基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电技术

本发明专利技术提供一种基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电，构建方法包括：获取家电由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况；获取设定运行状态下家电的运行参数；根据所述运行工况、所述设定运行状态下运行参数构建家电节能模型，采用遗传算法对获取的运行参数进行优化处理得到运行优化参数；控制方法包括：获取家电的运行工况；将运行工况输入到预先优化处理的家电节能模型中以获得家电的运行优化参数，并根据运行优化参数对家电的运行参数进行在线调节修正，控制家电按照运行优化参数运行，运行过程中，保持节能性高，降低了能耗，且运行稳定，从而实现节能控制，给用户带来最舒适的体验，提高了室内环境的舒适度，体验效果好。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电
本专利技术涉及家用电器控制领域，特别是涉及一种基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电。
技术介绍
随着现代化水平的不断推进，空调已经成为家庭必备电器，但空调也是普通家庭使用耗能最大的家用电器，空调耗能较大成为消费者比较头疼的问题。变频空调器是最近几年发展起来的新型空调器，它使用频率可变的变频压缩机及相应的控制技术，能根据房间环境温度的变化自动调节压缩机的工作频率，进而改变压缩机的转速，实现空调温度的调节。现有变频空调器一般采用简单查表式模糊控制方法或PI控制方法作为压缩机频率控制的方法。模糊控制方法是采用模糊控制理论，通过查表的方式获得不同温差及温差变化率对应的频率值，从而控制压缩机在该频率下运转。PI控制方法是以温差作为输入参数，根据温差的不同，按既定规则改变控制过程中的P项及I项的数值，从而实现对压缩机频率的调整。这两种控制方法都是根据温差进行控制，控制时间短暂，但是在温差为0，一方面由于环境的负荷不同存在控制静差，另一方面由于不同的环境温度调节不同的设定温度时，空调的负载也不同，也会存在控制静差，上述两种方法无法实现寻优控制，导致压缩机频率控制不精确，无法实现基于外界环境变化的优化控制，影响空调节能性，因此亟需一种新的控制系统和方法。有鉴于此，本专利技术人特别研发了一种基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电，本案由此产生。
技术实现思路
为解决现有技术中无法实现基于外界环境变化的优化控制，影响空调节能性的技术问题，本专利技术提供了一种基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，所述的方法如下：获取家电由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况；获取所述设定运行状态下所述家电的运行参数；根据所述运行工况、所述设定运行状态下所述家电的运行参数构建家电节能模型，采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理得到家电运行优化参数，所述家电节能模型以家电的运行工况作为输入，以设定运行状态下家电的运行优化参数作为输出。进一步的，获取家电的多个运行工况，并对每一所述运行工况中所述设定运行状态下所述家电的运行参数采用遗传算法进行优化处理。进一步的，所述设定运行状态包括设定的目标温度，所述家电运行工况为从当前环境温度向设定的目标温度变化的运行情况。进一步的，所述采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理包括：将获取的所述设定运行状态下的家电运行参数作为初始种群；以家电的运行能耗比作为适应度，并通过预设适应度函数计算所述初始种群中每个个体的适应度；对所述初始种群循环进行选择、交叉、变异运算，生成新一代的种群；观察所述新一代的种群是否满足预设的约束条件，若满足约束条件，则停止运算，否则，重新对所述初始种群进行选择。进一步的，根据所述家电的历史运行参数确定所述适应度函数的变化曲线，通过所述变化曲线的下降速率调整所述适应度函数的取值范围。一种基于遗传算法的家电节能控制方法，所述方法包括：获取家电的运行工况；将所述家电的运行工况输入到预先优化处理的家电节能模型中以获得所述运行工况中设定运行状态下家电的运行优化参数；根据所述获得的设定运行状态下家电的运行优化参数对家电的运行参数进行在线调节修正，控制家电按照所述运行优化参数运行。进一步的，所述设定运行状态包括目标温度信息。进一步的，获取当前环境温度信息及目标温度信息以获得家电的运行工况。一种家电，所述家电包括：获取装置，用于获取家电的运行工况；控制装置，与所述获取装置连接，用于将所述家电的运行工况输入到预先优化处理的家电节能模型中以获得所述运行工况中设定运行状态下家电的运行优化参数，并根据所述获得的设定运行状态下家电的运行优化参数对家电的运行参数进行在线调节修正，控制家电按照所述运行优化参数运行。进一步的，所述获取装置包括第一获取单元、第二获取单元，所述第一获取单元用于获取当前环境温度信息，所述第二获取单元用于获取当前家电目标温度信息。进一步的，所述第一获取单元包括温度传感器，所述温度传感器内置于所述家电中，或与所述家电信号连接。进一步的，所述家电包括空调、取暖器中的一种或多种。由上述对本专利技术的描述可知，与现有技术相比，本专利技术的基于遗传算法的家电节能模型构建方法、控制方法、家电，通过构建家电的节能模型，获取家电的运行工况；将所述家电的运行工况输入到优化处理好的家电节能模型中获得设定运行状态下家电的运行优化参数；根据获得的运行优化参数控制家电运行，由于上述节能模型是以运行能耗比作为遗传算法的适应度函数，家电在按照优化处理后的运行优化参数运行过程中，保持节能性高，降低了能耗，且运行稳定，从而实现节能控制，给用户带来最舒适的体验，提高了室内环境的舒适度，用户体验效果好。附图说明图1为本专利技术基于遗传算法的家电节能模型的创建方法流程图；图2为本专利技术具体实施例一中遗传算法的步骤流程图；图3为本专利技术基于遗传算法的家电节能控制方法流程图；图4为本专利技术家电结构框图；图5为本专利技术具体实施例二中遗传算法的步骤流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术通过构建家电节能模型实现对家电的节能控制，其中家电包括空调、取暖器中的任意一种，在本实施例中以空调为例，采用遗传算法对节能模型进行构建。具体实施例一：如图1所示，一种基于遗传算法的家电节能模型的创建方法，所述方法包括以下步骤：S11：获取家电由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况；S12：获取所述设定运行状态下所述家电的运行参数；S13：根据所述运行工况、所述设定运行状态下所述家电的运行参数构建家电节能模型，采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理得到家电运行优化参数，所述家电节能模型以家电的运行工况作为输入，以设定运行状态下家电的运行优化参数作为输出。具体实施方式如下：获取空调由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况，获取所述设定运行状态下所述家电的运行参数，在本实施例中，运行参数为空调压缩机的运行频率，其中设定运行状态为空调的设定目标温度，空调从任一环境温度调节到设定目标温度时为空调的运行工况，例如，空调从室内环境温度为31℃调整到目标温度为25℃作为空调的一个运行工况，空调从室内环境温度为32℃调整到目标温度为26℃作为空调的另一个运行工况，以空调从室内环境温度为31℃调整到目标温度为25℃为例，在该运行工况下，多次获取空调维持25℃稳态时，空调压缩机的运行频率，或者获取在该运行工况下，空调维持25℃稳态时，空调压缩机的历史运行频率，采用遗传算法进行计算，得到优化处理后的空调压缩机运行优化频率，由于空调在运行过程中，不同的环境温度调节到不同的目标温度并保持在目标温度时，压缩机的运行频率均不同，即使从不同的室内环境温度调节到相同的目标温度并保持在目标温度时，压缩机的运行频率也有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于，所述的方法如下：获取家电由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况；获取所述设定运行状态下所述家电的运行参数；根据所述运行工况、所述设定运行状态下所述家电的运行参数构建家电节能模型，采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理得到家电运行优化参数，所述家电节能模型以家电的运行工况作为输入，以设定运行状态下家电的运行优化参数作为输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于，所述的方法如下：获取家电由当前运行状态向设定运行状态变化的运行工况；获取所述设定运行状态下所述家电的运行参数；根据所述运行工况、所述设定运行状态下所述家电的运行参数构建家电节能模型，采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理得到家电运行优化参数，所述家电节能模型以家电的运行工况作为输入，以设定运行状态下家电的运行优化参数作为输出。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于：获取家电的多个运行工况，并对每一所述运行工况中所述设定运行状态下所述家电的运行参数采用遗传算法进行优化处理。3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于：所述设定运行状态包括设定的目标温度，所述家电运行工况为从当前环境温度向设定的目标温度变化的运行情况。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于：所述采用遗传算法对获取的所述设定运行状态下的家电运行参数进行优化处理包括：将获取的所述设定运行状态下的家电运行参数作为初始种群；以家电的运行能耗比作为适应度，并通过预设适应度函数计算所述初始种群中每个个体的适应度；对所述初始种群循环进行选择、交叉、变异运算，生成新一代的种群；观察所述新一代的种群是否满足预设的约束条件，若满足约束条件，则停止运算，否则，重新对所述初始种群进行选择。5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的家电节能模型的构建方法，其特征在于：根据所述家电的历史运行参数确定所述适应度...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭建明，李绍斌，宋德超，陈翀，岳冬，罗晓宇，王鹏飞，邓家璧，肖文轩，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44