一种基于智能负荷管理的电力能效优化方法

本发明公开了一种基于智能负荷管理的电力能效优化方法，包括如下步骤：S1、生成初始负荷特征矩阵；S2、通过伪对称性解耦将初始负荷特征矩阵分解为短期行为特征矩阵和长期趋势特征矩阵；S3、通过多尺度卷积和递归神经网络的融合结构，进行多层次负荷需求预测；S4、编码认知基因序列，当发生显著变化时触发基因突变和重组操作，生成负荷分配策略；S5、将负荷分配策略传入因果推理和自监督反馈控制模块，若反馈数据与预测结果偏差超过阈值则触发自学习机制；S6、对负荷优先级进行动态分配，生成负荷管理的决策路径；S7、通过多层特征反馈闭环优化系统进行自适应优化。本发明采用智能负荷管理方法，通过多层特征解耦和闭环优化电力能效。