面对光伏能源和电力系统日益增长的预测需求，尤其是其固有的间歇性与不确定性，本项目创造性地将信号分解技术与深度学习算法相结合，旨在突破现有预测模型的局限，实现更精准、更稳定的光伏与电力预测。这一创新预测框架不仅能有效处理光伏出力的波动，还能准确捕捉电力需求的动态变化，为光伏与电力预测领域提供了一种全新的、高度精准且实用的解决方案。

我们致力于创新设计一款先进的智能感知系统，该系统能精细地统计用户空调开关的频次数据， 并深度分析用户的日常生活习惯，进而智能预测用户的偏好，自动预先调整室内温度至最佳舒适范围。 我们的目标是在用户踏入室内之前，就能将室温精准调节到最适宜的状态，从而实现环境温度的个性化与智能化管理，极大地提升了用户体验。

对收集到的能耗数据进行处理，计算出指标随时间的变化率，即斜率。 能耗斜率可以表示为单位时间内能耗的增减速度。通过分析斜率的趋势，可以识别出空调性能的异常变化。 如果斜率出现显著变化或变化过小，可能出现空调效率降低、房间门窗没关等情况。 此外，通过搭建三维可视化数字孪生平台，实时监测和分析空调运行数据，一旦检测到异常斜率，可以结合具体数值和历史数据，进行故障诊断。

本项目创新性地结合大数据与AI技术，实现对空调设备的精细化管理。 该方案通过监控运行时长，智能识别并处理"忘关"状态，自动执行关闭操作，如深夜连续运行超四小时，有效防止能源浪费。 同时为保障用户舒适体验，配以小程序，用户可随时手动开启空调，确保灵活性与自主性。 这一方案巧妙解决了空调忘关难题，显著提升了能源利用效率，体现了科技在节能减排与人性化服务上的双重价值。