[发明专利]一种冷凝热回收装置、造雪系统以及冷凝热回收方法

权利要求书

1.一种冷凝热回收方法，其特征在于，所述冷凝热回收方法包括以下步骤：

通过热回收模块利用热回收器回收外界大量废热；通过制水模块利用制水器利用废热制水；通过注水模块向专用喷枪注入制造的水；通过高压模块利用高压机将空气进行加压；

通过喷射造雪模块利用喷枪利用高压空气将水流分割成微小的粒子并喷入寒冷的外部空气中造雪；通过温度预测模块对造雪天气温度进行预测；所述温度预测模块预测方法包括：通过统计程序统计历史冬天天气温度数据，并制作温度数据表，通过温度数据表获取历史冬天天气温度数据；利用某一天的时刻温度数据生成该天的历史时刻云温度分布，所述历史冬天温度时刻云温度分布主要是用于表示历史冬天温度的变化趋势，由温度分布的期望值、温度分布的熵值和温度分布的超熵值来表征；重复直至生成n个历史时刻云温度分布，将n个历史时刻云温度分布的期望特征值、熵特征值和超熵特征值分别组成历史时刻云的温度期望特征值序列、历史时刻云的温度熵特征值序列和历史时刻云的温度超熵特征值序列；其中n为历史温度数据的天数；利用历史时刻云的温度期望值序列预测下一时刻温度分布的期望特征值；利用历史时刻云的温度熵值序列预测下一时刻温度分布的熵值；利用温度超熵值序列预测下一时刻超熵值；获得下一时刻的温度分布；

通过雪形态调整模块对雪的形态进行调整。

2.如权利要求1所述冷凝热回收方法，其特征在于，所述利用某一天的时刻温度数据生成该天的历史时刻云温度分布采用的是BNCG逆向云发生器，具体包括：

根据该天的温度样本点x_j计算该天温度的样本均值:

利用该天温度的样本均值计算该天温度一阶样本绝对中心矩:

从而得出该历史时刻云的熵数字特征为：

利用该天温度的样本均值计算该天温度样本方差从而得出该历史时刻云的超熵数字特征为：

3.如权利要求1所述冷凝热回收方法，其特征在于，所述利用历史时刻云的温度期望值序列预测下一时刻温度分布的期望特征值，包括：

根据历史时刻云的温度期望值序列获得气温期望单调序列；

根据所述气温期望单调序列，利用一维灰色温度期望值预测模型得出下一时刻温度的期望预测值。

4.如权利要求1所述冷凝热回收方法，其特征在于，所述根据历史时刻云的温度期望值序列获得气温期望单调序列包括：

检验气温历史时刻云的期望序列的单调性，如果单调增长序列或者单调衰减序列，则历史时刻云的温度期望值序列为气温期望单调序列。

5.如权利要求4所述冷凝热回收方法，其特征在于，否则，历史时刻云的温度期望值序列为随机振荡序列，将随机振荡序列依次进行加速平移变换和加权均值运算得到气温期望单调序列。