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本发明公开了基于机电设备功耗预测的节能管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，本发明通过计算瞬时总功率；根据部分负荷率指令值计算理论基准功率，结合瞬时总功率得到瞬时功率残差，经片段划分与特征提取获得多维统计特征向量；基于健康状态特征库映射得到状态标签序列，构建状态转移概率矩阵；与健康基准矩阵计算KL散度作为隐性损耗散度；当散度大于触发阈值时，构造虚拟耗散阻尼项，结合单向防机械冲击惩罚函数与设备健康功耗特性函数构建总代价函数，在满足总产出需求约束下迭代求解最优部分负荷率解集并下发控制指令。本发明能够精准识别设备隐性损耗，在保障机械安全的前提下实现节能优化控制。

本发明公开了一种基于机器学习的注塑机能耗预测方法及系统，其包括：获得预设参数信息；对注塑机进行数据采集，获得原始数据集；获得训练数据、测试数据；基于原始参数利用所述训练数据对AGRU神经网络进行训练，构建能耗预测模型；获得第一适度值；判断所述第一适度值是否满足第一预定条件；当满足时，获得优化能耗预测模型，并通过所述测试数据对所述能耗预测模型进行测试；获得监测数据；将所述监测数据作为输入数据输入所述优化能耗预测模型，获得输出结果。解决了现有技术中的注塑机能耗预测方法存在预测精度低和预测速度慢的缺点，使得无法精准快速预测注塑机的能量损耗，进而无法实时掌握设备工作运行情况的技术问题。

本发明公开了一种基于时空数据的轨道交通能耗预测方法，属于轨道交通供电技术领域。本发明将供电区间划分为多个牵引支路，根据轨迹函数提取列车在牵引支路的能耗数据，生成该牵引支路的能耗预测模型，依据所有牵引支路的能耗数据确定供电区间总能耗。同时利用供电区间中各牵引支路的自耦电阻位置及列车的瞬时速度和时间等时空信息确定参数范围，将列车的速度与时间作为输入参数，将牵引区间列车能耗作为输出参数，基于支持向量机技术生成支持向量回归函数，从而确定能耗预测模型。进一步的，本发明根据列车的运行状态分配无功能耗，降低同一牵引支路内的能量回馈对能耗预测的影响。

本说明书一个或多个实施例提供一种车辆能耗预测和能源补充方法及相关设备。所述方法包括：获取未来预设时间段内的预测行程信息；根据所述预测行程信息，获取预测行程能耗信息；采集车辆的剩余能源信息；基于所述剩余能源信息及所述预测行程能耗信息确定所述车辆的能源补充方式，并控制车辆按照所述能源补充方式进行能源补充。本说明书实施例所述车辆能耗预测和能源补充方法及相关设备用于解决能耗预测和能源补充的问题。

本发明提供一种工业机器人能耗预测方法，包括以下步骤：S1、将工业机器人的运行状态分为静态运行状态和动态运行状态两部分；S2、测量工业机器人静态运行状态时的功率，建立静态运行功率数据库；S3、根据工业机器人执行机构的运动形式，建立描述工业机器人动态运行状态的元动作；S4、测量工业机器人各元动作的功率，建立各元动作的功率描述函数；S5、将目标过程划分为若干静态运行状态和元动作，并估算各静态运行状态和各元动作的运行时间；S6、计算工业机器人目标过程的能耗。本发明只需将实际工作过程进行静态运行状态和元动作分解，便可实现工业机器人实际工作过程能耗预测，为工业机器人的能效评价、能耗特性分析和能效优化提供重要支撑。