冷柜余热回收系统

本申请涉及冷柜控制领域，其具体地公开了一种冷柜余热回收系统，其首先实时采集包括环境、电价、设备状态在内的多维度数据。接着，利用对数据进行深度加工，构建出能够反映系统动态的特征向量。此向量通过机器学习模型精准预测未来一段时间内的热供给功率与热需求量。最后，基于这些预测结果，结合分时电价、设备成本等经济性因素，进行多目标优化计算，生成一个能效与经济性俱佳的最优控制计划。该计划不再是简单的事后响应，而是前瞻性地决定当前时刻是否开启水泵进行储热，从而实现热能的错峰存储与按需分配，有效避免了余热浪费和不必要的辅助加热，解决了供需错配的技术痛点，显著提升了系统的综合能效与经济效益。