摘要
本发明公开了一种分体空调节能量计算及控制方法,涉及暖通空调智能控制技术领域,包括,将采集的多源环境设备数据集输入LSTM神经网络中,生成冷媒干度预测值并根据冷媒干度预测值计算理论制冷量;基于理论制冷量计算基准能效比,并根据冷媒干度预测值进行动态修正,生成修正能效比;构建强化学习决策模型,将修正能效比和多源环境设备数据集输入强化学习决策模型,生成优化参数组合;根据优化参数组合调整压缩机频率,并基于冷媒干度预测值触发电子膨胀阀控制。本发明通过构建LSTM神经网络,取代传统传感器实现高精度间接测量,提高了对动态工况的适应性,结合冷媒类型定义的最佳值动态修正能效比,避免了固定能效比因工况变化导致的误差累积。
技术关键词
LSTM神经网络
环境设备
干度
电子膨胀阀控制
冷媒
分体空调
能效
压缩机
空调智能控制技术
进出口温差
参数
决策
功率
理论
偏差
数据
随机梯度下降
定义
基准