ANN-LSTM-STA — o‘tgan maishiy issiq suv iste’moli ketma-ketligini LSTM, ikkilamchi vaznlangan vaqt e’tibori va ANN qatlamlari orqali qayta ishlab, kelajakdagi issiq suv talabini bashorat qilish uchun ishlab chiqilgan gibrid vaqt qatori modelidir. Bo Deng, Xin Zhou, Shaojie Wang, Dong Wang va Xin Meng olib borgan tadqiqotda haqiqiy universitet talabalari yotoqxonasidan yig‘ilgan soatlik maishiy issiq suv ma’lumotlari ANN-LSTM-STA yordamida bashorat qilinib, bu bashoratlar quyosh kollektori–havo manbali issiqlik nasosi issiq suv tizimining feedforward–feedback boshqaruviga bog‘langan. Haqiqiy suv iste’moli ma’lumotlari 1 Mart–30 Noyabr 2023 davriga tegishli bo‘lsa, energiya tizimi samaradorligi POLYSUN simulyatsiyasida baholangan.

ANN-LSTM-STA modeli manbaning 2-jadvalida normallashtirilgan RMSE = 0,320, fizik masshtabga o‘tkazilgan RMSE = 167,0 L va normallashtirilgan MAE = 0,217 ko‘rsatkichlari bilan ANN, LSTM va bir e’tiborli ANN-LSTM-A modellariga qaraganda pastroq xato ko‘rsatgan. 2-jadval va batafsil natijalar matniga ko‘ra ANN bilan solishtirganda RMSE %33,05, MAE esa %24,65 kamaygan.

Bashoratga asoslangan II-sxema an’anaviy doimiy talabga asoslangan I-sxema bilan bir xil meteorologik va uskunaviy sharoitlarda POLYSUN’da taqqoslangan. II-sxemada quyosh kollektorining issiqlik ishlab chiqarishi %9,47 oshgan; ASHP issiqlik ishlab chiqarishi %57,52, ASHP ishlash vaqti %33,45, nasos energiya sarfi %16,65 va tizimning umumiy energiya iste’moli %43,85 kamaygan. COP %6,42, tizim COPsi esa %18,39 oshgan.

Bu natijalar haqiqiy issiq suv iste’moli ma’lumotlari bilan oziqlantiriladigan bashoratga asoslangan boshqaruv simulyatsiya muhitida kuchli energiya tejash salohiyatini ko‘rsatishini qo‘llab-quvvatlaydi. Biroq energiya tejash va COP natijalari haqiqiy binoda o‘lchangan dala natijalari emas; tadqiqotchilar real vaqt rejimidagi dala tasdig‘i, turli binolar va iqlim hududlaridagi sinovlarni kelajakdagi ishlar qatoriga kiritganlar.

Tadqiqot yechishga qaratilgan muhandislik muammosi

Universitet yotoqxonalarida maishiy issiq suv talabi kun davomida va haftaning turli kunlarida sezilarli darajada o‘zgarishi mumkin. An’anaviy loyihalash yondashuvida tizim quvvatining yuqori talabni qoplaydigan doimiy kvota asosida belgilanishi talab past bo‘lgan davrlarda keraksiz issiqlik ishlab chiqarishiga va uskunaning uzoq vaqt ishlashiga olib kelishi mumkin.

Quyosh energiyasi va havo manbali issiqlik nasosidan birgalikda foydalanish bu muammoni o‘z-o‘zidan hal qilmaydi. Quyosh nurlanishi va foydalanuvchi talabi vaqt jihatidan mos kelmaganda quyosh energiyasining bir qismi yetarlicha foydalanilmasligi mumkin; ASHP esa zarur bo‘lganidan uzoqroq ishlashi yoki past qisman yuk sharoitida samaradorligi pasayishi mumkin.

Tadqiqot yondashuvi energiya tizimini faqat joriy harorat yoki lahzalik talabga javob beradigan reaktiv tizimdan kelajakdagi issiq suv iste’molini oldindan bashorat qiladigan boshqaruv tuzilmasiga aylantirishdir.

ANN-LSTM-STA Modeli Ushbu Tadqiqotda Nimani Bashorat Qiladi?

ANN-LSTM-STA modeli Xi’an shahridagi 700 talaba yashaydigan 7-sonli talabalar yotoqxonasining o‘tgan soatlik maishiy issiq suv iste’moli ketma-ketligidan foydalanib, kelajakdagi DHW iste’molini bashorat qiladi; bashorat qilingan iste’mol keyinchalik quyosh kollektori va havo manbali issiqlik nasosining qachon va qay darajada ishlatilishini belgilaydigan feedforward boshqaruv kirishi sifatida qo‘llanadi.

Tadqiqot binosi va loyihaviy issiq suv talabi

Tadqiqotning tayanch binosi olti qavatli talabalar yotoqxonasi bo‘lib, jami 700 talabani sig‘diradi. An’anaviy loyihaviy kvota 20–25 L/(kishi·kun) oralig‘idan yuqori chegara — 25 L/(kishi·kun) sifatida tanlangan.

Shunga ko‘ra loyihaviy kunlik issiq suv miqdori:

700 kishi × 25 L/(kishi·kun) = 17.500 L/kun

deb qabul qilingan.

Manbadagi issiq suv issiqlik yuklamasi tenglamasi

Manba (1)-tenglamani quyidagi ko‘rinishda beradi:

\[ Q_h=\frac{m q_r (t_r-t_o)\rho_r}{86400} \tag{1} \]

Manba izohiga ko‘ra \(Q_h\) to‘liq kunlik loyihaviy soatning issiqlik iste’molini (kW), \(m\) foydalanuvchilar sonini, \(q_r\) kunlik issiq suv kvotasini, \(t_r\) loyihaviy issiq suv haroratini, \(t_o\) mahalliy sovuq suv haroratini va \(\rho_r\) issiq suv zichligini ifodalaydi. Loyihaviy issiq suv harorati \(t_r=50\,^{\circ}\mathrm{C}\) deb olingan.

Manba xuddi shu izohda suvning solishtirma issiqlik sig‘imini \(C=4{,}187\ \mathrm{kJ/(kg\cdot ^\circ C)}\) deb belgilaydi; biroq \(C\) hadi chop etilgan (1)-tenglamada yo‘q. Shu sababli (1)-tenglama Verianla tomonidan jim tarzda tuzatilmagan, manbada chop etilgan holatda va hisobot ogohlantirishi bilan saqlangan.

Quyosh kollektorining maydoni qanday aniqlanadi?

Manba quyosh kollektori maydoni uchun:

\[ A_C= \frac{Q_w\rho_r C(t_r-t_o)f} {J_T\eta_{cd}(1-\eta_L)} \tag{2} \]

tenglamasidan foydalanadi.

Bu yerda \(Q_w\) o‘rtacha kunlik issiq suv iste’molini, \(\rho_r\) suv zichligini, \(C\) suvning solishtirma issiqlik sig‘imini, \(t_r-t_o\) harorat ortishini va \(f\) quyosh energiyasi kafolat ulushini ifodalaydi. \(J_T\) quyosh nurlanishini, \(\eta_{cd}\) yillik o‘rtacha kollektor samaradorligini va \(\eta_L\) bak hamda quvur tizimidagi issiqlik yo‘qotish ulushini ko‘rsatadi.

Xi’an manbada III sinf quyosh energiyasi hududi sifatida ko‘rib chiqilgan va \(f\) uchun 0,4–0,5 oralig‘i berilgan. Manba tizim sxemasidagi yassi plastinkali quyosh kollektorining yalpi maydoni 324 m² deb ko‘rsatilgan.

Havo manbali issiqlik nasosi qanday ishlaydi?

ASHP atrof havodan issiqlik oladigan bug‘latgich, kompressor, kondensator va kengaytirish klapanidan iborat klassik bug‘-siqish siklidan foydalanadi. Bug‘latgichda muhitdan issiqlik olgan sovutgich bug‘lanadi, kompressorda yuqori harorat va bosimga ko‘tariladi, kondensatorda issiqligini issiq suv bakiga beradi va kengaytirish klapanidan keyin yana bug‘latgichga qaytadi.

Manba ASHP loyihaviy issiqlik yuklamasini:

\[ Q_g= \frac{q_h m C_W(t_{end}-t_0)\rho_W} {3600T} \tag{3} \]

ko‘rinishida beradi. Biroq bu tenglamaning darhol ostidagi izoh faqat \(q_h\), \(C_W\) va foydalanish vaqtini ta’riflaydi; tenglamadagi boshqa belgilarni tizimli tarzda izohlamaydi. Bu terminologik kamchilik manbada qanday bo‘lsa, shunday saqlangan.

Manba hisoblangan isitish talabini 34 kW deb beradi va ishonchlilik uchun 40 kW isitish quvvatiga ega ASHP ni tanlaydi. Qurilmaning elektr quvvati 10 kW, sovutgichi R-407c va ko‘rsatilgan sovutgich miqdori 20,2 kg.

S-ASHP tizimining fizik tuzilishi

POLYSUN 2025.12 modelida tizimning uchta asosiy energiya komponenti yassi plastinkali quyosh kollektori, havo manbali issiqlik nasosi va suv bilan ishlaydigan issiq suv saqlash bakidir. Saqlash baki quyosh kollektori bilan ASHP o‘rtasidagi qisqa muddatli issiqlik ta’minoti farqlarini muvozanatlash va foydalanuvchiga barqarorroq issiq suv berish uchun issiqlik buferi vazifasini bajaradi.

Manba Figure 1’da shuningdek quyosh aylanish nasosi, suv nasosi, yordamchi isitish boshqaruvchisi, uch yo‘lli klapan va aralashtirish klapani ko‘rsatilgan. Tizim chiqish harorati 50 °C maqsadiga muvofiq boshqariladi.

Bashorat modeli qaysi ma’lumotlardan foydalanadi?

ANN-LSTM-STA modeli kirish sifatida faqat o‘tgan DHW iste’moli ketma-ketligidan foydalanadigan bir o‘zgaruvchili vaqt qatori bashoratidir. Tashqi havo harorati, quyosh nurlanishi, ta’til, imtihon davri, hafta kuni yoki soat haqidagi ma’lumot alohida model kirishlari emas.

Ma’lumotlar talabalar yotoqxonasidagi IC-karta o‘lchash tizimidan 1 Mart–30 Noyabr 2023 oralig‘ida soatlik yig‘ilgan. Jami 6600 ta yaroqli yozuv mavjud.

Oldindan ishlov berish ketma-ketligi:

ANN-LSTM-STA arxitekturasi

Manbaning asosiy arxitektura tavsifida model to‘rtta ketma-ket moduldan iborat: LSTM kirish/vaqt kodlash qatlami, secondary weighted temporal attention (STA), ANN yashirin qatlami va ANN chiqish qatlami.

LSTM o‘tgan iste’mol ketma-ketligining vaqtga bog‘liqliklarini yashirin holatlar sifatida kodlaydi. STA qatlami bu yashirin holatlarni bashorat uchun ahamiyatiga ko‘ra qayta vaznlaydi. E’tibor vaznlari bilan boyitilgan tasvir keyin 50 ta ReLU neyronli ANN yashirin qatlamiga va bitta chiziqli chiqish neyroniga uzatiladi.

Manba o‘rgatiladigan parametrlarning umumiy sonini taxminan 45.000 deb bildiradi.

Ikkilamchi vaznlangan vaqt e’tibori mexanizmi

Manbaning Figure 3’i e’tibor tuzilishini ikki bosqichli vaznlash ko‘rinishida ko‘rsatadi. Birinchi bosqichda yashirin holatlar vaznlanadi, ammo yig‘ilmaydi; ikkinchi bosqichda qayta vaznlangan tasvirlar hosil qilinadi. Sxemada ikkinchi vaznlash va yakuniy birlashtirish cosine correlation hisoblari yordamida hosil qilinishi ko‘rsatilgan.

Bunga qarshi, keyingi matn “spatiotemporal attention (STAM)” sarlavhasi ostida temporal hamda spatial e’tibor vaznlarini ta’riflaydi:

\[ e_t^T=v_T\tanh(W_T h_t+b_T) \tag{4} \]

\[ \alpha_t^T= \frac{\exp(e_t^T)} {\sum_{j=1}^{T}\exp(e_j^T)} \tag{5} \]

\[ e_i^S=v_S\tanh(W_S h_i+b_S) \tag{6} \]

\[ \alpha_i^S= \frac{\exp(e_i^S)} {\sum_{j=1}^{N}\exp(e_j^S)} \tag{7} \]

\[ \alpha_{t,i}^{ST}= \alpha_t^T\cdot\alpha_i^S \tag{8} \]

\[ \hat{h}= \sum_{t=1}^{T}\sum_{i=1}^{N} \alpha_{t,i}^{ST}h_{t,i} \tag{9} \]

Bu tenglamalar zanjiri temporal va spatial vaznlarning ko‘paytirilib, birlashgan attention xaritasiga aylantirilishini ifodalaydi. Biroq maqolaning ma’lumot tavsifi bir o‘zgaruvchili DHW vaqt qatori, modelning asosiy nomi esa ANN-LSTM-STA. Manba Figure 3’dagi ikki bosqichli cosine-correlation STA tuzilmasi bilan (4)–(9)-tenglamalardagi STAM tuzilmasi amalda qanday moslashtirilganini aniq tushuntirmaydi.

Model qanday o‘qitildi?

Grid search davomida LSTM hidden dimension uchun 32, 64 va 128; ANN yashirin neyronlari soni uchun 30, 50 va 100; batch size uchun 32, 64 va 128; learning rate uchun 0,001, 0,0005 va 0,0001 nomzodlari taqqoslangan.

Dasturiy muhit Python 3.9, TensorFlow 2.10.0/Keras, scikit-learn 1.2.0, pandas 1.5.3, NumPy 1.23.5 va Matplotlib 3.7.0. Uskuna Intel Core i7-12700H, 32 GB RAM va NVIDIA GeForce RTX 3060 6 GB GPU; CUDA 11.2 va cuDNN 8.1 ishlatilgan.

Ma’lumotlarni bo‘lish protokolidagi manba ichki muammo

Manbaning bir joyida dastlabki kod bo‘linishi Mart–Oktyabr o‘qitish (~%73), Noyabr validatsiya (~%9) va “test set yo‘q” deb ta’riflangan. Keyin yakuniy model “held-out test set” da baholangani aytiladi. Alohida test to‘plami qaysi sanalar yoki yozuvlarning necha foizidan iborat ekani tushuntirilmagani sababli, samaradorlik metriklarining to‘liq mustaqil baholash protokolini manbadan ishonchli qayta tiklab bo‘lmaydi.

Feedforward–Feedback Boshqaruv An’anaviy Doimiy Boshqaruvdan Qanday Farq Qiladi?

I-sxema issiq suv talabini doimiy loyihaviy kvota asosida belgilab, tizim ishga tushgandan keyin teskari aloqa orqali javob bersa, II-sxema ANN-LSTM-STA ning 24 soat oldingi iste’mol bashoratini feedforward kirishi sifatida ishlatib, quyosh va ASHP ishlab chiqarishini oldindan rejalashtiradi; haqiqiy foydalanish maqsadga yetmasa, PI asosidagi feedback tuzatishi ishga tushadi.

I-sxema

I-sxema an’anaviy DHW loyihalash standartiga asoslanadi. Terminal issiq suv talabi doimiy rejimga ko‘ra belgilanadi va tizim asosan teskari aloqa orqali ishlaydi. Haqiqiy foydalanuvchi iste’molidagi cho‘qqi va past nuqtalar oldindan bashorat qilinmaydi.

II-sxema

II-sxema avval ANN-LSTM-STA bilan suv iste’molini bashorat qiladi. Bashorat qilingan talab feedforward boshqaruvi orqali terminal issiq suv talabini oldindan belgilaydi. Tizim ishlay boshlagach, haqiqiy talab qondirilgan-qondirilmagani kuzatiladi; maqsad bajarilmasa, feedback mexanizmi quyosh va ASHP chiqishlarini qayta sozlaydi.

Manbada bildirilgan boshqaruv xususiyatlari quyidagicha:

Bulutli kun ssenariysida kollektor tizimdan chiqariladi va ASHP to‘liq yukni qoplaydi. II-sxema shuningdek ASHP ishini past tarifli soatlarga oldindan rejalashtirishi mumkin.

Gaussian shovqinga chidamlilik testi

Manbaga ko‘ra %5–15 Gaussian shovqin ostida boshqaruvchi issiq suv baki haroratini ±3 °C ichida ushlab, energiya iste’molidagi oshishni %4 dan past cheklagan. Bu manbada bildirilgan simulyatsion chidamlilik sinovidir; haqiqiy sensor shovqini ostidagi dala tajribasi emas.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

RMSE va MAE nimani o‘lchaydi?

RMSE va MAE bashorat qilingan issiq suv iste’moli bilan haqiqiy iste’mol o‘rtasidagi xatoni o‘lchaydi. Past qiymat yaxshiroq bashorat samaradorligini anglatadi.

Manba RMSE uchun:

\[ RMSE= \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i-y_i)^2} \tag{10} \]

tenglamasini keltiradi. Kvadratlash kattaroq xatolarga ko‘proq vazn beradi.

MAE esa:

\[ MAE= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} |\hat{y}_i-y_i| \tag{11} \]

deb ta’riflangan va bashoratlarning haqiqiy qiymatlardan o‘rtacha mutlaq og‘ishini o‘lchaydi.

To‘rtta bashorat modelining samaradorligi

Bashorat egri chiziqlari qanday o‘zgaradi?

Manbaning Figure 4–7’i haqiqiy va bashorat qilingan soatlik iste’mol qatorlarini taqqoslaydi. ANN modeli, ayniqsa, yuqori iste’mol cho‘qqilarida haqiqiy egri chiziqdan aniqroq og‘ishlarni ko‘rsatadi. LSTM davriy tuzilmani yaxshiroq kuzatadi.

ANN-LSTM-A da cho‘qqi va vodiylar yaxshiroq mos keladi, ammo ayrim keskin o‘zgarish nuqtalarida og‘ishlar davom etadi. ANN-LSTM-STA grafigida bashorat egri chizig‘i, ayniqsa yuqori iste’mol cho‘qqilarida, haqiqiy qatorga yaqinroq boradi.

Bu grafiklar modelning nisbiy bashorat xatti-harakatini qo‘llab-quvvatlaydi; biroq maqolada xom soatlik ma’lumotlar jadvali e’lon qilinmagani sababli grafiklardan yangi aniq oraliq qiymatlar chiqarilmasligi kerak.

POLYSUN taqqoslashining tajriba dizayni

I-sxema va II-sxema bir xil meteorologik ma’lumotlar, bir xil uskuna quvvati, bir xil boshlang‘ich bak harorati va bir xil komfort talablari bilan modellashtirilgan. Asosiy farq terminal DHW talabi qanday hosil qilinishi va boshqaruvning qanchalik oldindan ko‘ruvchi ekanidir.

Bu dizayn ikki boshqaruv yondashuvini bir xil asosiy tizim sharoitida taqqoslash imkonini beradi. Biroq natijalar simulyatsiya modelining aniqligi va taxminlariga bog‘liq.

Quyosh kollektorining issiqlik ishlab chiqarishi

II-sxemaning jami quyosh kollektor issiqlik ishlab chiqarishi 11.206,26 kWh dan 12.267,75 kWh gacha oshgan. O‘sish %9,47 ni tashkil etgan.

Manbaning Figure 10’ida, ayniqsa Noyabrning ayrim kunlarida II-sxema ko‘proq quyosh issiqligidan foydalangani ko‘rsatiladi. Tadqiqotchilar buni talabning oldindan bashorat qilinishi va quyosh energiyasidan qulayroq vaqtlarda foydalanish bilan bog‘laydi.

ASHP issiqlik ishlab chiqarishi va ishlash vaqti

ASHPning jami issiqlik ishlab chiqarishi I-sxemada 14.643,11 kWh bo‘lgan bo‘lsa, II-sxemada 6220,71 kWh gacha kamaygan. Bu %57,52 kamayishdir.

ASHPning jami ishlash vaqti 293 soatdan 195 soatgacha tushgan, ya’ni %33,45 kamaygan. Figure 11 ko‘plab kunlarda II-sxemada ASHPning kunlik issiqlik ishlab chiqarishi va ishlash vaqti pastroq ekanini ko‘rsatadi.

Nasos energiya sarfi

Manbaning 3-jadvali nasos energiya sarfini I-sxema uchun 879,86 Wh va II-sxema uchun 733,37 Wh deb berib, %16,65 kamayishni bildiradi.

Bunga qarshi, Figure 12 ni izohlagan matn “average daily energy consumption” uchun %18,7 kamayishni bildiradi. Manba bu ikki foizning hisoblash ta’riflarini to‘liq muvofiqlashtirmagani uchun umumiy taqqoslashda Table 3 dagi jami natija — %16,65 asos qilib olingan.

Tizimning umumiy energiya iste’moli

Tizimning umumiy energiya iste’moli I-sxemada 3266,56 kWh, II-sxemada 1834,28 kWh deb xabar qilingan. Kamayish:

%43,85

deb berilgan.

Figure 13 da II-sxema Noyabrning ko‘p kunlarida kamroq energiya iste’mol qilgani ko‘rinadi. Manba matni bu farqni “statistically significant” deb atasa-da, taqqoslash uchun p qiymati, ishonch oralig‘i yoki mustaqil gipoteza testi taqdim etilmagan. Shu sababli natija bu yerda faqat xabar qilingan simulyatsiya farqi sifatida talqin qilinadi.

Issiq suv baki harorati

Manbaning Figure 14 ida 50 °C set qiymati etalon chiziq sifatida ko‘rsatilgan. An’anaviy I-sxema ayrim kunlarda set qiymatidan pastga tushgani, ayniqsa 21 Noyabrda o‘rtacha bak harorati 47,05 °C bo‘lgani qayd etilgan.

Manbaga ko‘ra II-sxema o‘sha kunlarda bak haroratini 50 °C dan yuqori ushlab turgan. Biroq ayrim kunlarda II-sxema harorati ham set qiymatidan ancha yuqori ekani grafikda ko‘rinadi; shu sababli samaradorlik faqat “aniq 50 °C da ushlab turish” emas, balki talabni qondiruvchi oldindan ko‘ruvchi boshqaruv sifatida baholanishi kerak.

COP va COPsys Natijalari Qanday Talqin Qilinishi Kerak?

Manbada COP alohida issiqlik nasosi/qurilma samaradorlik koeffitsiyentini, COPsys esa butun S-ASHP tizimining samaradorlik koeffitsiyentini anglatadi; II-sxemada o‘rtacha COP 3,58 dan 3,81 gacha, COPsys esa 7,32 dan 8,97 gacha oshgan, biroq bu qiymatlar POLYSUN simulyatsiyasi natijalari bo‘lib, haqiqiy dala COP o‘lchovlari emas.

Xulosa bo‘limidagi RMSE/MAE foiz nomuvofiqligi

Manbaning 2-jadvali va batafsil natijalar matni ANN-LSTM-STA ANN ga nisbatan RMSE ni %33,05, MAE ni %24,65 kamaytirganini bildiradi. Biroq conclusion bo‘limi xuddi shu model uchun %27,20 va %22,22 qiymatlarini beradi.

%27,20 va %22,22 qiymatlari 2-jadvalda ANN-LSTM-A modeliga tegishli bo‘lgani sababli, ushbu Verianla maqolasida ANN-LSTM-STA taqqoslashi uchun 2-jadval va batafsil natijalar matniga mos %33,05 va %24,65 ishlatilgan; manba ichidagi farq ham alohida saqlangan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

Haqiqiy talabalar yotoqxonasi iste’mol ma’lumotlarida ANN-LSTM-STA manbada taqqoslangan ANN, LSTM va ANN-LSTM-A modellaridan pastroq RMSE va MAE hosil qilgan.

POLYSUN simulyatsiyasida bashoratga asoslangan feedforward–feedback boshqaruv an’anaviy doimiy talabga asoslangan boshqaruvga qaraganda yuqoriroq quyosh energiyasi foydalanishi, pastroq ASHP issiqlik ishlab chiqarishi, qisqaroq ASHP ishlash vaqti va pastroq umumiy tizim energiya iste’moli bilan bog‘liq.

II-sxemaning simulyatsion COP va COPsys qiymatlari I-sxemadan yuqori.

Manbadagi Gaussian shovqin ssenariysi boshqaruv ma’lum model buzilishlari ostida issiq suv baki haroratini cheklangan diapazonda ushlab tura olishini ko‘rsatadi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

Tadqiqot haqiqiy universitet issiq suv tizimida %43,85 energiya tejalishi o‘lchanganini ko‘rsatmaydi. Bu qiymat POLYSUN simulyatsiyasidan kelib chiqadi.

Tadqiqot ANN-LSTM-STA turli kampuslar, iqlim hududlari yoki foydalanuvchi profillarida aynan shu xato qiymatlarini berishini ko‘rsatmaydi.

Energiya iste’molining kamayishidan uglerod emissiyasi ham kamayishi mumkin degan xulosa qilish mumkin; biroq tadqiqot haqiqiy CO₂ emissiyasini bevosita o‘lchamagan.

Manbadagi “statistically significant” iborasiga qaramay, I–II sxemalardagi energiya farqlari uchun mustaqil inferensiya testi xabar qilinmagani sababli statistik ahamiyat darajasini tasdiqlab bo‘lmaydi.

Ma’lumotlarni bo‘lish protokolidagi ziddiyat tufayli 2-jadval metriklari haqiqatan ham mustaqil, ilgari ko‘rilmagan test to‘plami samaradorligini ifodalash-ifodalamasligini manba matnidan aniq tasdiqlab bo‘lmaydi.

Tadqiqotning Asosiy Tasdiqlash Chegarasi Nima?

Tadqiqotning eng muhim tasdiqlash cheklovi shundaki, issiq suv iste’moli haqiqiy universitet binosida o‘lchangan bo‘lsa-da, S-ASHP energiya samaradorligi va boshqaruv yutuqlari haqiqiy tizimda emas, POLYSUN simulyatsiyasida baholangan; dala qo‘llanilishi, turli binolar va turli iqlimlarda umumlashtirish hali amalga oshirilmagan.

Kelajakdagi tadqiqot tavsiyalari

Mualliflar bashorat modeliga soat, hafta kuni, imtihon davrlari, ta’tillar va ob-havo o‘zgaruvchilarini qo‘shishni tavsiya qiladilar. Hozirgi bir o‘zgaruvchili model bu ma’lumotlardan bevosita foydalanmaydi.

Benchmark taqqoslashlarini Transformer asosidagi modellar va kechiktirilgan xususiyatlardan foydalanadigan XGBoost hamda Random Forest kabi daraxtga asoslangan usullar bilan kengaytirish tavsiya etiladi.

Kelajakdagi eng muhim qadamlardan biri haqiqiy issiq suv tizimida real vaqt dala qo‘llanilishidir. Mualliflar shuningdek modelni bir nechta bino va iqlim hududida tasdiqlashni istaydilar.

Buffer tank sig‘imining boshqaruv samaradorligiga ta’siri bo‘yicha sezgirlik tahlili va STA mexanizmining cosine-similarity yoki multi-head attention variantlarini o‘rganish ham kelajakdagi tadqiqot maqsadlari qatoriga kiradi.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl sarlavha: Research on the Operation of a Solar–Air Source Heat Pump Hot Water System Based on the Demand-Side ANN-LSTM-STA Algorithm for Prediction Response.

Mualliflar: Bo Deng; Xin Zhou; Shaojie Wang; Dong Wang; Xin Meng.

Corresponding author: Xin Meng.

Muassasa: LiZhi College, Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723001, China.

Jurnal: Energies.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Nashr ma’lumoti: Energies 2026, 19, 4173.

DOI: 10.3390/en19174173.

Maqola tarixi: Qabul qilindi 17 Iyul 2026; qayta ko‘rib chiqildi 27 Avgust 2026; qabul qilindi 31 Avgust 2026; nashr etildi 3 Sentyabr 2026.

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan, ochiq kirishli original energetika muhandisligi/modellashtirish maqolasi; haqiqiy DHW iste’moli ma’lumotlariga asoslangan mashinaviy o‘rganish bashorati + POLYSUN energiya tizimi simulyatsiyasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tadqiqot obyekti: Xi’an shahridagi 700 talabali, 6 qavatli 7-sonli talabalar yotoqxonasi.

Ma’lumotlar davri: 1 Mart 2023–30 Kasım 2023.

Namunalash: 1 saat.

Yaroqli yozuv: 6600.

Yetishmayotgan ma’lumot: <%0,5; chiziqli interpolatsiya.

Normallashtirish: Min–Max [0,1].

Sliding window: 24 saat.

Bashorat modeli: ANN-LSTM-STA.

Taqqoslash modellari: ANN, LSTM, ANN-LSTM-A.

Asosiy bashorat metrikalari: RMSE va MAE.

Tanlangan LSTM hidden dimension: 64.

ANN hidden neurons: 50.

Optimizer: Adam; learning rate = 0,001; β1 = 0,9; β2 = 0,999.

Loss: Mean Squared Error.

Training: 100 epoch; batch size 64; early stopping patience 10; dropout yo‘q; random seed 42.

Dasturiy ta’minot: Python 3.9; TensorFlow 2.10.0/Keras; scikit-learn 1.2.0; pandas 1.5.3; NumPy 1.23.5; Matplotlib 3.7.0.

Hisoblash uskunasi: Intel Core i7-12700H; 32 GB RAM; NVIDIA GeForce RTX 3060 6 GB; Windows 11; CUDA 11.2; cuDNN 8.1.

Energiya simulyatsiyasi: POLYSUN 2025.12.

S-ASHP asosiy komponentlari: Yassi plastinkali quyosh kollektori, havo manbali issiqlik nasosi, issiq suv saqlash baki va aylanish/nasos boshqaruv uskunalari.

Quyosh kollektori: Manbaning Figure 1’ida yalpi maydon 324 m².

ASHP: 40 kW isitish quvvati; 10 kW elektr quvvati; R-407c; 20,2 kg sovutgich.

Boshqaruv: 24 soat oldinga bashorat, 45–55 °C ishlash diapazoni, 50 °C set qiymati, quyosh ustuvor / ASHP qo‘llab-quvvatlovchi / kutish rejimlari, o‘zgaruvchan chastotali nasos va PI feedback.

Moliyalashtirish: Key Science and Technology Program of Shaanxi Province (2025QCY-KXJ-015) va Key Research and Development Program of Shaanxi (2025CY-YBXM-378).

Ma’lumotlar mavjudligi: Ma’lumotlar to‘plami va kod corresponding author Xin Meng’dan so‘rov asosida olinishi mumkin.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirganlar.

Muallif hissalari: Ma’lumotlar kuratsiyasi Xin Zhou, Shaojie Wang va Dong Wang; moliyalashtirishni jalb qilish, loyiha boshqaruvi va rahbarlik Xin Meng; dastlabki qoralama Bo Deng deb bildirilgan.

Manba ichidagi ma’lumotlarni bo‘lish nomuvofiqligi: Usulning bir joyida Mart–Oktyabr o‘qitish / Noyabr validatsiya va test to‘plami yo‘qligi aytilsa, keyingi bo‘limda yakuniy model held-out test set da baholangani aytiladi. Test to‘plami qaysi yozuvlardan iborat ekani tushuntirilmagan.

Manba ichidagi natijalar nomuvofiqligi: Table 2 va batafsil natijalar matni ANN-LSTM-STA uchun ANN ga nisbatan RMSE/MAE kamayishini %33,05 / %24,65 deb bersa, conclusion %27,20 / %22,22 deb yozadi. Oxirgi ikki qiymat Table 2 da ANN-LSTM-A ga tegishli.

Manba ichidagi arxitektura nomuvofiqligi: Modelning asosiy tavsifi va Figure 3 secondary weighted temporal attention (STA) tuzilmasini tushuntirsa, keyingi Equation 4–9 bo‘limida spatiotemporal attention (STAM) va spatial attention atamalari ishlatiladi; manba bu ikki ta’rifni aniq muvofiqlashtirmagan.

Tenglama hisobot eslatmasi: (1)-tenglama ostida \(C\) solishtirma issiqlik sig‘imi sifatida ta’riflangan bo‘lsa-da, \(C\) tenglamaning o‘zida ko‘rinmaydi. (3)-tenglamadagi ayrim belgilar ham uning darhol ostidagi izohda ta’riflanmagan. Bu nuqtalar Verianla tomonidan jim tarzda tuzatilmagan.

Asosiy metodologik cheklov: Haqiqiy bino suv iste’moli modelga kirish ma’lumotini bersa-da, energiya tejash, COP va ishlash samaradorligi natijalari POLYSUN simulyatsiyasiga tegishli. Real vaqt dala tasdig‘i o‘tkazilmagan.

Vizual qayta foydalanish eslatmasi: Manba CC BY litsenziyasiga ega; biroq Verianla uchun original tizim, model arxitekturasi va boshqaruv oqimi sxemalarini yaratish manba rasmlarini piksel darajasida qayta ishlatishdan afzal ko‘rilishi kerak.