基于深度学习的智能楼宇供暖智能优化运行方法及系统

本发明涉及智能建筑与能源管理技术领域，具体公开了基于深度学习的智能楼宇供暖智能优化运行方法及系统，通过分布式光纤传感网络和红外热成像系统实时采集建筑环境参数与设备运行数据，采用小波包变换和图神经网络提取分钟级流体输配参数和小时级建筑热惯性特征；然后构建融合物理约束的神经微分方程预测模型，通过可微分热传导算子耦合多时间尺度特征，输出高精度的热负荷需求预测；接着建立考虑设备寿命损耗的混合整数优化模型，采用分层决策机制同步优化锅炉启停组合和管网流量分配；最后通过多模态执行器网络实现闭环控制，结合在线学习机制动态调整模型参数。