一种基于机器学习的电子制冷系统效率优化方法

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一种基于机器学习的电子制冷系统效率优化方法
申请号:CN202411000494
申请日期:2024-07-25
公开号:CN118536680B
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于机器学习的电子制冷系统效率优化方法,涉及机器学习技术领域,包括实时监控电子制冷系统的运行状态,得到第一运行参数数据;基于所述第一运行参数数据,结合机器学习算法对当前电子制冷系统的效率进行评估,得到效率评估结果;分析所述效率评估结果,确定当前电子制冷系统的效率优化等级;基于获取的效率优化等级,匹配相适应的效率优化策略对电子制冷系统进行优化。通过利用机器学习算法实时监控电子制冷系统的运行状态采集得到的运行参数数据进行效率评估,得到制冷系统的效率评估结果并对应分析效率优化等级;基于获取的效率优化等级匹配效率优化策略对电子制冷系统进行优化,可有效提高制冷效率的同时降低能耗。
技术关键词
电子制冷系统 策略 效率优化方法 指标 机器学习算法 参数 数据采集工具 历史运行数据 机器学习技术 机器学习模型 曲线特征 偏差 措施 预测误差 机制 特征值 时间段
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