摘要
本发明涉及照明管理技术领域,具体为一种基于市政照明设施综合利用的信息化管理系统,系统包括数据收集与分析模块、特征提取与异常检测模块、能源优化分配模块和学习与反馈模块。本发明,实时监控和准确分析市政照明设备的电流和电压参数,与历史数据的比对,允许系统即时发现运行状态的微小变化,及时识别潜在故障,提高故障预测的准度和响应速度,一维卷积神经网络的应用,使得异常模式的识别更为准确,有效地支持复杂数据模式的解析,稀疏编码技术在能源优化上实现了对照明节点能量需求的调控,显著降低能源浪费并提升整体能效,随机梯度下降算法确保了系统对环境变化的动态适应,通过持续的调整优化,提升了照明设施管理的整体性能。
技术关键词
市政照明设施
信息化管理系统
市政照明设备
异常信号
稀疏编码技术
一维卷积神经网络
电流
电压
随机梯度下降
节点
偏差
指标
因子
设施管理
照明管理技术
数据采集频率
环境光条件
系统对环境
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虚拟地址池
流量识别方法
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动态贝叶斯网络模型
特征提取单元
深度卷积神经网络
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