一种CO卡诺电池热泵侧热力学性能预测方法及相关装置

本发明属于热力学系统与人工智能交叉技术领域，公开了一种CO卡诺电池热泵侧热力学性能预测方法及相关装置，包括：建立CO逆布雷顿热泵循环的一维高保真物理模型，采集覆盖全工况的训练数据集；构建编码器‑潜空间状态转移‑解码器三级串联的神经状态空间代理模型，在训练过程的损失函数中嵌入物理一致性约束，并利用训练数据集对神经状态空间代理模型进行训练；利用训练完成的神经状态空间代理模型对CO卡诺电池热泵侧热力学性能进行预测。本发明能够显著降低单次预测的计算耗时，在毫秒级计算耗时内实现逼近一维物理模型的预测精度。