一种基于长短时记忆网络的机房空间能耗预测方法

本发明提供了一种基于长短时记忆网络的机房空间能耗预测方法及系统，包括以下步骤：(a)构建目标机房的三维数字孪生模型，并基于计算流体力学CFD仿真生成时序仿真数据；(b)对时序仿真数据进行预处理；(c)构建并训练一长短时记忆LSTM网络模型；(d)基于当前机房运行参数；(e)将节能运行建议及机房运行状态通过可视化界面实时显示，辅助管理员决策。本发明利用数字孪生技术构建机房三维模型，结合CFD仿真生成涵盖正常与异常工况(如空调故障、极端温度)的时序数据，解决了传统方法因真实数据不足导致的模型过拟合问题，通过仿真数据扩展训练样本范围，增强LSTM模型对复杂场景的适应能力，提升预测结果的泛化性和系统鲁棒性。