摘要
本发明公开了一种基于人工智能算法建模的换热站智能调控方法,包括:基于历史运行数据训练得到的神经网络模型,预测换热站未来的热负荷需求;根据预测的热负荷需求,调整换热站的供热参数以优化能源利用效率;实时监测换热站的实际运行状态,并将实时数据反馈至神经网络模型进行动态调整。本发明能够利用神经网络准确预测换热站的热负荷需求并实现高效智能调控。
技术关键词
换热站智能调控
人工智能算法
历史运行数据
训练神经网络模型
数据记录系统
数据采集程序
传播算法
数据采集周期
交叉验证方法
负荷
实时数据
标记
计时器
误差函数
参数
压力
系统为您推荐了相关专利信息
运维优化方法
燃气发电机组
机器学习算法
仿真模型
网格
错误率
体感交互系统
数据记录系统
多传感器融合技术
模拟单元
深度强化学习算法
深度强化学习模型
设备控制参数
设备状态监测
反馈控制模块
温度智能控制方法
球罐
温度智能控制系统
压力输送系统
熔盐换热器