一种考虑多因素的冷冻厂负荷日前调节能力智能评估方法

本发明公开了一种考虑多因素的冷冻厂负荷日前调节能力智能评估方法，首先提出基于MoE的日前负荷预测模型。该模型通过多专家机制对不同影响因素建模，利用门控网络实现专家输出融合，精准捕捉压缩机负荷对外部变量的非线性响应特征。其次，为提高冷凝器风机对环境变化的自适应建模能力，提出基于AdaMix的日前负荷预测模型。该方法在MoE框架基础上引入稀疏激活机制，动态选择关键专家并加权融合，增强了对高温、高湿等极端工况的鲁棒性。第三，考虑到蒸发器风机运行与冷库微环境变化之间存在复杂推理路径，提出基于ToT的日前负荷预测模型，通过多层次思维推理过程逐步提取温湿度与作业频率的隐含影响特征，从而提高预测的精细度与泛化能力。