基于深度学习的建筑电气设备远程控制技术研究

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。