摘要: 基于数据驱动探讨了水泥生产系统的电能耗建模与优化，由于水泥生产工业的复杂性和非线性特点，传统的机理分析难以建立准确的模型。采用BP神经网络和遗传算法相结合的方法，成功建立了电能耗模型，并进行参数优化。选择7个关键的可控参数进行优化，经过遗传算法优化，电能耗得以有效降低。通过这一方法，水泥生产企业可针对性降低电能耗，降低生产成本，提高经济效益。这一方法不仅适用于电能耗的预测和优化，还在其他领域有广泛应用前景。未来研究方向包括进一步改进模型的性能和稳定性，探索更多优化算法以提高参数优化效率和精度。本研究为电能耗的预测和优化提供新方法，具有积极经济效益，同时为其他领域类似问题提供有价值的经验和启示。经遗传算法优化后，水泥生产的最低电能耗值降至90 kWh/t,相比实际运行的88～115 kWh/t,减少约4 kWh/t,表明优化有效。关键参数推荐值有助于水泥企业针对性优化生产系统，降低电能消耗和生产成本。