基于LSTM对园区电器能耗精细化管理的方法、装置及设备

摘要

本发明公开了一种基于LSTM对园区电器能耗精细化管理的方法、装置及设备，步骤1，通过监测设备分别获取监测园区内各线路在各时刻的能耗数据；步骤2，对能耗数据进行预处理，将预处理后的能耗数据拆分为训练集和测试集；步骤3，构建LSTM模型，基于训练集对LSTM模型进行训练；步骤4，基于测试集对训练后的LSTM模型进行测试，若达到预期的测试结果，则将训练后的LSTM模型作为能耗预测模型，否则返回步骤3；步骤5，基于能耗预测模型预测监测园区内对应的线路的能耗情况。本发明依据LSTM神经网络，通过对监测点各用电支路下能耗数据的训练学习建立能耗预测分析模型，能更精细的采集分析预测园区的电力能耗，对园区的能耗管理与制定节能方案有重要意义。