摘要
一种空气源热泵自动控制系统，基于机器学习算法，对采集的多维运行参数进行实时分析，构建高精度热负荷预测模型，预测未来1‑24小时的热负荷需求，预测误差控制在5％以内，在满足运行约束的前提下，实现能耗最小化和蓄热效率最大化，整体能耗较传统系统降低15％‑25％，通过动态调节蓄热介质流量，优化蓄热与释热的热力学过程，减少热量损失，蓄热效率提升10％‑15％。本发明通过大数据分析模块采用先进的机器学习算法，对多维运行参数进行实时分析，构建高精度的热负荷预测模型，预测未来1‑24小时的热负荷需求，预测误差控制在5％以内。
