一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法，涉及能耗数据管理技术领域，本发明专利技术采集生产设备三维定位坐标并进行校准，提取历史故障事件对应的拓展时间窗口；分析出现生产设备运行故障时，生产设备之间的空间分布紧密度指标，依据经筛选处理后的数据建立生产设备的预调控模型；对当前空间内的生产设备进行运行监控，在监控到生产设备运行异常时进行报警，并对当前空间内的监测数据进行选择性传输；基于选择性传输的数据集对预调控模型进行再训练，动态调整预调控模型的隐藏层维度。避免数据遗漏，提高后续分析准确性；自适应调整报警灵敏度，减少冗余数据传输。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能耗数据管理，具体是一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法。

技术介绍

1、当前，我国工业仍普遍面临着高投入、高消耗、高排放的问题。无规范且无序的能源使用，使得企业的能源效率并不理想，能源成本居高不下，这与环境、社会和治理和“双碳”的目标背道而驰。因此，推动工业绿色化、智能化并降低工业能耗，已成为我国工业发展的必然趋势。

2、现有数据采集与传输机制存在冗余性与低效性问题。传统监控系统通常以固定频率采集全量传感器数据，导致大量无关或低价值信息占用通信带宽与存储资源。在异常检测场景中，冗余数据不仅增加计算负担，还可能掩盖关键特征，影响实时决策效率。

3、所以，本专利技术公开一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，该方法包括如下步骤：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在S1中，包括以下内容：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在S2中，包含以下内容：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在S3中，包含以下内容：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在S4中，包含以下内容：

6.一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统，所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在s1中，包括以下内容：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在s2中，包含以下内容：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在s3中，包含以下内容：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于：在s4中，包含以下内容：

6.一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统，所述系统应用于权利要求1-5中任意一项所述的一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法实现，其特征在于，该系统包括分布故障数据采集模块、设备聚类调控模块、异常监测模块和动态调整模块；

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【专利技术属性】
技术研发人员：徐亚军，张好，
申请(专利权)人：江苏乐尔环境科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：