本发明公开了基于机器学习的太阳能热泵热水系统控制策略优化方法。
所述方法包括：空气源热泵热力模型及太阳能集热器热力模型构建；采集相关数据；热水系统模型构建；负荷预测；策略优化。
本发明对系统进行了热力学模型构建，建立空气源热泵以及太阳能集热器集热过程的输入输出关系，并运用机器学习中的KNN(K‑Nearest Neighbor)监督学习算法，实现热水负荷的逐时预测，以此预测值作为需求负荷值，利用所建立的热力模型分析系统的优化控制策略和节能率，从而为工程人员提供了理论基础，确保热水系统更稳定、更节能地运行。

刘雪峰 路坦 蒋航航 王家绪 郑宇蓝 陈琰 叶灿滔

华南理工大学

510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了基于机器学习的太阳能热泵热水系统控制策略优化方法。
所述方法包括：空气源热泵热力模型及太阳能集热器热力模型构建；采集相关数据；热水系统模型构建；负荷预测；策略优化。
本发明对系统进行了热力学模型构建，建立空气源热泵以及太阳能集热器集热过程的输入输出关系，并运用机器学习中的KNN(K‑Nearest Neighbor)监督学习算法，实现热水负荷的逐时预测，以此预测值作为需求负荷值，利用所建立的热力模型分析系统的优化控制策略和节能率，从而为工程人员提供了理论基础，确保热水系统更稳定、更节能地运行。