摘要
本发明涉及能耗管理技术领域,尤其涉及一种基于能量回收的地下结构能耗管理方法及系统。其技术方案包括在地下结构关键区域部署多源传感器网络、对传感器数据进行时空特征融合处理、构建混合预测模型、基于强化学习算法设计优化控制器、根据实时负荷预测偏差分级调节能量回收系统运行参数。本发明能根据实时负荷偏差分级调节能量回收系统运行参数,实现动态功率分配;其管理系统各层协同工作,FPGA模块预处理数据,设备数字孪生体仿真分析,故障诊断模块预警设备故障。整体上,可精准把握地下环境信息,提高能量回收效率、降低能耗、减少设备损耗,保障系统稳定高效运行,提升地下结构能源利用水平。
技术关键词
能耗管理方法
能耗管理系统
LSTM神经网络
混合预测模型
XGBoost算法
能量回收系统
设备运行状态数据
传感器网络层
故障诊断模块
强化学习算法
负荷预测偏差
温度漂移补偿
Delaunay三角剖分
采集环境参数
红外热成像仪
热回收装置
数字孪生体
深度确定性策略梯度
CO2浓度传感器
系统为您推荐了相关专利信息
决策方法
XGBoost模型
混合预测模型
负担
结核病防控
集成传感模块
PDMS薄膜
LSTM神经网络模型
变压器故障监测
复合薄膜
风力发电场
效率优化方法
调节风机叶片
实时数据
功率
高速公路服务区
能源管理系统
光伏组件
储能设备
LSTM神经网络