基于深度学习的楼宇空调负荷监测系统及方法

本申请涉及楼宇空调负荷监测技术领域，其具体地公开了一种基于深度学习的楼宇空调负荷监测系统及方法，其在后端引入基于人工智能和深度学习技术的数据处理和分析算法来对楼宇空调的有功功率时序数据和无功功率时序数据进行结合分析，以此来捕获到楼宇空调的有功功率时序特征和无功功率时序特征之间的交互关联关系和融合特征表示信息，从而进行空调负荷模式类型的识别和检测。这样，能够有效克服传统NILM方法中存在的缺陷，通过更为智能化的方式挖掘出楼宇空调无功功率和有功功率之间的时序融合语义来实现空调负荷模式类型辨识，以便适应不同类型空调负荷模式的变化特性，为优化空调系统的运行提供了强有力的支持，助力实现节能减排目标。