基于大数据的能源管理方法及系统与流程

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技术特征：

1.基于大数据的能源管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的能源管理方法，其特征在于，所述特征选择函数和遗传特征函数，具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于大数据的能源管理方法，其特征在于，所述注意力机制类、编码器类和解码器类，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于大数据的能源管理方法，其特征在于，所述能源消耗模型，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的能源管理方法，其特征在于，所述门控残差网络，具体包括：

6.基于大数据的能源管理系统，其特征在于，所述系统包括：

7.根据权利要求6所述的基于大数据的能源管理系统，其特征在于，所述特征选择函数和遗传特征函数，具体包括：

8.根据权利要求6所述的基于大数据的能源管理系统，其特征在于，所述注意力机制类、编码器类和解码器类，具体包括：

9.根据权利要求6所述的基于大数据的能源管理系统，其特征在于，所述能源消耗模型，具体包括：

10.根据权利要求9所述的基于大数据的能源管理系统，其特征在于，所述门控残差网络，具体包括：

技术总结
本发明提出了一种基于大数据的能源管理方法及系统，属于智能管理技术领域。首先收集并处理多源异构数据；其次使用循环神经网络进行特征提取，得到特征向量；将特征向量与传统统计特征进行融合，得到综合特征向量；然后将综合特征向量输入到能源消耗模型进行预测，得到预测值；最后将能源消耗模型进行模型部署与实时预测。本发明通过特征选择函数、遗传特征函数以及结合注意力机制和编码解码器的深度学习模型，提高了特征的表达能力和模型的泛化能力；构建的能源消耗预测模型结合了多特征融合、LSTM、门控残差网络、双重注意力模块，实现了模型的实时预测与动态节能策略制定，显著提升了能源使用的效率和经济性。

技术研发人员：陈沛光,袁瑞含,王梓蘅,常量,田子豪,王静,王勇,董吉哲,韩顺杰,杨帆,高垚,李博强,丁一涵,郝思马,徐梓文,张旭光,杨红柳,王泽华,韩旭,吴思娴
受保护的技术使用者：国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/6/18

网址：基于大数据的能源管理方法及系统与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1263975

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