一种基于大模型与多智能体的能耗监测与优化方法、系统

本发明涉及能源管理与节能优化领域，具体是一种基于大模型与多智能体的能耗监测与优化方法、系统。本发明在建筑内部署多模态传感器网络，实时采集温度、光照强度、人员活动等多种环境数据和用户行为数据。数据经过预处理后，采用Transformer模型进行多模态数据融合，生成高维特征向量，融合后的特征向量输入混合神经网络模型中，结合卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM的优势，进行精确的能耗预测。基于预测结果利用多智能体强化学习算法对空调、照明等能耗设备进行优化控制，各智能体协同工作，动态调整设备运行参数，实现全局最优控制。