摘要
本发明涉及智能建筑技术领域,具体为一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法;具体为:采集建筑多源能耗数据;采用滑动窗口、鲁棒均值与绝对中位差统计方法进行本地数据清洗,结合动态阈值评估与自适应替代机制消除异常值干扰,生成多维能耗特征;通过有限域编码生成多维能态锚点实现数据稳定性校验;融合自注意力机制与残差时序建模构建能耗模型,并引入历史聚类中心进行动态预测校正,提升模型泛化能力;基于预测值与实际观测值的归一化偏差,采用滑动窗口标准差与多级阈值判定异常等级,结合持续性触发机制联动告警策略,实现能耗异常检测及分级响应。本发明形成数据采集、处理、预测、优化与反馈的闭环管理流程。
技术关键词
建筑能耗管理方法
能耗特征
建筑能耗管理系统
滑动窗口
能耗预测模型
大数据
二进制编码数据
告警策略
注意力机制
能耗数据采集模块
分布式传感器网络
动态
多层感知机
矩阵
建筑能耗数据
智能建筑技术
数据处理引擎
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
功率预测方法
环境耦合关系
多模态
光伏组件
功率值
关键词抽取方法
句法依存关系
词语
依存句法分析
文本
优化预测模型
计划生成方法
注意力机制
数据
灰狼优化算法
智能预警方法
注意力
大坝
局部特征提取
阈值机制
分布式微电网
智能调控方法
多源运行数据
智能分析模型
调控策略