[發明專利]一種冷凝熱回收裝置、造雪系統以及冷凝熱回收方法

在審

• 申請號: 202210538302.9
• 申請日: 2022-05-17
• 公開（公告）號: CN114909936A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發明（設計）人: 馮子桐;宋丹陽;楊金鋼;宋麗娟;索琳皓;蘇智立
• 申請（專利權）人: 吉林建筑大學;碳弈和能（吉林）科技有限責任公司
• 主分類號: F28D21/00
• 分類號: F28D21/00;F25C3/04
• 代理公司: 蘇州拓云知識產權代理事務所(普通合伙) 32344
• 代理人: 郭玉靜

1.一種冷凝熱回收方法，其特征在于，所述冷凝熱回收方法包括以下步驟：

通過熱回收模塊利用熱回收器回收外界大量廢熱；通過制水模塊利用制水器利用廢熱制水；通過注水模塊向專用噴槍注入制造的水；通過高壓模塊利用高壓機將空氣進行加壓；

通過噴射造雪模塊利用噴槍利用高壓空氣將水流分割成微小的粒子并噴入寒冷的外部空氣中造雪；通過溫度預測模塊對造雪天氣溫度進行預測；所述溫度預測模塊預測方法包括：通過統計程序統計歷史冬天天氣溫度數據，并制作溫度數據表，通過溫度數據表獲取歷史冬天天氣溫度數據；利用某一天的時刻溫度數據生成該天的歷史時刻云溫度分布，所述歷史冬天溫度時刻云溫度分布主要是用于表示歷史冬天溫度的變化趨勢，由溫度分布的期望值、溫度分布的熵值和溫度分布的超熵值來表征；重復直至生成n個歷史時刻云溫度分布，將n個歷史時刻云溫度分布的期望特征值、熵特征值和超熵特征值分別組成歷史時刻云的溫度期望特征值序列、歷史時刻云的溫度熵特征值序列和歷史時刻云的溫度超熵特征值序列；其中n為歷史溫度數據的天數；利用歷史時刻云的溫度期望值序列預測下一時刻溫度分布的期望特征值；利用歷史時刻云的溫度熵值序列預測下一時刻溫度分布的熵值；利用溫度超熵值序列預測下一時刻超熵值；獲得下一時刻的溫度分布；

通過雪形態調整模塊對雪的形態進行調整。

2.如權利要求1所述冷凝熱回收方法，其特征在于，所述利用某一天的時刻溫度數據生成該天的歷史時刻云溫度分布采用的是BNCG逆向云發生器，具體包括：

根據該天的溫度樣本點x_j計算該天溫度的樣本均值:

利用該天溫度的樣本均值計算該天溫度一階樣本絕對中心矩:

從而得出該歷史時刻云的熵數字特征為：

利用該天溫度的樣本均值計算該天溫度樣本方差從而得出該歷史時刻云的超熵數字特征為：

3.如權利要求1所述冷凝熱回收方法，其特征在于，所述利用歷史時刻云的溫度期望值序列預測下一時刻溫度分布的期望特征值，包括：

根據歷史時刻云的溫度期望值序列獲得氣溫期望單調序列；

根據所述氣溫期望單調序列，利用一維灰色溫度期望值預測模型得出下一時刻溫度的期望預測值。

4.如權利要求1所述冷凝熱回收方法，其特征在于，所述根據歷史時刻云的溫度期望值序列獲得氣溫期望單調序列包括：

檢驗氣溫歷史時刻云的期望序列的單調性，如果單調增長序列或者單調衰減序列，則歷史時刻云的溫度期望值序列為氣溫期望單調序列。

5.如權利要求4所述冷凝熱回收方法，其特征在于，否則，歷史時刻云的溫度期望值序列為隨機振蕩序列，將隨機振蕩序列依次進行加速平移變換和加權均值運算得到氣溫期望單調序列。