【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空气源热泵控制，特别涉及一种多功能型空气源热泵控制方法及系统。
技术介绍
1、在现代供暖系统中，空气源热泵因其能效高、环保且成本相对低廉而日益受到重视。空气源热泵利用空气作为热源，通过热泵循环实现室内的制热或实现热水供应。然而，传统的空气源热泵在运行效率、适应环境温度变化以及季节性需求调节方面存在局限性。随着气候变化和季节变换，环境温度波动对热泵的运行效率有显著影响，尤其在极端天气条件下，其性能和效率可能会大幅下降。
2、此外，传统控制方法通常采用固定参数或简单的调节机制，这无法精确应对不同季节、不同时间段供暖需求和热水需求的变化。这种缺乏灵活性和适应性的控制策略导致能源的低效使用和运行成本的增加。
3、因此，有必要开发一种新型的控制方法，以优化空气源热泵的运行策略，提升其在不同季节和不同环境条件下的能效和稳定性。这种方法应能够智能地分析和预测热源需求特征，以及实时调整热泵运行参数，从而实现能源的高效利用和环境适应性的提升。
技术实现思路
1、为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种多功能型空气源热泵控制方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种多功能型空气源热泵控制方法，包括：
3、获取目标区域在每个季节的热源供应需求，通过聚类算法分析目标区域的季节性热源需求特征数据；
4、获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率；
5、根据所
6、对所述热泵群组实施季节性控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境温度变化趋势，根据温度变化趋势预测所述热泵群组的工作效率损失值，得到实际工作效率；
7、根据热泵群组的实际工作效率对所述季节性控制方案进行调整，形成实时工作控制方案。
8、本方案中，所述获取目标区域在每个季节的热源供应需求，通过聚类算法分析目标区域的季节性热源需求特征数据，具体为：
9、获取目标区域在每个季节的热源供应需求，所述热源供应需求包括热源供应量、热源供应时间，得到季节性热源供应需求数据；
10、将所述季节性热源供应需求数据中的每个数据初始化为独立聚类，并根据层次聚类算法初始化聚类的距离度量和数据链接准则，将欧几里得距离作为距离度量，将最短链接作为数据链接准则；
11、分别计算所述季节性热源供应需求数据中热源供应量数据和热源供应时间数据的每两个数据点之间的欧几里得距离，并根据数据链接准则将数据点进行合并，得到季节性热源供应量聚类结果和季节性热源供应时间聚类结果；
12、根据季节性热源供应量聚类结果和季节性热源供应时间聚类结果进行可视化操作，得到每个季节的热源供应量分布图和热源供应时间分布图；
13、根据所述热源供应量分布图和热源供应时间分布图进行联合分析，判断每个季节中热源供应在不同时间的需求和供应量，得到季节性热源需求特征数据。
14、本方案中，所述获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率，具体为：
15、获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的每个热泵的额定运行参数，所述额定运行参数包括额定运行功率、额定输出热量；
16、将所述热泵群组根据所述额定运行参数进行模拟工作测试，并改变环境温度，实时监测热泵群组的实际输出热量；
17、将所述实际输出热量进行绘制热量输出变化曲线图，基于熵增原理对所述热量输出变化曲线图进行效率分析，得到不同温度下的热量输出熵增量；
18、根据所述热量输出熵增量和额定输出热量计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率。
19、本方案中，所述根据所述不同温度下的工作效率和季节性热源需求特征数据制定所述热泵群组的季节性控制方案，具体为：
20、获取目标区域的当前所处季节和当前环境温度；
21、根据目标区域的当前所处季节和季节性热源需求特征数据进行匹配，得到当前季节的热源需求特征；
22、根据当前环境温度和热泵群组在不同温度下的工作效率进行匹配，得到热泵群组当前温度下的工作效率；
23、根据所述当前季节的热源需求特征和当前温度下的工作效率控制热泵群组的进水量和提前工作时间，得到热泵群组的季节性控制方案。
24、本方案中，所述对所述热泵群组实施季节性控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境温度变化趋势，根据温度变化趋势预测所述热泵群组的工作效率损失值，得到实际工作效率，具体为：
25、对所述热泵群组实施季节性控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境随时间变化的温度变化，得到环境温度变化数据；
26、引入时间序列分析方法对所述环境温度变化数据进行趋势分析，得到温度线性变化趋势特征；
27、基于lstm算法构建工作效率预测模型，初始化所述工作效率预测模型的权重和偏置参数；
28、将所述温度线性变化趋势特征和热泵群组的在不同温度下的工作效率导入工作效率预测模型中进行训练和学习，并选择均方误差作为损失函数进行模型参数优化；
29、将当前热泵群组工作环境温度和工作时长导入工作效率预测模型中对未来预设时间点的工作效率进行预测，并计算所述热泵群组根据控制方案进行工作的工作效率损失值，得到热泵群组的实际工作效率。
30、本方案中，所述根据热泵群组的实际工作效率对所述季节性控制方案进行调整，形成实时工作控制方案，具体为：
31、基于大数据网络获取热泵群组工作状态下形成冷岛效应的环境温度差异，将所述环境温度差异设定为温差阈值；
32、根据温度线性变化趋势特征预测热泵群组在未来预设时间段内工作环境温度变化是否大于温差阈值；
33、若大于，启动热泵群组的空气循环系统，实时监测热泵群组的工作效率，若工作效率低于预设值，调整空气循环系统的工作功率；
34、若小于，增大热泵群组的运行功率或延长热泵群组的工作时间，对所述季节性控制方案进行调整，形成热泵群组的实时工作控制方案。
35、本专利技术第二方面还提供了一种多功能型空气源热泵控制系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括多功能型空气源热泵控制方法程序，所述多功能型空气源热泵控制方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
36、获取目标区域在每个季节的热源供应需求，通过聚类算法分析目标区域的季节性热源需求特征数据；
37、获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率；
38、根据所述不同温度下的工作效率和季节性热源需求特征数据制定所述热泵群组的季节性控制方案；
39、对所述热泵群组实施控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述获取目标区域在每个季节的热源供应需求，通过聚类算法分析目标区域的季节性热源需求特征数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述根据所述不同温度下的工作效率和季节性热源需求特征数据制定所述热泵群组的季节性控制方案，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述对所述热泵群组实施季节性控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境温度变化趋势，根据温度变化趋势预测所述热泵群组的工作效率损失值，得到实际工作效率，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述根据热泵群组的实际工作效率对所述季节性控制方案进
7.一种多功能型空气源热泵控制系统，其特征在于，所述多功能型空气源热泵控制系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括多功能型空气源热泵控制方法程序，所述多功能型空气源热泵控制方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种多功能型空气源热泵控制系统，其特征在于，所述获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率，具体为：
9.根据权利要求7所述的一种多功能型空气源热泵控制系统，其特征在于，所述根据所述不同温度下的工作效率和季节性热源需求特征数据制定所述热泵群组的季节性控制方案，具体为：
10.根据权利要求7所述的一种多功能型空气源热泵控制系统，其特征在于，所述对所述热泵群组实施控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境温度变化趋势，根据温度变化趋势预测所述热泵群组的工作效率损失值，得到实际工作效率，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述获取目标区域在每个季节的热源供应需求，通过聚类算法分析目标区域的季节性热源需求特征数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述获取目标区域中的多功能型空气源热泵群组的额定运行参数，计算所述热泵群组的在不同温度下的工作效率，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述根据所述不同温度下的工作效率和季节性热源需求特征数据制定所述热泵群组的季节性控制方案，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征在于，所述对所述热泵群组实施季节性控制方案，实时监测热泵群组工作状态下的所处环境温度变化趋势，根据温度变化趋势预测所述热泵群组的工作效率损失值，得到实际工作效率，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种多功能型空气源热泵控制方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖炎冰，温能飞，余百灵，
申请(专利权)人：深圳市博萱实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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