[发明专利]冷水机组人工智能控制方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种冷水机组人工智能控制方法，其特征在于，包括：

建立冷负荷预测模型；

获取采集一定时间内的冷水机组的历史天气及生产数据作为第一训练数据；

将所述第一训练数据通过第一机器学习算法对所述冷负荷预测模型进行训练；

对训练完成的所述冷负荷预测模型输入未来的天气预报数据和生产计划，以使所述冷负荷预测模型输出预定时间内的冷负荷需求；

建立冷机模型；

获取采集一定时间内的冷机历史数据作为第二训练数据；

将所述第二训练数据通过第二机器学习算法对所述冷机模型进行训练；

对训练完成的所述冷机模型输入所述冷负荷预测模型输出的预定时间内冷负荷需求，作为输入数据，以输出所述冷负荷预测模型和所述冷机模型组合优化后的冷负荷需求数据。

2.如权利要求1所述的冷水机组人工智能控制方法，其特征在于，所述第一机器学习算法，包括SVM回归算法、随机森林算法、stacking算法和LSTM算法。

3.如权利要求1所述的冷水机组人工智能控制方法，其特征在于，所述第一训练数据包括历史天气数据、客户人员数据和生产数据。

4.如权利要求1所述的冷水机组人工智能控制方法，其特征在于，所述第二训练数据包括冷机的各项关键参数。

5.如权利要求1所述的冷水机组人工智能控制方法，其特征在于，所述第二机器学习算法包括：SVM回归算法、神经网络算法、l ightbgm、随机森林算法或stacking算法。

6.一种冷水机组人工智能控制装置，其特征在于，包括：

第一建立模块，用于建立冷负荷预测模型；

第一获取模块，用于获取采集一定时间内的冷水机组的历史天气及生产数据作为第一训练数据；

第一训练模块，用于将所述第一训练数据通过第一机器学习算法对所述冷负荷预测模型进行训练；

第一生成模块，用于对训练完成的所述冷负荷预测模型输入未来的天气预报数据和生产计划，以使所述冷负荷预测模型输出预定时间内的冷负荷需求；

第二建立模块，用于建立冷机模型；

第二获取模块，用于获取采集一定时间内的冷机历史数据作为第二训练数据；

第二训练模块，用于将所述第二训练数据通过第二机器学习算法对所述冷机模型进行训练；

第二生成模块，用于对训练完成的所述冷机模型输入所述冷负荷预测模型输出的预定时间内冷负荷需求，作为输入数据，以输出所述冷负荷预测模型和所述冷机模型组合优化后的冷负荷需求数据。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1～5任一项所述的冷水机组人工智能控制方法。

8.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1～5任一项所述的冷水机组人工智能控制方法。