[发明专利]一种基于机器学习的空气压缩机系统能耗优化方法有效
| 申请号： | 202110286343.9 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112901449B | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 张永力;莫旭东;吉晓峰 | 申请（专利权）人： | 英赛孚工业智能科技(苏州)有限公司 |
| 主分类号： | F04B37/12 | 分类号： | F04B37/12;F04B49/06;F04B51/00;G06F30/27 |
| 代理公司： | 北京佳信天和知识产权代理事务所(普通合伙) 11939 | 代理人： | 卢楠 |
| 地址： | 215006 江苏省苏州市苏州工业*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的空气压缩机系统能耗优化方法，包括如下步骤：步骤S1：读取当前工况信息，调取或估算每台空压机的出口流量；步骤S2：通过机器学习模拟每台空压机的实时能效曲线模型，其中，空压机能效＝空压机出口流量/实时功率；步骤S3：获取空压机实时工况以及空气压缩机系统需求信息，根据空压机的实时工况获取空压机的实时能效曲线，由空压机的实时能效曲线和空气压缩机系统需求信息优化开机组合，获取最优节能开机组合。通过机器学习神经网络模型拟合空压机的能效曲线，根据压缩空气流量的总需求，通过优化算法择优选择空压机负载，改善空压机的群控方式，从而降低空气压缩机系统的能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 空气压缩机 系统 能耗 优化 方法 | ||
【主权项】：
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