一种基于工业能耗大数据模型的优化方法

本发明提供一种基于工业能耗大数据模型的优化方法，包括S1、获取基准数据集；S2、确立以最小化单位工业生产时间内的总能耗为目标的目标函，完成能耗预测模型嵌入层的构建；S3、通过从当前工业生产周期中设定的监测站点j处收集到的实时能耗数据集Oj丰富数据背景和影响因子，通过建立贡献矩阵，实现对微调后模型的实时校准和展示；S4、形成耗能点集合。本发明通过制定约束条件构建词袋模型，可以确保词袋模型的构建和输出能够满足优化调度模型的约束要求，得到的模型输入数据是具备约束性的文本数据，确保了后续的能耗模型训练和预测过程不仅考虑了能耗数据的统计特性，降低现有技术中的算力约束。