基于深度学习的钢丝绳生产能耗智能监控与优化系统

【需求背景】 热处理、拉拔等工序是能耗重点环节，当前能耗管理粗放，缺乏基于数据的精细化管理与优化手段。需构建基于深度学习的能耗智能监控与优化系统，深入挖掘节能潜力，助力绿色低碳制造。 【需解决的主要技术难题】 1. 如何构建准确的设备/工序级能耗预测模型，量化分析生产计划、工艺参数、环境因素对能耗的影响； 2. 如何利用深度学习算法（如LSTM, Transformer）动态寻优，给出实时节能控制策略（如炉温设定、设备启停）； 【期望实现的主要技术目标】 a. 单位产品综合能耗降低12%以上 b. 实现关键耗能设备能效实时监控与异常预警 c. 建立精准的碳足迹核算体系 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：法尔\*\*\*公司 所在地区：江苏省 无锡市 江阴市 合作方式：委托开发 预算：双方协商 截止日期：2027-10-11 发布日期：2025-10-11 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8417807