摘要
本发明公开了一种基于AI预测的冷热通道风量优化节能方法,包括如下步骤:S1、采集多维度数据并进行预处理;S2、输入双分支卷积编码器,提取空间迁移热特征;S3、将空间迁移热特征输入空间迁移对抗网络模型,输出热负载预测图;S4、基于热负载预测图构建风量调节多目标优化模型,采用哈里斯鹰优化算法搜索风量配置最优解;S5、将风量配置结果反馈至空间迁移对抗网络模型,调整训练策略;S6、将风量配置结果转化为设备控制指令,得到实际运行反馈数据;S7、将反馈数据与热负载预测图进行对比,若差异超过阈值,则返回步骤S3,并对空间迁移对抗网络模型进行在线更新。本发明融合空间迁移建模与智能优化算法,实现冷热通道风量精准预测与动态控制。
技术关键词
对抗网络模型
风量
节能方法
分支
通道
卷积编码器
设备控制指令
感知损失函数
空间结构
风机转速
数据
智能优化算法
生成器网络
风速
能耗
动态
在线
线性单元
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知识追踪方法
答案
长短期记忆网络
双通道模型
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阶段
薄片类介质
引导装置
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人机交互装置