基于深度学习的建筑电气设备远程控制技术研究

作　　者： 王建

摘　　要： 针对建筑电气设备远程控制中效率低、智能化水平不足等问题，本文提出了一种基于深度学习的智能控制系统。该系统采用 LSTM、CNN 和 AE 等算法，构建了设备运行状态预测模型和控制策略优化模型，实现了设备的精准控制和能耗优化。同时，系统引入了边缘计算和数据压缩技术，有效降低了通信延迟和带宽占用。仿真实验结果表明，与传统 PID 控制和浅层神经网络控制相比，该系统在控制精度、实时性和鲁棒性方面具有明显优势，为建筑电气设备的智能化运维提供了新的解决方案。

来　　源： 《信息产业报道》 2024-09