随着能源问题的日益突出,寻找节能降耗的生产技术已经成为企业实现可持续发展的努力方向。铝电解生产中,降低槽电压可有效降低直流电耗,然而槽电压不可直接控制。为此,本文提出基于槽状态综合评判模型的铝电解过程槽电压智能优化控制策略。首先,建立了一个基于自适应模糊C均值聚类算法(FCM)的槽状态评判模型。从全局的角度建立关于能量平衡、物料平衡、稳定性的槽状态综合指标模型,采用自适应的FCM算法进行槽状态评判,根据综合指标的大小将槽状态分成优、良、差三类。采用实际生产数据进行实验,验证了所建立的模型可有效评判槽状态类别,并具有较好的精度。然后,在槽状为优的情况下,以生产工艺条件为约束条件,以槽电压最低为目标,建立了槽电压优化控制模型,为节能生产提供控制方案。采用蚁狮算法(ALO)优化的最小二乘向量机(LSSVM)建立了槽电压的函数估计模型,并采用ALO寻找优化槽电压值及对应的生产条件参数。经实验验证,所建立的槽电压预测模型可达到较好的精度,且ALO算法可搜索到一组优化槽电压值及对应生产条件参数,该组参数具有较好的节能效果。接着,在槽状态为良的情况下,引入自回归移动平均-模糊神经网络(ARMA-FNN)方法进行槽状态预测,以实际生产操作要求为约束条件,以槽电压和槽状态回归最优为目标,建立了槽电压优化设定模型,采用多目标蚁狮优化算法(MOALO)求解得到一组优化设定值。实验仿真结果表明,将优化设定值下发控制系统后槽状态逐渐稳定并往优状态发展。最后,将本文所提出的方法在电解槽运行控制系统平台上进行验证。实验表明将槽电压优化模型的可控参数下发控制系统,可将槽电压控制在最优范围内,达到节能降耗的目的。若槽状态恶化,对操作参数做相应调整,槽状态可逐渐走向优良。