应用深度学习和网格搜索的变频冷水机组节能优化策略研究

为了解决变频冷水机组优化控制中的变量耦合问题,本文利用深度神经网络建立了多层解耦能耗模型。文章收集了宁波某厂的冷水机组实时运行数据,作为模型的训练集和测试集,模型的第一层通过室外环境变量和相关控制变量,分别实现了冷却水泵频率预测、冷冻水回水温度预测和冷冻水泵频率预测。模型的第二层在此基础上,进一步建立了冷水机组功耗预测模型。最后,通过网格搜索法确定了优化控制参数。经测试,所建立的能耗预测模型的误差为4.61%;此外,在典型日,优化策略运行下的冷水机组能耗下降了9.96%。

AI深度学习及应用在空压系统中的策略优化研究

本文旨在探讨AI深度学习在空压系统策略优化中的应用,通过构建深度学习模型,实现对空压系统参数的精准预测和优化,以提高空压系统的运行效率,降低成本。实验结果表明,对比机理模型和线性回归模型,本文所提出的卷积神经网络建模的方法具有更好的模型训练效果,并结合遗传算法为控制参数提供优化,此方法为汽车工业节能提供了新思路。