深井举升系统优化控制方法及系统

本申请涉及智能控制技术领域，其具体地公开了一种深井举升系统优化控制方法及系统，其采用基于深度学习的人工智能技术对举升过程中的井口压力和水位进行时序关联分析，挖掘出井口压力和水位之间的时序非线性动态交互关系，进而根据井口压力和水位的时序隐含变化特征以及二者之间的非线性动态交互关系，采用类贝叶斯概率模型推理出举升设备的负载表示，从而基于推理出的负载表示进行电机转速的自适应调整，使其与当前的负载情况相匹配。这样，可以实现对深井举升系统的精准控制，从而提高举升效率，降低能耗，并适应复杂的井下环境。