摘要
一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统,涉及碳排放监测技术领域;将工厂的生产总流程划分为不同的生产子流程,分别获取各个生产子流程对应工业设备的基本信息和设备数据,并构建各个生产子流程的数字孪生模型,获取相邻生产子流程的运行数据差集及其排放数据差集,分别构建各个生产子流程的第一评估模型和相邻生产子流程的第二评估模型,获取各个生产子流程的实时设备数据,结合第一评估模型和第二评估模型判断对应生产子流程是否存在异常状态;能够对相邻生产子流程之间的碳排放影响关系进行分析,能够有效地判断当前各个生产子流程是否存在异常状态以及存在何种异常状态并及时进行反馈。
技术关键词
设备运行数据
工业设备
数字孪生模型
预测系统
异常状态
参数
仿真模型
碳排放监测技术
测试误差
三维建模工具
异常信号
采集单元
理论
仿真软件
能耗
数值
模块
气体
系统为您推荐了相关专利信息
损伤特征
指数
图像分割算法
异常状态
区域图像识别
气体浓度预测方法
长短期记忆网络
磨煤机
卡尔曼滤波
注意力
监测分析系统
多功能传感器
数据采集模块
数字孪生模型
数据传输模块
能源调控方法
工业园区
能源管理系统
设备组
回收设备