基于智能优化的多能耦合温度场控制方法及系统

本申请公开了一种基于智能优化的多能耦合温度场控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，方法在能效优化方面通过ST‑CNN时空卷积网络提取温度场时空特征，结合NSGA‑III算法求解多目标优化模型的Pareto前沿，使系统在电热转换效率、制冷系数和人体舒适度之间达到最优平衡；其次在控制精度方面，采用3D卷积核与LSTM模块协同分析温度场动态规律，配合CFD湍流模型仿真验证，可将温度控制误差缩小至较小范围内，较为明显地提升了空间温度均匀性；最后在系统智能化方面，通过近端策略优化算法实现控制参数的自主迭代优化，形成"感知‑决策‑执行‑反馈"的闭环控制体系，减少或消除人工干预需求。