在北方严寒地区,清晨打开热泵控制面板,看到电量统计中赫然跳出单日用电超过100度的数据,成为无数用户的噩梦。背后作祟的“元凶”,往往源于看似不起眼的除霜程序失控——霜层误判、过度除霜、或除霜时机不当,竟能将热泵原本高效的“能量搬运工”角色,扭曲成吞噬电能的“怪兽”。
热泵在冬季运行时,蒸发器表面的低温在吸附空气中稀薄热量的同时,必然结霜。霜层如同一层隔热壳,大幅降低热量传递效率。这时合理的除霜必不可少。然而判断何时启动除霜、需清除多少霜层却极其微妙。
传统控制策略基于固定时间间隔或传感器表面温差触发除霜,在变化多端的气候条件下频繁失误:
这种算法瓶颈直接导致能耗激增。河北某供暖公司热泵站数据显示,在误除霜频发期间单位面积耗电量可暴涨46%,设备运行费用增加的同时用户室温稳定性也被严重破坏。技术员无奈形容道:“设备不是在工作,而是在‘发烧打摆子’”。
深度学习系统为热泵除霜提供了突破物理探测局限的动态决策框架。其核心在于将除霜逻辑从单一传感器驱动,升维为 多模态融合建模、预测性干预的智能平台:
1. 引入多维感知网,让“环境理解”超越传感器精度:
2. 预测式动态除霜:实时生成最优指令
算法基于实时感知信息与循环神经网络(RNN)模型,持续推算未来5-20分钟机组结霜速率与性能退化轨迹。一旦预测系统能效将跌破临界值(例如COP<2.8),便自动生成“推荐除霜时间点”并启动预案,同时在除霜过程中持续通过功率和温度检测霜层消除状况。一旦判定霜层已清干净(如除霜90秒即达到清洁目标温度),可提前终止除霜回馈正常运行。
避免电加热在霜除净后持续空耗。
3. 多目标协同优化:不止于除霜
在精准除霜的基础上,AI系统可将除霜行为纳入综合调度:
内蒙古一供热面积超10万平方米的区域热泵能源站引入AI算法改造后,结果令人惊讶:
在一轮持续26小时极端低温(平均-18°C)高湿天气的运行中:
- 系统仅启动5次有效除霜(平均每次5分18秒)
- 相较于前代规则型控制,同期运行耗电降低22%
- 用户室内温度波动从4℃锐减至1.3℃以下
- 全年误除霜发生次数由147次降至6次
山东寿光的大型温室农业项目测试亦显示,AI除霜机制配合变频调控后,使热泵在冬季制热COP提升了近0.7。过去困扰农户的“凌晨霜冻”问题被提前2小时算法预判处理,棚内茄果类蔬菜生长温度波动几乎消失。
随着边缘计算芯片性能的提升和模型轻量化部署的推进,智能算法在热泵除霜中已开始从“实验性项目”转化为商用标配。误除霜这一能源无底洞正在被技术洞见填满。智能除霜不仅代表热泵控制效率质的飞跃,更是整个暖通产业走向全面数智化、零碳运维的关键里程碑——当机器学会理解“环境”而非机械响应时,人类与能源消耗的关系也正在进入新的篇章。
【本文标签】 空气能空调地暖一体机 空气源厂家 空气源热泵供暖 家用热泵空调 热泵烘干机厂家
【责任编辑】版权所有