摘要
本发明提供了一种蒸发冷凝机组运行控制方法,通过创新性地融合LSTM‑STL双模态预测模型与动态约束MPC算法,实现了冷量供需的精准匹配与能耗协同优化;首先利用STL分解有效解耦冷量需求的复杂时序特征,结合LSTM对非线性趋势的强拟合能力与Fourier级数对周期性的精确建模,显著提升预测精度;其次,在MPC框架中引入冷量裕度自适应调整机制,根据预测误差标准差动态放宽安全边界,既避免压缩机频繁启停,又降低了机房温度波动;再者,通过Kalman滤波实时校正预测模型,有效抑制环境扰动导致的控制漂移。该方法在保证供冷可靠性的同时,较传统策略降低制冷能耗24.7%,且可扩展应用于各类动态负荷场景。
技术关键词
蒸发冷凝机组
Lagrange插值法
Kalman滤波
需求预测模型
分布式传感器网络
模型预测控制器
预测误差
MPC算法
SVR模型
历史运行数据
机房温度
预测残差
风机转速
时序特征
动态
压缩机
数据中心
能耗