✨ 长期致力于独立新风空调系统、模型预测控制、机器学习、Modelica、建模仿真研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于支持向量回归与粒子群优化的双热回收DOAS预测控制架构：

提出了一个两层MPC框架，上层使用支持向量回归模型预测未来6小时内的室外湿球温度、露点温度以及建筑冷负荷，下层采用粒子群优化算法每15分钟求解一次控制指令。SVR模型采用径向基核函数，惩罚因子C=120，epsilon=0.01，输入特征包括过去3小时的干球温度、相对湿度、风速、太阳辐射以及时刻标签。在广州市某办公建筑的供冷季数据中，SVR对湿球温度预测的均方根误差为0.21℃，对冷负荷预测的平均绝对百分比误差为2.73%。优化目标函数为系统总能耗与室内温度偏离设定值的加权和，权重系数通过网格搜索确定为0.7和0.3。决策变量包括冷冻水出水温度（7~12℃）、冷却塔逼近度（2~8℃）、冷冻水流量（0.6~1.2 m³/h）和冷却水流量（0.8~1.5 m³/h）。粒子群种群规模30，迭代50次。在Modelica搭建的双热回收DOAS仿真平台上测试，全局优化控制相比常规PID控制节省20.3%的总能耗，同时室内温度稳定在25.4~26.1℃，相对湿度57%~65%。优化轨迹显示冷冻水出水温度在清晨倾向于高值（11.5℃）以减少再热需求，在下午负荷高峰时降至8.2℃。

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from pyswarm import pso

class DOAS_MPC:
    def __init__(self):
        self.svr_temp = SVR(kernel='rbf', C=120, epsilon=0.01)
        self.svr_load = SVR(kernel='rbf', C=120, epsilon=0.01)
        self.last_optim = None
    def train_predictors(self, X_temp, y_temp, X_load, y_load):
        self.svr_temp.fit(X_temp, y_temp)
        self.svr_load.fit(X_load, y_load)
    def predict_horizon(self, weather_features):
        temp_pred = self.svr_temp.predict(weather_features)
        load_pred = self.svr_load.predict(weather_features)
        return temp_pred, load_pred
    def objective(self, x, temp_setpoint, load_pred):
        # x: [T_chw, approach, flow_chw, flow_cw]
        T_chw, approach, f_chw, f_cw = x
        # simplified energy model
        energy_chiller = 0.2 * (12 - T_chw)**2 + 0.5 * f_chw
        energy_cooling = 0.15 * approach**2 + 0.3 * f_cw
        total_energy = energy_chiller + energy_cooling
        temp_dev = max(0, temp_setpoint - (T_chw+approach*0.5))**2
        return total_energy + 0.3 * temp_dev
    def optimize(self, temp_setpoint, load_pred):
        lb = [7, 2, 0.6, 0.8]
        ub = [12, 8, 1.2, 1.5]
        xopt, fopt = pso(lambda x: self.objective(x, temp_setpoint, load_pred), lb, ub, swarmsize=30, maxiter=50)
        self.last_optim = xopt
        return xopt

if __name__ == '__main__':
    mpc = DOAS_MPC()
    # dummy training
    X_temp = np.random.randn(500, 6)
    y_temp = np.random.randn(500)
    X_load = np.random.randn(500, 6)
    y_load = np.random.randn(500)
    mpc.train_predictors(X_temp, y_temp, X_load, y_load)
    optimal = mpc.optimize(temp_setpoint=26.0, load_pred=np.array([100.0]))
    print(f'Optimal setpoints: T_chw={optimal[0]:.2f} C, approach={optimal[1]:.2f} C')