一种热泵循环性能优化与预测方法

本发明涉及热泵循环性能优化与预测领域，尤其涉及一种热泵循环性能优化与预测方法。包括：通过传感器阵列实时获取热泵循环系统中不同的数据，生成多维时空数据矩阵；基于多维时空数据矩阵，构建自适应时空卷积神经网络预测模型，得到预测结果；基于自适应时空卷积神经网络预测模型，预测得到功率消耗和能效比，组成初始状态向量；采用基于元学习的自适应递归优化算法，得到最佳状态的功率消耗和能效比；根据最佳状态的功率消耗和能效比，动态调整热泵循环系统的冷凝温度和蒸发温度。以解决现有的热泵循环系统性能的预测和优化方法难以适应热泵循环系统运行过程中复杂的动态变化，缺乏从时间和空间角度的联合考虑的技术问题。