一种基于人工智能的制冷站节能控制方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的制冷站节能控制方法及系统，涉及节能控制技术领域，包括收集多模态数据，使用PINN神经网络进行优化，通过QVC电路和量子变分优化算法生成全局热场图和气流场，将全局热场图映射到量子希尔布特空间，通过NQ‑GRU预测冷负荷需求，使用Sine混沌映射生成混沌序列，并提取局部热场特征，通过DQN生成设备参数的动作，使用混沌序列对最佳设备参数的动作进行扰动，并转换为PLC指令，生成设备运行指令集。本发明通过OFT电路结合PINN神经网络进行优化，并引入量子变分优化算法，提高制冷站节能控制的精度和效率，通过混沌映射技术对模型的输出进行扰动，提升设备运行的灵活性和系统自适应能力。