多模态建模框架及新型空气源热泵供暖系统的特性分析

《Scientific Reports》：Multimodal modeling framework and characteristic analysis of a new air-source heat pump heating system

　　

摘要

将空气源热泵与相变储能罐结合的供暖系统能够有效利用非高峰时段的电力，并提高能源储存效率。然而，在实际的工业建筑供暖运行中，系统的热特性受到多种因素的影响，这使得传统的单因素预测模型难以准确捕捉其动态行为。为了解决这一问题，本文提出了一种名为XMS（XGBoost、MLP和堆叠模型）的新型预测模型。首先，收集了与相变储能罐耦合的空气源热泵系统的运行数据。其次，基于堆叠集成策略提出了XMS模型，该模型将XGBoost和多层感知器（MLP）作为基础学习器，并使用元学习器对它们的输出进行二次建模。最后，将XMS模型与传统的MLP模型进行了比较。结果表明，XMS模型的预测性能显著优于MLP模型，均方根误差（RMSE）降低了22.5%，决定系数（R2）提高了10.1%。XMS模型更好地捕捉了供暖系统的非线性和多变量耦合特性。本研究为空气源热泵相变储能供暖系统的负荷预测和控制优化提供了一种高效可靠的建模方法，为智能供暖控制技术提供了宝贵的指导。