基于深度学习模型的园区多设备的节能方法及系统

本发明提供一种基于深度学习模型的基于深度学习模型的园区多设备的节能方法及系统，包括获取设备的实时能耗数据；对能耗数据进行预处理；利用预处理后的能耗数据训练模型；基于模型预测与评估结果制定节能方案；对设备按照节能方案进行运行；根据外部环境变化和内部需求动态调整设备的节能方案。本发明的有益效果是通过对能耗数据的深入分析，能够更精确地预测能耗趋势，并据此制定有效的节能措施；使用多种技术手段如早停法、正则化等防止模型过拟合，保证了系统的稳定性和可靠性；动态调整机制使得节能方案能够更好地适应变化的环境条件和不同的使用需求。