【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及热能，具体涉及一种热源塔热泵适用性评价模型构建、适用性评价方法和系统。
技术介绍
1、目前，随着建筑面积的不断增加，建筑能耗急剧增加，日益增长的建筑能耗与有限的能源之间的矛盾亟需得到解决，能源效率和可再生能源的重要性日益凸显。热源塔热泵技术是一种先进的能源利用方式，能够将热能从低温环境中提取出来通过热源塔储存，并在用能高峰时段释放能量，从而实现能源的高效利用和储备。热源塔热泵技术是实现能源系统安全经济、绿色高效运行的重要途经，迫切需要推动热源塔热泵技术的进一步发展，以降低能源消耗和减少对化石燃料的依赖，助力能源领域的可持续发展。
2、热源塔热泵技术为能源系统低碳高效运行提供了新思路，然而目前热源塔热泵技术仍不够成熟，建设维护成本高，且气候地域差异对热源塔热泵的能源转换效率影响较大。目前对热源塔热泵系统的研究大多集中在该系统的优化和效率提升方面，已有的热源塔热泵适用性评价方法由于受主观因素影响，使得构建的适用性评价模型普适性较弱，导致适用性评价结果准确性较低。
技术实现思路p>
1、为了解本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种热源塔热泵适用性评价模型构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述输入数据、所述输出数据，利用粒子群算法对神经网络模型进行训练，得到适用性评价模型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用粒子群算法对神经网络模型进行训练，得到最优权重和最优阈值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设的惯性权重更新表达式，更新所述初始权重和初始阈值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述更新后的惯性权重，更新所述初始权重和初始阈值，
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【技术特征摘要】
1.一种热源塔热泵适用性评价模型构建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述输入数据、所述输出数据，利用粒子群算法对神经网络模型进行训练，得到适用性评价模型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用粒子群算法对神经网络模型进行训练，得到最优权重和最优阈值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设的惯性权重更新表达式，更新所述初始权重和初始阈值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述更新后的惯性权重，更新所述初始权重和初始阈值，包括：
6.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述惯性权重更新表达式如下：
7.如权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述初始权重的更新表达式如下：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型为反向传播神经网络模型。
9.一种适用性评价模型构建系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，包括：
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述模型训练子模块，包括：
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪银，王松岑，甘业平，孟珺遐，王小明，李建锋，郭毅，钟鸣，金璐，黄伟，刘超，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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