一种宿舍空调用电自主节能的方法及系统与流程

1.一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述获得的数据包括，通过传感器实时采集宿舍内的人员活动数据、环境条件数据、时间数据和空调设备状态数据；

3.如权利要求2所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述特征提取包括，通过传感器实时监测宿舍内的人员活动状态和环境条件，并对获得的数据进行预处理，对预处理后的数据进行特征提取；

4.如权利要求3所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述生成初步节能策略包括，对提取的特征进行分析，识别人员活动模式，并结合季节变化、环境参数和时间序列，根据预设的规则和条件生成初步节能策略。

5.如权利要求4所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述训练机器学习模型包括，选择随机森林算法构建模型，并利用历史数据训练随机森林模型，构建损失函数，并利用损失函数优化随机森林模型，并对随机森林模型的预测性能进行评估，公式表示为：

6.如权利要求5所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述对节能策略进行迭代优化包括，运用遗传算法对节能策略进行优化，平衡节能与舒适度，根据生成的节能策略，通过执行机构实时控制空调和剩余用电设备的运行状态，并提供用户友好的界面，允许用户查看能耗数据、调整设定参数和定制个人节能策略，系统根据用户的调整和反馈，学习用户的偏好，优化节能策略；

7.如权利要求6所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法，其特征在于：所述安全监测和异常检测包括算法持续监测电气设备状态，及时发现过载和过热的异常情况，在检测到潜在安全问题时，系统会自动采取切断电源的应急措施，并通知管理人员，实施数据加密和访问控制，防止未授权访问和网络攻击。

8.一种采用如权利要求1~7任一所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法的系统，其特征在于：包括传感器数据获取模块、数据预处理模块、初步节能策略生成模块、机器学习模块、遗传算法迭代优化模块以及安全监测和异常检测模块；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的一种宿舍空调用电自主节能的方法的步骤。