基于数字孪生与大数据分析的智慧工厂动态优化管理系统

本发明涉及工厂能耗管理技术领域，具体为基于数字孪生与大数据分析的智慧工厂动态优化管理系统。包括数据采集与融合模块、数字孪生构建模块、数据分析模块、动态优化决策模块以及异常诊断模块，各装置协同实现：采集工厂设备能耗等多源数据；根据采集数据构建工厂物理实体的数字孪生模型；基于LTSM等深度学习框架构建能耗预测模型；在能耗偏差超限时定位异常根因；基于多目标优化算法生成能耗调度方案并下发指令实现能耗动态调节等步骤。本发明通过数字孪生与大数据技术深度融合，实现对工厂能耗全面精准模拟、多目标协同优化、异常快速诊断及动态控制，有效提高能源利用效率、降低成本、提升智能化水平，具有显著经济效益与环境效益。