数字孪生驱动的铝退火炉高精度能耗预测模型构建与应用

为解决铝退火炉（AAF）多日生产周期中能耗预测精度不足的问题，研究人员提出了一种基于数字孪生（DT）的CNN-BiLSTM-Attention网络模型。该框架通过四层协同（物理设备、数据集成、DT仿真、应用服务）实现虚实闭环交互，结合增量学习策略动态优化模型。实验表明，模型预测R2值均超0.96，显著优于基线方法，为高耗能工业设备的节能管理提供了新范式。

　　

铝材加工行业是能源消耗大户，其中铝退火炉（Aluminum Annealing Furnace, AAF）作为核心设备，其能耗占整个生产流程的30%以上。这种箱式电阻加热炉通过多温区协同工作，需要精确控制温度曲线以满足不同铝材的退火工艺需求。然而，AAF的能耗特性极其复杂：长达数天的生产周期中存在非线性加热曲线、多温区热耦合效应，以及环境参数波动等多重干扰。传统统计模型和机器学习方法难以捕捉这种长时序、多变量的动态耦合关系，导致能耗预测误差较大，直接影响企业用电成本优化和碳排放管理。

针对这一难题，广东某铝制造企业的研究人员在《Expert Systems with Applications》发表论文，创新性地将数字孪生（Digital Twin, DT）技术引入AAF能耗预测领域。研究团队构建了包含物理设备层、数据集成层、DT仿真层和应用层的四层框架，开发了结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的混合模型，并引入增量学习机制实现模型动态更新。通过真实生产数据验证，该方案成功实现了R²>0.96的高精度预测，为高耗能工业设备的数字孪生应用提供了标杆案例。

关键技术方法包括：1）基于三温区AAF的物理参数（电阻加热器功率、PID控制信号、循环风机转速）构建数字孪生体；2）采用CNN-BiLSTM-Attention网络提取时空特征，其中CNN处理多温区空间耦合，BiLSTM建模长时序依赖，注意力机制聚焦关键生产阶段；3）设计增量学习策略，利用新生产批次数据持续优化模型参数；4）通过广东某工厂实际生产的铝箔退火过程数据验证模型性能。

主要研究结果

1. 过程描述分析：通过分析三温区AAF的PID控制曲线发现，各温区存在显著的热干扰现象，且能耗波动与铝卷规格（厚度0.2-2mm）、环境湿度（30-80%RH）呈非线性关系。
2. DT框架构建：提出的四层架构中，DT仿真层通过虚拟映射提前模拟完整生产周期，其温度控制误差<±1.5℃，较传统方法降低60%。
3. 模型性能验证：在预测24小时能耗时，CNN-BiLSTM-Attention模型的MAE（平均绝对误差）为8.7kW，较单一LSTM模型降低34.5%，且R²稳定性优于随机森林等基线模型。

结论与意义
该研究首次将数字孪生技术应用于多温区AAF的全周期能耗预测，其创新点在于：① 通过CNN-BiLSTM-Attention网络解决了长时序建模与空间耦合的协同分析难题；② 增量学习机制使模型能适应不同铝材规格的生产切换；③ 实际案例验证了DT框架在吨铝电耗降低2.3%的节能潜力。这项工作不仅为流程工业的数字化转型提供了方法论指导，其构建的虚实交互体系还可扩展至其他高耗能设备（如轧机、熔炼炉）的智能管控，对实现"双碳"目标具有重要实践价值。未来研究可进一步探索DT与模型预测控制（MPC）的协同优化，以及在多设备联动场景中的应用。