一种大数据驱动的智能能源管理系统及方法

本发明公开了一种大数据驱动的智能能源管理系统及方法，属于能源管理技术领域。系统包括：特征提取模块，通过第一深度学习模型分析电力设备参数间的格兰杰因果关系与时序特征，生成关联权重矩阵并构建标准化数据流；智能预测模块，将标准化数据流与外部环境数据融合，经时间对齐、归一化后输入第二深度学习模型，同步预测电力需求与成本；策略优化模块，基于预测结果设计强化学习框架，以最小化成本、设备调度次数及充放电波动为目标生成控制策略。本发明通过因果分析提升特征可解释性，双向时序网络增强预测精度，并采用强化学习实现动态优化闭环，显著提升能源管理的智能化水平与资源利用效率。