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公开(公告)号：CN112628956B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011548554.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于边云协同框架的冷水机组负荷预测控制方法和系统，属于优化控制领域。本发明提出利用边缘计算和云计算融合的冷水机组分层优化控制。在边缘端进行负荷实时预测与划分及数据预处理，不同负荷率下控制参数矩阵，云端进行负荷预测模型及能耗拟合模型的练及更新、冷水机组控制参数寻优，利用相应模型通过智能优化算法寻求自适应函数下最小值时的输入，从而得到最优控制参数组合。本发明充分利用边缘端资源进行数据预处理和控制参数矩阵的存储与控制参数传输，降低云端计算压力并减少数据传输延迟带来的影响，从而达到快速实时更新优化控制的效果，能够较好地拟合实际运行数据，在满足基本负荷的情况下，显著降低整个系统的能耗。
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公开(公告)号：CN110715405A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910936489.6
申请日：2019-09-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: F24F11/62 , G01M99/00 , G01N25/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/30 , F24F110/40
Abstract: 本发明属于空调器制冷器测试相关技术领域，并公开了一种基于BP神经网络拟合模型的空调器制冷量检测方法，包括：对空调器室内机回风口和送风口的数据采集及集成；对空调器室内机回风口和送风口的空气焓值等指标的计算；基于空气焓值法对空调器实际制冷量的计算；以及基于BP神经网络拟合模型的实际制冷量检测等步骤。通过本发明，不需要对空调器进行任何拆卸也无需使用昂贵的焓差实验室即可实现空调器制冷量的检测，同时与其他建模算法相比，所需实验装置简单，可获得更为精确和可控的检测结果，并且方法和结果可靠。
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公开(公告)号：CN113188267A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110467571.6
申请日：2021-04-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于制冷系统相关技术领域，并公开了一种涡旋式制冷压缩机及其制冷系统。该涡旋式制冷压缩机包括两层隔热板和热管，其中：两层所述隔热板相对设置，且设置在所述涡旋式制冷压缩机的端盖和阀板之间，所述热管均匀分布在两层隔热板之间，其一端设置在所述隔热板内，另一端设置在所述余热利用装置外，该热管用于吸收所述阀板下压缩机工作产生的热量，并将吸收的热量导出至所述余热利用装置外。同时本发明还公开了上述压缩机的制冷系统。通过本发明，一方面有效避免压缩机内部温度过高，另一方面有效利用余热，提高能量利用率和制冷效率。
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公开(公告)号：CN112628956A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011548554.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于边云协同框架的冷水机组负荷预测控制方法和系统，属于优化控制领域。本发明提出利用边缘计算和云计算融合的冷水机组分层优化控制。在边缘端进行负荷实时预测与划分及数据预处理，不同负荷率下控制参数矩阵，云端进行负荷预测模型及能耗拟合模型的练及更新、冷水机组控制参数寻优，利用相应模型通过智能优化算法寻求自适应函数下最小值时的输入，从而得到最优控制参数组合。本发明充分利用边缘端资源进行数据预处理和控制参数矩阵的存储与控制参数传输，降低云端计算压力并减少数据传输延迟带来的影响，从而达到快速实时更新优化控制的效果，能够较好地拟合实际运行数据，在满足基本负荷的情况下，显著降低整个系统的能耗。
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