基于机器学习与粒子群算法的动力站房冷源系统的控制方法
基本信息
| 申请号 | CN202011429664.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112503746A | 公开（公告）日 | 2021-03-16 |
| 申请公布号 | CN112503746A | 申请公布日 | 2021-03-16 |
| 分类号 | G06F119/08(2020.01)N;F24F11/88(2018.01)I;G06F30/27(2020.01)I;G06N3/00(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I;F24F11/64(2018.01)I;G06F111/10(2020.01)N | 分类 | 供热；炉灶；通风; |
| 发明人 | 宋晓菲 | 申请（专利权）人 | 上海安悦节能技术有限公司 |
| 代理机构 | 上海科律专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 袁亚军 |
| 地址 | 200083上海市虹口区中山北一路121号B6－3001室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习与粒子群算法的动力站房冷源系统的控制方法，包括如下步骤：S1、按空调制冷工艺机理对动力站房冷源系统建模，输入为冷机型号、冷机实际制冷量、冷机冷冻水出水温度、湿球温度、冷却水供回水温差，输出为单台冷机冷却水进水温度；S2、基于历史数据对动力站房冷源系统的能耗进行建模预测；S3、针对预测的负荷需求数据，结合粒子群算法对空调冷源系统的控制参数进行优化。本发明提供的基于机器学习与粒子群算法的动力站房冷源系统的控制方法，结合冷源系统的机理模型和数据驱动模型，运用粒子群PSO智能控制算法对空调冷源系统进行优化，以达到降低冷源系统总能耗，从而提高COP指标。 |
