摘要
本发明提供一种面向工业制造业的碳资产全生命周期管理方法及系统,通过获取工业制造全流程的原始碳活动数据集合,执行跨环节特征融合处理生成碳足迹特征数据,调用预训练的深度学习模型对碳足迹特征数据进行碳资产状态演化分析,预测碳资产演化路径,基于预测结果生成碳资产优化策略集合,包含设备能效调控和生产计划重组策略,将碳资产优化策集合推送至工业制造执行系统,触发自动控制指令重构操作,实现碳资产管理的自动化与智能化,从而能够全面、准确地掌握碳资产状态与演变规律,制定科学、有效的优化策略,降低碳排放,提高能源利用效率,提升企业的绿色生产能力。
技术关键词
制造执行系统
设备运行参数
深度学习模型
资产
多尺度特征提取
深度Q网络
深度强化学习模型
调控策略
强化学习框架
生成工业
演化特征
静态特征提取
计划
动态特征提取
数据
生成碳
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取网络
编码器
网络结构
瓶颈特征
深度学习网络模型
致密化方法
高密度粉体
性能测试数据
设备运行参数
降维特征
识别标记
双目摄像头
状态智能监测
道岔尖轨
空间坐标信息
继电保护装置
动作时序特征
录波器
深度学习模型
分析方法