يعاني نموذج الانحدار بالدعم الناقل (SVR) من قصور في استقرار ودقة التنبؤ باستهلاك الطاقة في أنظمة التكييف المتعددة، وأدخلت هذه الدراسة خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) للحصول على قيم مثالية لمعامل العقوبة ومعامل النواة في نموذج SVR لتحسين أداء التنبؤ. تم إجراء تجربة تشغيل على الوحدات المتعددة في حالة شحن المبرد بنسبة 95.75%، وتمت معالجة بيانات التجربة. استنادًا إلى خوارزمية PSO تم بناء نموذج PSO-SVR لتوقع استهلاك الطاقة، وتمت مقارنة النتائج مع نتائج نموذج SVR ونتائج الحوسبة النظرية. أظهرت النتائج أن متوسط الخطأ التنبؤي للنماذج SVR وPSO-SVR والطريقة النظرية كان 1.43%، 1.08%، و1.57% على التوالي، أما خطأ الجذر التربيعي المتوسط RMSE فكان 105.36، 88.79، و91.37 واط، ونتائج تحسين المعاملات كانت معامل العقوبة C=10000 ومعامل النواة γ=4.275. أدت خوارزمية تحسين سرب الجسيمات إلى تحسين كبير في دقة واستقرار نموذج SVR؛ وبالمقارنة مع الطريقة النظرية، فإن نموذج PSO-SVR أكثر دقة ويطلب عدد أقل من المعاملات المقاسة، مما يقلل من تعقيد نظام القياس ويزيد من الجدوى الاقتصادية.

نظام تدفق المبرد المتغير;استهلاك الطاقة أثناء التشغيل;نموذج التنبؤ;خوارزمية سرب الجسيمات;انحدار الدعم الناقل