一种基于机器学习的智能冷站控制系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器学习的智能冷站控制系统，涉及能源与动力工程技术领域，分为基础架构部分和智能辅助部分，其中，基础架构部分包括数据采集子系统、数据分析与预处理子系统、机器学习模型训练子系统、智能控制策略生成子系统、实时监控子系统、故障诊断与预警子系统、人机交互子系统、能源管理子系统、通信子系统，智能辅助部分包括自适应优化子系统、负荷预测子系统、设备健康评估子系统、智能协同子系统、虚拟仿真子系统、绿色能源接入子系统、安全防护子系统，能源管理子系统根据智能控制策略生成子系统的输出，对冷站的能源消耗进行优化管理，通过精准的负荷预测、智能控制策略生成和能源管理优化，降低冷站的能耗，实现节能运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于能源与动力工程，更具体地说，特别涉及一种基于机器学习的智能冷站控制系统。

技术介绍

1、随着社会的发展和科技的进步，能源的高效利用和智能化管理在各个领域都变得至关重要。在空调制冷领域，冷站作为集中供冷的核心设施，其运行效率和控制策略对整个空调系统的性能、能源消耗以及运行成本有着显著影响。

2、传统的冷站控制系统通常依赖于固定的规则和经验进行控制，难以应对复杂多变的运行环境和负荷需求。这类系统在数据采集和分析方面存在局限性，无法充分挖掘数据中的潜在信息，导致控制策略不够精准和灵活。

3、同时，传统冷站控制系统在能源管理上缺乏优化机制，往往造成能源的浪费。在设备维护方面，主要依赖定期检修和故障后的维修，难以提前发现潜在问题，增加了设备故障的风险和维修成本。

4、此外，随着绿色能源的发展和应用，传统冷站控制系统在整合可再生能源方面能力不足，无法充分发挥绿色能源的优势，难以满足可持续发展的要求。

5、在智能化时代，对于冷站的控制需要更加精准、高效、灵活和节能。现有的一些智能控制技术在冷站应用中，存在模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，该一种基于机器学习的智能冷站控制系统分为基础架构部分和智能辅助部分；

2.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，数据采集子系统收集到的冷站运行数据传输给数据分析与预处理子系统，经过处理后的数据被提供给机器学习模型训练子系统用于模型的训练和优化，训练好的机器学习模型在智能控制策略生成子系统中发挥作用，生成控制策略。

3.如权利要求2所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，实时监控子系统将监测到的实时数据反馈给智能控制策略生成子系统，以便对控制策略进行实时调整，同时，实时监控子系...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，该一种基于机器学习的智能冷站控制系统分为基础架构部分和智能辅助部分；

2.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，数据采集子系统收集到的冷站运行数据传输给数据分析与预处理子系统，经过处理后的数据被提供给机器学习模型训练子系统用于模型的训练和优化，训练好的机器学习模型在智能控制策略生成子系统中发挥作用，生成控制策略。

3.如权利要求2所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，实时监控子系统将监测到的实时数据反馈给智能控制策略生成子系统，以便对控制策略进行实时调整，同时，实时监控子系统也将数据传递给故障诊断与预警子系统，用于故障的诊断和预警。

4.如权利要求3所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，故障诊断与预警子系统的结果通过通信子系统传达给人机交互子系统，通知操作人员，人机交互子系统还能接收操作人员的指令，对其他子系统进行参数设置和干预。

5.如权利要求4所述一种基于机器学习的智能冷站控制系统，其特征在于，自适应优化子系统根据冷...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶如刚，李洪刚，李迎滨，杨忠勇，
申请(专利权)人：上海斐心软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：