摘要
一种空气源热泵自动控制系统,基于机器学习算法,对采集的多维运行参数进行实时分析,构建高精度热负荷预测模型,预测未来1‑24小时的热负荷需求,预测误差控制在5%以内,在满足运行约束的前提下,实现能耗最小化和蓄热效率最大化,整体能耗较传统系统降低15%‑25%,通过动态调节蓄热介质流量,优化蓄热与释热的热力学过程,减少热量损失,蓄热效率提升10%‑15%。本发明通过大数据分析模块采用先进的机器学习算法,对多维运行参数进行实时分析,构建高精度的热负荷预测模型,预测未来1‑24小时的热负荷需求,预测误差控制在5%以内。
技术关键词
自动控制系统
空气源热泵
负荷预测模型
蓄热介质
历史运行数据
蓄热装置
模式切换模块
数据分析模块
机器学习算法
相变蓄热材料
孤立森林算法
数据采集模块
循环泵
校正模块
特征提取单元
保护方法
参数
预测误差
相变材料系统