一种矿山设备能耗预测方法

本发明公开了一种矿山设备能耗预测方法，涉及矿山设备能耗预测技术领域，本发明通过多维度数据采集，利用传感器集群采集运行、工艺、环境参数；经生成对抗网络结合经验模态分解降噪、时空插值网络修复数据；借助隐马尔可夫模型结合注意力机制识别工况并提取特征；构建跨设备迁移学习框架，云端训练通用模型结合本地数据微调；边缘端部署轻量化模型实时预测，云端生成全局节能策略；通过数字孪生体可视化，基于SHAP值分析自动修正模型与策略。使预测精度提升，设备空转率降低，破碎环节单位能耗下降，异常响应时间缩短，显著提升预测精度与系统自适应性。