多模态协同能源感知框架

多任务协同精度高

该框架通过自适应变换统一多模态能源信息，并利用自适应损失加权协调预测性维护、能量预测与控制优化多任务，在实测能源系统中取得高精度。

Chen, Siliang · Liang, Xinbin · Zheming, Zhang · Fei, Zheng · 晋欣桥 · 杜志敏

Renewable and Sustainable Energy Reviews 2025

参数信息

预测性维护性能
0.994
能量预测性能
0.942
控制优化性能
0.945
多任务下预测性维护性能
0.990
多任务下能量预测性能
0.920
多任务下控制优化性能
0.952
自适应变换带来的性能提升
7.19 %

技术优势

多模态数据统一处理

自适应变换通过基于相似性重新分配特征位置，将多模态数据转换为通用格式，使模型无需为每种数据类型设计单独的前处理。

多任务损失自动平衡

自适应损失加权方法协调多个能源相关任务损失的收敛速度和幅度，避免手动调参，提升多任务学习稳定性。

通用性强

该框架在实测能源系统中验证了技术可行性，且多任务学习下各项性能保持稳定，适用于多种能源任务。

应用场景