摘要
本发明公开了一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法,涉及电能数据技术领域,该方法包括:步骤S1:收集目标电力设备产生的负载数据、电磁功率值和回收热能值;步骤S2:筛出存在电磁异常的异常周期;步骤S3:构建多模态学习网络,对异常周期内的回收热能值进行补偿校正;步骤S4:设置第一参考热能值,标注出校正热能值;步骤S5:判别当前异常周期内的回收热能值是否完成修正,否则重新执行步骤S3。本发明与现有技术相比,构建基于电磁功率值和负载数据的多模态学习网络,能够准确捕捉到设备在不同负载状态下的能量回收效应并自动进行再次校正,具有更准确地评估回收热能的优点和提升电力设备能量回收效率的有益效果。