基于机器学习的教学设备耗能预警方法及系统

本申请涉及设备耗能分析技术领域，公开了一种基于机器学习的教学设备耗能预警方法及系统。该方法包括：通过传感网络采集教学设备能耗数据；结合课表与设备参数构建能耗特征；训练机器学习模型获得能耗基线；计算实时数据偏差得到异常指数；根据异常指数确定预警等级；生成包含位置、类型和建议的预警报告，优化设备能源使用。本申请通过结合机器学习技术与教学场景特征，建立能耗预测模型和多层级预警机制，实现了教学设备能耗异常的早期发现、精准定位和有效处理，解决了现有技术中预警不及时、识别不精准、处理不高效的问题。