[发明专利]一种基于物联网的热泵远程控制优化方法

权利要求书

1.一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：所述方法通过热泵控制器采集传感器获得热泵的运行状态数据，并将采集到的数据上传到云服务器端，同时服务器侧对运行状态信息进行数据分析；所述热泵控制器可以采集一台或多台热泵的运行数据，并且能够对所控制的热泵发出控制指令。

2.根据权利要求1所述一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：热泵控制器和服务器之间的通讯方式为：

热泵控制器与服务器之间采用TCP协议进行连接：client端向server端发起连接请求，server端进行连接校验通过后，server端接受client端的连接及建立连接通道。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：热泵的控制器内置传感器的自栓保护程序。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：设置电子膨胀阀驱动程序。

5.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：热泵的控制器内置数据采集程序。

6.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网的热泵远程控制优化方法，其特征在于：通过粒子群寻优算法调节膨胀阀开度，使排气温度稳定在设定值，避免排气温度过高引起过压保护和压缩机故障，以及排气温度过低影响热泵制热效果。

粒子群寻优算法模型为：

在标准粒子群(PSO)算法中，搜索空间中的粒子代表所求问题变量(蒸发器循环侧的水流量、冷凝器循环侧的水流量、用户侧的供水温度)，通过粒子寻找最优解来解决优化问题。每个粒子都是由当前位置x_i、飞行速度v_i和适应度fitness三部分组成，表示为P(x_i，v_i，fitness)。在迭代过程中，包括个体最优解和群体最优解。找到两个最优解后，通过以下公式更新粒子的速度和位置继续搜索最优解：

V_i(t+1)＝ω×V_i(t)+c₁×rand₁×(p_i-x_i(t))+c₂×rand₂×(g_i-x_i(t))

x_i(t+1)＝x_i(t)+V_i(t+1)

其中，V_i是粒子的速度向量；x_i是粒子的位置向量；ω是惯性权重因子；p_i表示粒子i的个体最优位置；g_i表示粒子i保存的种群最优位置；c₁和c₂是学习因子，是非负常数，c₁代表自身认知系数，c₂代表社会认知系数；rand₁和rand₂是[0，1]之间的随机数。