向量数据库 结合 大模型 与 embedding 技术,依托 神经网络 与 ranking 算法,构建能源管理体系,实现能耗监测与优化方案推荐。

能源管理数据的 embedding 生成策略

能源数据的向量化需捕捉消耗与设备特征:

· 能耗数据 embedding:LSTM 模型处理电力、水资源的消耗时序数据,生成能耗向量;

· 设备状态 embedding:将变压器、水泵等设备运行参数转为特征向量,关联能耗效率;

· 节能方案 embedding:BGE 模型处理节能手册文本,提取优化措施语义。某能源企业采用该方案,使 embedding 能耗预测准确率提升 35%。

向量数据库的能源管理索引优化

向量数据库 针对能源场景设计:

· 设备类型索引:基于 embedding 中的设备特征建立倒排索引,区分不同能源设备;

· 时段能耗索引:关联 embedding 与用电高峰、低谷时段,推荐时段调控方案;

· 区域能耗索引:结合区域标签关联 embedding,分析区域能耗差异。某工业园区借此将能耗分析延迟控制在 110ms 内。

大模型与神经网络的协同管理

在 “大模型 +神经网络” 流程中:

1. 能源数据经 神经网络 生成 embedding;

1. 向量数据库 召回相似能耗场景 embedding 及优化方案;

1. ranking 算法排序方案优先级,大模型 生成管理计划。该系统使某园区的能耗降低 26%。

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