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摘要
空气源热泵“监测外管温变化及运行时间”的化霜判断方法，利用了结霜现象对热泵系统运行参数的时空累积影响效应，需要累积到一定结霜量时才能准确识别，无法实时判断当前换热器的结霜情况。基于此痛点问题，提出一种结霜量预测技术，通过分析结霜过程相关原理，利用神经网络和空气源热泵系统特性，搭建结霜量预测模型，从而对结霜量进行准确识别。试验结果表明，搭建的结霜量预测模型能够实时计算室外换热器的结霜量，且与实际结霜量相比误差在15%以内，对探索更精细更灵敏更智能的化霜判断方式具有参考意义。
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空气源热泵“监测外管温变化及运行时间”的化霜判断方法，利用了结霜现象对热泵系统运行参数的时空累积影响效应，需要累积到一定结霜量时才能准确识别，无法实时判断当前换热器的结霜情况。基于此痛点问题，提出一种结霜量预测技术，通过分析结霜过程相关原理，利用神经网络和空气源热泵系统特性，搭建结霜量预测模型，从而对结霜量进行准确识别。试验结果表明，搭建的结霜量预测模型能够实时计算室外换热器的结霜量，且与实际结霜量相比误差在15%以内，对探索更精细更灵敏更智能的化霜判断方式具有参考意义。
