【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业自动化与智能控制，特别涉及一种部署有ai算法的控制洁净室节能方法、装置及设备。
技术介绍
1、洁净室作为电子、医药、生物技术等高精度制造领域的核心基础设施，对环境的温湿度、洁净度及空气质量有着严格的要求。传统的洁净室控制系统通常采用固定规则或人工干预的方式调节风机、过滤器及新风系统的运行，往往存在能耗高、控制精度低以及维护成本高等技术问题。
2、为解决上述问题，近年来部分研究尝试引入物联网和人工智能技术，通过数据采集与分析优化洁净室控制策略。然而，现有技术仍存在数据利用率低、控制目标单一等局限性问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种部署有ai算法的控制洁净室节能方法、装置及设备，通过结合实时环境参数、设备用电量数据及生产排程信息，利用深度学习模型实现多目标优化控制，显著降低能耗、提升控制精度，以实现生产需求与环境控制的智能联动，达到降本增效的目的。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种部署有ai算法的控制洁净室节能方法，包括以
【技术保护点】
1.一种部署有AI算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的部署有AI算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述采集设备用电量数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的部署有AI算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述将所述实时环境参数、所述设备用电量数据与生产排程信息进行关联，生成动态调控策略的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的部署有AI算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述深度学习模型为多目标优化模型，包括LSTM网络模块和强化学习模块；其中，所述LSTM网络模块基于历史环境参数、...
【技术特征摘要】
1.一种部署有ai算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的部署有ai算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述采集设备用电量数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的部署有ai算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述将所述实时环境参数、所述设备用电量数据与生产排程信息进行关联，生成动态调控策略的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的部署有ai算法的控制洁净室节能方法，其特征在于，所述深度学习模型为多目标优化模型，包括lstm网络模块和强化学习模块；其中，所述lstm网络模块基于历史环境参数、设备运行数据及生产排程数据，通过时序预测生成未来时段的能耗需求与洁净度变化趋势，所述强化学习模块以动态调控策略中的洁净度阈值和能耗约束为奖励函数，结合预测结果生成实时控制指令，包括风机过滤机组开度调节值、风机启停指令以及设备能耗分配策略，所述模型的训练通过历史数据预训练与实时数据在线微调实现。
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨勇，石红彦，郭志伟，
申请(专利权)人：苏州格新数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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