一种基于多模态数据融合的综合配电柜能效动态优化方法

本发明公开了一种基于多模态数据融合的综合配电柜能效动态优化方法，涉及智能电网技术领域；解决了现有技术中多源传感器数据时序失准、误差累积导致能效优化模型失效及长期运行稳定性差的问题；本方案通过自适应时序偏差预测模型动态修正时间偏移；采用非均匀时间步重构算法与卡尔曼滤波补偿缺失数据；通过指数加权移动平均模型检测误差漂移趋势并更新特征权重，抑制长期误差累积；构建自适应时序注意力融合网络模型，融合物理约束与数据驱动机制生成优化决策；利用贝叶斯优化量化参数不确定性并闭环反馈执行数据，动态更新模型参数；本发明显著提升了配电柜能效优化的精度、长期稳定性及设备安全性，确保多物理场耦合约束下的高效可靠运行。