
通过对水泥生产现场水泥磨系统的分析，结合现场工程师经验知识，从众多工业参量中选取与水泥磨电耗相关的八个工业参量作为输入变量，分别为：出磨提升机电流X1、选粉机入口负压X2、喂料提升机电机电流X3、辊压机电机电流X4、球磨主机电流X5、磨尾收尘风机反馈X6、选粉机转速反馈X7、回粉量均值X8。输出变量为水泥磨单位电耗Y1。
步骤B：数据收集：采用OPC(OLE for Process Control)技术将水泥工业现场DCS设备的数据提取并导入sql server数据库存储，从水泥磨历史生产数据库中提取步骤A中的八个输入数据及一个输出变量数据；
数据收集时，将一天24小时的数据划分为144的区间，分别为t1、t2、t3...t144，每个区间时间间隔为10分钟，当前时刻之前30分钟的输入变量数据对应未来10分钟的水泥磨电耗。
步骤C：数据清洗：采用人工经验去除法和3σ准则筛选法相结合的方法去除由于操作人员不当操作等因素产生的异常数据，构建XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型输入输出层；
所述步骤C中的人工经验去除法是指根据现场工作人员的经验结合历史生产数据分布来制定的一个大异常数据去除策略，以各参量的期望值为中心，去除历史数据中小于0.1倍期望值和大于10倍期望值的数据；
由于水泥磨系统生产过程中各参量的数据记录一般都符合正态分布，因此也使用3σ准则筛选法来进行异常数据的去除；3σ准则筛选法的计算公式如下：
Figure BDA0002289447410000071
其中：xi为输入变量中第i个数据，
Figure BDA0002289447410000072
为该变量数据集合的平均值，
U(xi)为数据xi的筛选法则，σi为该变量数据集合的标准差；
如果U(xi)＝0时，则数据xi为异常生产数据，需去除；如果U(xi)＝1时，则数据xi为正常生产数据，需保留。
步骤D：利用步骤C构建好的输入输出层数据，结合XGBoost算法，进行XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型的训练；
XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型具体训练步骤为：
D1、构建T树的模型
Figure BDA0002289447410000073
D2、定义目标函数
Figure BDA0002289447410000074
公式(3)中，第一项为损失函数，第二项为正则化项；
水泥磨系统电耗指标预测为回归问题，其损失函数为：
Figure BDA0002289447410000075
公式(4)中，yi为当前实际输出，f(xi)为当前预测输出；
正则化项为：
Figure BDA0002289447410000081
其中，T表示叶子结点的个数，w表示叶子节点的分数，γ可以控制叶子结点的个数，λ可以控制叶子节点的分数不会过大，防止过拟合；
D3、训练目标函数
从第1棵树开始，为了使目标函数最小化，依次训练，更新决策树参数，第t个目标函数为：
Figure BDA0002289447410000082
将目标函数按照二阶泰勒展开：
Figure BDA0002289447410000083
去掉常数项，这一目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数，将目标函数按照叶节点分组，并将公式(5)代入公式(7)化简后得：
Figure BDA0002289447410000084
令Gj＝∑gi、Hj＝∑hi，可得：
Figure BDA0002289447410000085
第j各节点和最优Obj的最优分数为：
Figure BDA0002289447410000086
目标函数最优解为：
Figure BDA0002289447410000087
按照一定的规则对树进行分割：
Figure BDA0002289447410000088
至此，基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测模型训练完毕。
步骤E：将水泥磨系统实际生产中的实时工业参量数据代入步骤D中训练好的XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型，实现水泥磨系统电耗指标的在线预测。

Claims (7)

1.一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：首先选取与水泥磨电耗相关的八个变量，采用OPC技术对所需变量数据进行收集，采用人工经验去除法和3σ准则去除异常数据，构建XGBoost模型输入输出层，根据样本数据初始化权重参数，按照该权重训练第一棵树，训练完成后根据目标函数更新权重参数，进行新一轮决策树的训练，当样本权重和小于设定阈值或迭代次数达到设定值时停止建树，完成XGBoost模型训练，将工业现场样本数据集代入训练好的模型完成水泥磨系统电耗指标在线预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤A：输入、输出变量筛选：通过对水泥生产现场水泥磨系统的运行分析，从众多工业参量中选取与水泥磨电耗相关的八个工业参量作为输入变量，一个工业参量作为输出变量；
步骤B：数据收集：采用OPC技术将水泥工业现场DCS设备的数据提取并导入sql server数据库存储，从水泥磨历史生产数据库中提取步骤A中的八个输入数据及一个输出变量数据；
步骤C：数据清洗：采用人工经验去除法和3σ准则筛选法相结合的方法去除由于操作人员不当操作等因素产生的异常数据，构建XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型输入输出层；
步骤D：利用步骤C构建好的输入输出层数据，结合XGBoost算法，进行XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型的训练；
步骤E：将水泥磨系统实际生产中的实时工业参量数据代入步骤D中训练好的XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型，实现水泥磨系统电耗指标的在线预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：所述步骤A中的输入变量包括出磨提升机电流X1、选粉机入口负压X2、喂料提升机电机电流X3、辊压机电机电流X4、球磨主机电流X5、磨尾收尘风机反馈X6、选粉机转速反馈X7、回粉量均值X8，输出变量为水泥磨单位电耗Y1。
4.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：所述步骤B中进行数据收集时，将一天24小时的数据划分为144的区间，每个区间时间间隔为10分钟，利用当前时刻30分钟的输入变量数据预测未来10分钟的水泥磨单位电耗。
5.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：所述步骤C中的人工经验去除法是指根据现场工作人员的经验结合历史生产数据分布来制定的一个大异常数据去除策略，以各参量的期望值为中心，去除历史数据中小于0.1倍期望值和大于10倍期望值的数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：所述步骤C中的3σ准则筛选法的计算公式如下：
Figure FDA0002289447400000021
其中：xi为输入变量中第i个数据，
Figure FDA0002289447400000023
为该变量数据集合的平均值，
U(xi)为数据xi的筛选法则，σi为该变量数据集合的标准差；
如果U(xi)＝0时，则数据xi为异常生产数据，需去除；如果U(xi)＝1时，则数据xi为正常生产数据，需保留。
7.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测方法，其特征在于：所述步骤D中的XGBoost水泥磨系统电耗指标预测模型具体训练步骤为：
D1、构建T树的模型
Figure FDA0002289447400000022
D2、定义目标函数
Figure FDA0002289447400000031
公式(3)中，第一项为损失函数，第二项为正则化项；
水泥磨系统电耗指标预测为回归问题，其损失函数为：
Figure FDA0002289447400000032
公式(4)中，yi为当前实际输出，f(xi)为当前预测输出；
正则化项为：
Figure FDA0002289447400000033
其中，T表示叶子结点的个数，w表示叶子节点的分数，γ可以控制叶子结点的个数，λ可以控制叶子节点的分数不会过大，防止过拟合；
D3、训练目标函数
从第1棵树开始，为了使目标函数最小化，依次训练，更新决策树参数，第t个目标函数为：
Figure FDA0002289447400000034
将目标函数按照二阶泰勒展开：
Figure FDA0002289447400000035
去掉常数项，这一目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数，将目标函数按照叶节点分组，并将公式(5)代入公式(7)化简后得：
Figure FDA0002289447400000036
令Gj＝Σgi、Hj＝Σhi，可得：
Figure FDA0002289447400000037
第j各节点和最优Obj的最优分数为：
Figure FDA0002289447400000041
目标函数最优解为：
Figure FDA0002289447400000042
按照一定的规则对树进行分割：
Figure FDA0002289447400000043
至此，基于XGBoost的水泥磨系统电耗指标预测模型训练完毕。
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