本工具是一款专业的 ORC系统优化研究助手, 集成了 注意力机制 LSTM深度学习 非线性NMPC 技术。 智能分析有机朗肯循环(ORC)系统的动态特性,生成最优工况参数与控制策略, 显著提升您的 余热回收效率 与 系统稳定性。
利用注意力机制增强长短期记忆网络对ORC系统时序数据的特征提取能力,精准预测动态工况下的系统响应。
基于非线性模型预测控制算法,在满足物理约束的前提下,计算未来时域内的最优控制序列,最大化系统净输出功。
支持R245fa、R1234ze、R600a等多种常见有机工质,亦可自定义临界参数。
模型经过大量实验数据训练,结合物理机理约束,在变工况下具有较高预测精度。