【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化低碳燃料，尤其涉及一种低碳燃料供应设备及控制方法。
技术介绍
1、随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断增加，减少碳排放已成为各国政府和企业的重要目标之一。能源消耗是导致碳排放的主要因素，船舶作为重要的交通工具之一，对能源的需求量巨大。然而，传统船舶燃料主要依赖于化石燃料，如重油和柴油，其燃烧会产生大量的碳排放和空气污染物，对海洋和大气环境造成负面影响。因此，开发和应用低碳燃料供应设备成为减少船舶碳排放和实现可持续航运的关键。
2、然而，传统的低碳燃料供应设备通常使用固定的低碳能源的供给策略或通过工作人员人工进行控制，固定的低碳能源供给策略或人工控制往往无法及时反应船舶的实际能源消耗情况。也就是说，船舶的能源消耗量可能会因航行条件、负载变化等因素而发生变化，如果不能及时调整低碳能源的供给策略，会导致能源的浪费或供给不足的问题。并且，传统方式的低碳能源供给策略通常是基于静态的规则或经验制定的，无法适应船舶能源消耗的动态变化。船舶在不同的航行阶段或运营条件下，能源消耗量可能会有所不同，需要根据实际情况进行...
【技术保护点】
1.一种低碳燃料供应设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源消耗时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述深度神经网络模型为三维卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源消耗自注意力强化单元，用于：将所述能量消耗时序特征图通过改进自注意力模块以得到所述自强化能量消耗时序特征图。
5.根据权利要求4所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源供给量控制模块，包括：
6.根据权利要求5...
【技术特征摘要】
1.一种低碳燃料供应设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源消耗时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述深度神经网络模型为三维卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源消耗自注意力强化单元，用于：将所述能量消耗时序特征图通过改进自注意力模块以得到所述自强化能量消耗时序特征图。
5.根据权利要求4所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源供给量控制模块，包括：
6.根据权利要求5所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述能源消耗特征分布强化单元，包括：
7.根据权利要求6所述的低碳燃料供应设备，其特征在于，所述加权系数计算子单元，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王兴如，沈海涛，郑浣琪，郭景州，沈敏强，应曼青，洪建沣，姚盛翔，方德忠，陈飞，
申请(专利权)人：浙江浙能迈领环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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