摘要
本申请提供了电柜设备的优化控制方法及装置,涉及电柜控制技术领域,包括:获取电柜设备在不同工况下的样本运行数据,利用机器学习算法构建电柜设备状态预测模型,基于应用场景、工况和需求确定优化目标;通过寻优算法确定最优运行参数,利用设备孪生模型监测控制性能,根据监测反馈信息调控所述电柜设备。通过本申请可以解决现有技术由于参数调整单一,无法实现对运行参数进行寻优得到最优配置,导致设备运行效率低下,进一步影响了设备的整体性能和安全性,实现了电柜设备运行的持续优化,确保其在最优状态下运行,提高了运行效率并延长了设备寿命。
技术关键词
设备状态预测
优化控制方法
电柜设备
优化控制装置
机器学习算法
参数
多层级特征
工况
电柜控制技术
设备控制
样本
模型训练模块
机制
数据获取模块
粒子
周期
容器
设备运行效率
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数据
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机器学习算法
变量
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参数优化控制方法
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