1、赛题描述

智能制造是我国制造业转型升级的核心路径，江苏省更是以智能制造引领产业转型发展为目标，加快推动数字技术与工业企业深度融合。《江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划（2022-2024年）》明确指出，到2024年底，江苏规模以上工业企业全面实施智能化改造和数字化转型，“智改数转”改革实践正在江淮大地上如火如荼地展开。

本赛道紧跟“智改数转”步伐，以需求牵引、应用落地为主线，聚焦细分领域的智能化改造和数字化转型。赛题聚焦垃圾发电厂的真实需求，对于垃圾发电厂来说，在垃圾量固定的前提下，产生的主蒸汽流量越多，带来的经济效益就越高，但在燃烧过程中，要确保炉膛温度>850℃。但垃圾成分的多变及操作员工水平的参差不齐，会导致垃圾焚烧锅炉参数波动剧烈，且垃圾焚烧的整个过程是存在较大的延迟和滞后的。目前，垃圾焚烧炉的燃烧调整主要依据人工判断，年轻的师傅由于缺乏经验积累，无法提前预估主蒸汽流量的变化，导致调节不及时使得参数波动剧烈，从而超过锅炉额定值，甚至对锅炉设备造成较大损耗。因此，本赛题旨在通过锅炉传感器采集的多维度数据，深度分析挖掘数据间的联动关系从而预测锅炉的主蒸汽流量并同步辅助工艺人员进行关键指标的调整和优化。

2、赛题题目

垃圾焚烧炉关键指标的智能预测

3、赛题任务

【初赛】

依托锅炉传感器采集的多维脱敏数据(采集频率为秒级别)，根据锅炉工况，进行多维特征处理并构造算法模型，预测未来30分钟的主蒸汽流量。

【复赛】

依托锅炉传感器采集的多维脱敏数据(采集频率为秒级别)，根据锅炉工况，进行多维特征处理并构造算法模型，在已知未来30分钟主蒸汽流量的基础上，公开推料器这段时间的启停状态，预测推料器的自动指令值。

【决赛】

决赛阶段采用线下答辩的方式，晋级决赛队伍需要提前准备答辩PPT及相关支撑材料，评委将根据选手的初复赛及现场表现进行综合评分，决定最终排名。

4、数据描述

【初赛】

数据集包括训练集及测试集，其中训练集train中的inputs文件夹中的文件表示特征量，outputs文件夹下的文件表示目标值；测试集test中的文件表示特征值，初赛数据具体目录结构见下图：

选手根据训练集数据进行模型的训练，预测所给测试数据规定时间内的目标变量。

数据集下载链接

数据名称	下载链接
初赛提交样例	点击下载
初赛测试集	点击下载
初赛训练集	点击下载

【复赛】

复赛不能使用初赛数据集及任何外部数据集

复赛分AB榜，复赛A榜数据有训练集和测试集，复赛B榜数据为复核时使用，训练集可见，测试集不可见，复赛数据具体目录结构见下图：

数据集下载

数据名称	下载链接
复赛A榜数据集：训练集+测试集	点击下载

5、评估指标

【初赛】

采用RMSE（均方根误差）的值作为评判标准（误差越小排名越高），公式如下：

【复赛】

推料器自动投退信号启动（为True）时的推料器自动指令进行比对评估。采用RMSE（均方根误差）值作为评判标准（误差越小排名越高），公式如下：

6、提交说明

选手需要根据给定的测试集，预测出测试集的目标变量值，并以csv格式（列形式）保存，文件名为result.csv上传。提交样例如下图所示。

【初赛】

ID	Time	Steam_flow
1	2021-01-01 00:00:00	70.1234

【复赛】

ID	Time	Aps	Ai
1	2021-01-01 00:00:00	True	50.1234
2	2021-01-01 00:00:01	False	50.1234

注：

1、ID为唯一编码

2、Time为时间

3、Steam_flow为主蒸汽流量

4、Aps为推料器自动投退信号

5、Ai为推料器自动指令

【复赛审核提交说明】

请将复赛代码压缩为zip上传，命名为“project.zip“

文件中包含：（具体目录请看群文件）

（1）原始数据

（2）代码执行的安装包信息：requirements.txt（python版本安装包要全）

（3）代码说明文档（执行顺序）：要有数据目录、执行代码文件等