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申请/专利权人：无锡冠亚恒温制冷技术有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用于估算制冷机中制冷剂接受热量的方法及系统。内容包括：首先，实时采集并预处理制冷系统的运行参数以及制冷剂的物性参数，得到预处理后的时间序列数据；结合预处理后的时间序列数据，对制冷剂在压缩机、冷凝器、蒸发器的吸放热量进行计算，得到吸热量的初始估计值；并对吸热量的初始估计值进行修正，得到吸热量估计值；进一步，定义吸热量估计值的正常工作区间，并判断吸热量估计值是否处于正常工作区间；最后，将吸热量估计值应用于制冷系统的节能控制和大数据分析。解决了现有的制冷剂吸热量估算方法普遍存在的精度不高、实时性差、成本高的技术问题，实现了对制冷剂吸热量的实时、精准估计。

主权项：1.一种用于估算制冷机中制冷剂接受热量的系统，其特征在于，包括以下部分：数据采集模块、数据预处理模块、吸热量计算模块、神经网络修正模块、异常判断模块和应用服务模块；所述数据采集模块，实时采集制冷系统的运行参数以及制冷剂的物性参数；将制冷系统的运行参数和制冷剂的物性参数封装成数据帧，通过Kafka消息队列中间件发布到数据预处理模块订阅的主题中；所述数据预处理模块，对制冷系统的运行参数和制冷剂的物性参数进行预处理，得到预处理后的时间序列数据；将预处理后的时间序列数据发布到吸热量计算模块订阅的Kafka主题中；所述吸热量计算模块，在经典热力学理论的基础上，结合预处理后的时间序列数据，通过稳态工质流动能量平衡方程，对制冷剂在压缩机、冷凝器、蒸发器的吸放热量进行计算，并将压缩机吸热量、冷凝器放热量、蒸发器吸热量作为吸热量的初始估计值；将吸热量的初始估计值，发布到神经网络修正模块订阅的Kafka主题中；所述神经网络修正模块，采用三层BP神经网络对吸热量的初始估计值进行修正，BP神经网络的训练采用梯度下降算法，基于压缩机吸热量、冷凝器放热量、蒸发器吸热量，使用训练好的BP神经网络，预测整机吸热量估计值；并将吸热量估计值发布到异常判断模块订阅的Kafka主题中；所述异常判断模块，根据制冷系统设计规格和工况约束，确定吸热量估计值的正常工作区间；评估吸热量估计值是否处于正常工作区间；将落入正常工作区间的吸热量估计值发布到应用服务模块，将超出正常工作区间的吸热量估计值判定为异常，并发布报警信号到应用服务模块；所述应用服务模块，将吸热量估计值应用于制冷系统的节能控制和大数据分析；在应用服务模块中的节能控制方面，基于吸热量估计值，结合制冷系统的控制目标，通过PID控制算法，计算压缩机频率、膨胀阀开度的调节量。

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