一种基于机器学习的智能能源优化管理系统及方法

本发明公开了一种基于机器学习的智能能源优化管理系统及方法，涉及能源管理技术领域，实时采集多数据源的能源消耗相关数据与外部环境相关数据，并进行数据融合完整度评估，解决了现有系统数据集成不足的问题，从而全面准确反映商业环境中的能源消耗状态；采用多维特征融合技术和卷积神经网络构建负荷预测模型，提高了能源需求预测精度，解决了现有系统预测精度不高的问题，能在环境因素变化或突发事件时准确预测能源需求，避免了能源浪费；基于不同商业场景的特定需求和能源消耗特征，本发明生成个性化的能源调节策略，通过实计算评估个性化调节适应性系数Asc，确保能源调节策略的适应性和精准度，从而提升能源管理的精细化和高效性。