一种基于深度学习的配电房运维管理方法及系统

本发明涉及配电房运维管理技术领域，且公开了一种基于深度学习的配电房运维管理方法。该深度学习的配电房运维管理方法，通过获取配电房的实时电压数据、实时电流数据、实时温度数据以及实时湿度数据，并对这些数据进行归一化预处理，并将处理后的数据带入ARIMA预测模型进行计算，将该系数与ARIMA预测模型结合计算最终的功率变化值Gl，并将最终的功率变化值Gl与预设的功率变化阈值Glyz对比，当功率变化值Gl超出功率变化阈值Glyz取值范围时，进而使在对配电房的电压电流进行决策时，参考配电房所处的环境温度和湿度作出对应的调整，提高电压电流控制的精准性，避免能源浪费。