摘要
本发明公开了一种基于深度学习的智慧建筑能源管理系统，包括多模态数据采集层、边缘计算节点、云端深度学习引擎和动态执行层，通过注意力机制动态融合环境、设备和人员数据，采用Transformer模型实现高精度能耗预测，并基于强化学习与遗传算法生成优化控制策略，本发明涉及智慧建筑与能源管理技术领域。该基于深度学习的智慧建筑能源管理系统，提出动态权重分配公式实现多模态数据自适应融合；构建边缘‑云协同计算架构，在保障实时性的同时提升预测精度；引入数字孪生验证机制确保控制策略的安全性。适用于各类商业建筑、工业园区等场景，具有部署灵活、扩展性强的特点，为建筑能源管理提供了智能化解决方案。
