摘要
本申请提供了一种石英砂制备碳化硅电炉的节能改造系统及方法,涉及智能节能改造领域,其获取由温度传感器采集的实时炉内温度值的时间队列,使用基于深度学习的数据处理和特征提取的方式来对所述实时炉内温度值的时间队列进行局部时序关联,以此根据关联后各个实时炉内温度局部时序关联特征之间的全时域上下文因果编码表示来自动地推荐负压装置的运行功率,并基于其与负压装置的实时运行功率,来得到运行功率控制指令。本申请通过精准的温度控制和高效的散热管理,能够避免不必要的能量消耗,同时减少了生产过程中的波动,从而显著降低能源成本。
技术关键词
碳化硅电炉
节能改造系统
编码向量
隐式特征
负压装置
语义特征
拓扑特征
石英砂
时序特征
节能改造方法
功率
队列
一维卷积神经网络
温度传感器
动态
因子
编码模块
系统为您推荐了相关专利信息
拓扑感知能力
超材料设计方法
拓扑特征
编码向量
浅层卷积神经网络
知识图谱推理方法
实体
注意力机制
邻居
编码向量
对话生成模型
对话生成方法
编码向量
文本
关键词
多头注意力机制
文本
对话生成方法
前馈神经网络
样本
兴趣点
耦合特征
编码向量
卷积编码方法
营业时间信息