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申请/专利权人：无锡冠亚恒温制冷技术有限公司

摘要：本发明涉及空调制冷技术领域，具体涉及水冷机全寿命成本分析与优化系统，包括数据采集模块、数据处理模块、预测分析模块、优化决策模块和用户交互模块，数据采集模块采集水冷机组在运行过程中的数据，数据处理模块连接数据采集模块，用于对采集的数据进行处理和分析，预测分析模块进行全寿命周期成本的预测和分析，优化决策模块制定优化策略，用户交互模块向用户提供操作界面，并显示运行报告和优化建议。本发明通过预测分析模块对不同设备规格和型号的全寿命周期成本进行精准预测，结合设备性能进行综合评估，选择全寿命周期成本最低且性能最佳的设备型号。通过这种科学的设备选型方法，可以显著降低初期采购成本。

主权项：1.水冷机全寿命成本分析与优化系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、预测分析模块、优化决策模块和用户交互模块，其中；所述数据采集模块采集水冷机组在运行过程中的数据，包括温度、湿度、能源消耗、设备运行状态和环境参数，所述数据采集模块还采集设备规格数据、维护记录数据、市场行情数据以及设备生命周期结束数据，所述设备规格数据包括设备的功率及容量，所述维护记录数据包括设备的定期维护成本和故障维护成本，所述市场行情数据包括材料价格以及劳动力成本所述设备生命周期结束数据包括设备报废时的处置费用、拆卸费用以及运输费用；所述数据处理模块连接所述数据采集模块，用于对采集的数据进行处理和分析，生成相应的运行报告；所述预测分析模块连接所述数据处理模块，用于基于处理后的数据进行全寿命周期成本的预测和分析，包含初期成本、运营成本、维护成本和报废成本的估算，具体包括：数据接收和整合：从数据处理模块接收预处理后的数据，包括设备规格、运行状态、能源消耗、维护记录和市场行情数据，将不同来源的数据整合在一起，形成综合性数据集；特征提取：从综合性数据集中提取影响全寿命周期成本的特征变量，包括设备的功率、容量、温度、环境参数、维护频率、材料价格、拆卸费用以及运输费用；模型选择与训练：采用随机森林模型进行全寿命周期成本的预测，将综合性数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练随机森林模型，构建多棵决策树，使用测试集评估模型的预测精度，确保模型能够准确预测全寿命周期成本；初期成本预测：基于设备规格和市场行情，使用训练好的随机森林模型预测初期成本；运营成本预测：基于能源消耗和运行状态，使用训练好的随机森林模型预测未来的运营成本；维护成本预测：基于维护记录和运行状态，使用训练好的随机森林模型预测未来的维护成本；报废成本预测：基于历史设备生命周期结束数据，使用训练好的随机森林模型预测报废成本；综合成本分析：将初期成本、运营成本、维护成本和报废成本整合，建立全寿命周期成本模型；综合成本分析具体包括：初期成本预测：，其中，为设备采购成本，为设备安装成本；运营成本预测：，其中，为第年的能源消耗成本，为第年的日常运营费用；维护成本预测：，其中，为第年的定期维护成本，为第年的故障维护成本；报废成本预测：，其中，为设备拆卸成本，为设备运输成本，为废弃处理成本；全寿命周期成本模型表示为： ，其中，T为设备的使用寿命；所述优化决策模块连接所述预测分析模块，用于根据预测分析结果制定相应的优化策略，包括设备选型优化、能源管理优化以及维护保养计划优化，具体包括：设备选型优化：收集市场上不同设备型号及其规格、性能和成本数据，使用预测分析模块对不同设备的全寿命周期成本进行预测，并结合设备性能，对不同设备进行综合评估，根据综合评估结果，选择全寿命周期成本最低且性能最佳的设备型号；能源管理优化：使用预测分析模块分析设备的能源消耗模式，识别高能耗时段和主要能耗来源，调整设备的运行参数，提高能源利用效率；维护保养计划优化：收集设备的历史维护记录、故障数据和维护费用，使用预测分析模块预测设备的故障发生概率和维护需求，识别高故障风险部件，根据故障预测结果，制定预防性维护计划，重点维护高风险部件；所述用户交互模块连接所述优化决策模块，用于向用户提供操作界面，并显示运行报告和优化建议。

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