摘要
本发明涉及冷链供应链技术领域,公开了一种冷链供应链的能量管理回收方法及系统。所述方法包括:对冷链系统进行运行参数和环境参数采集与预处理,得到多维特征数据;对多维特征数据进行特征提取和局部密度分布计算,得到能耗模式聚类数据;根据能耗模式聚类数据构建设备运行知识图谱;通过混合神经网络模型对设备运行知识图谱和能耗模式聚类数据进行异常特征分析,得到设备能耗异常特征数据;根据设备能耗异常特征数据生成初始能量回收方案;将初始能量回收方案应用于冷链系统,采集运行效率数据和负载匹配数据,并进行在线迭代优化,得到目标能量管理方案,本发明实现了能量回收方案的动态调整和持续优化,提升了冷链系统的能量利用效率。
技术关键词
多维特征数据
能量管理
混合神经网络模型
回收方法
压缩机余热回收
聚类
压缩机组
冷凝热回收
图谱
参数
冷链系统
能耗特征
时序
模式
蒸发器
回收特征
回收设备
设备运行状态
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储能系统
风险预测方法
混合神经网络模型
储能设备
授时模块
无线能量传输技术
充电机器人
智能导航系统
智能导航模块
能量管理模块
人机交互平台
机器人巡检
煤矿井下
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缓冲组件
换流站
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密度峰值聚类算法
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电量预测模型
能量管理方法
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多堆燃料电池系统