一种基于人工智能的空调控制方法技术

一种基于人工智能的空调控制方法，建立并训练可以预测房间温度变化的房间环境模型和可以预测用户温度喜好的用户模型；建立用于产生空调控制量的空调控制模型，并利用房间环境模型来训练空调控制模型；将温度控制目标量、空调观测量和/或房间环境观测量输入空调控制模型，输出空调控制量。本发明专利技术提供一种基于人工智能的空调控制方法，控制量多，观测量多，控制目标多，能最大程度的提高空调的能效和性能，满足不同人对温度的个性化需求，且能够有效的避免过冲问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的空调控制方法
本专利技术涉及一种基于人工智能的空调控制方法。
技术介绍
目前现有的主流空调控制方法有模糊控制方法，PID控制方法，这些控制方法具有无法克服的缺点：控制量单一：缺乏压缩机频率、内外风机转速和节流阀开度等的配合，往往因为冷媒的不完全转化等原因导致能效的浪费以及性能的损失。观测量单一：不同的门窗开闭状态构成了不同的连通域，不同的房间大小和布局方式，热传递的方式不一样，不同的墙体厚度及墙面装修，热传递速率不一样，空调的位置和个数对降温过程也会有影响，不同风速、雨、雪、光照等条件下，同样的内外温差，环境与房间的热交换速率不一样。PID和模糊控制参数根据有限的实验和经验进行标定，其一旦设定，就固定不变了。所以这样的控制方法无法针对复杂多变的情况(气候、天气变化、光照、房间特性等)采用不同的控制策略，造成能效的浪费和性能损失。控制目标单一：不考虑不同人在不同情境下对温度的偏好，不能针对空调使用者的个性化需求进行主动控制。每个人对温度的感受不一样，当一个人觉得热时，另外一个人也许会觉得冷。由于不能对每个人对温度的偏好进行准确预估，目前空调的控制模式中，不包含针对每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，包含以下步骤：建立并训练可以预测房间温度变化的房间环境模型和可以预测用户温度喜好的用户模型；建立用于产生空调控制量的空调控制模型，并利用房间环境模型来训练空调控制模型；将温度控制目标量、空调观测量和/或房间环境观测量输入空调控制模型，输出空调控制量；所述的空调控制模型采用神经网络模型；建立房间环境模型和用户模型的方法包含且不局限于以下的一种或几种方法：基于神经网络模型采用数据方式构建，采用数学物理科学计算方式构建。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，包含以下步骤：建立并训练可以预测房间温度变化的房间环境模型和可以预测用户温度喜好的用户模型；建立用于产生空调控制量的空调控制模型，并利用房间环境模型来训练空调控制模型；将温度控制目标量、空调观测量和/或房间环境观测量输入空调控制模型，输出空调控制量；所述的空调控制模型采用神经网络模型；建立房间环境模型和用户模型的方法包含且不局限于以下的一种或几种方法：基于神经网络模型采用数据方式构建，采用数学物理科学计算方式构建。2.如权利要求1所述的基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，所述的空调观测量包含但不限于：室内外环境温度，冷媒流量，蒸发器和冷凝器气压温度；所述的空调控制量包含但不限于：压缩机频率、内外风机转速、节流阀开度。3.如权利要求1所述的基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，所述的房间环境观测量包含但不限于：房间大小、朝向、户型、墙壁厚度、墙体装修材质、空调个数、空调安装位置、门窗位置和材质、家具，压缩机频率、内外风机转速，房间环境观测量的动态变化部分称为动态变化数据，房间环境观测量的固有特性称为房屋固有特性数据。4.如权利要求3所述的基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，所述的基于神经网络模型采用数据方式构建房间环境模型的方法包含以下步骤：收集动态变化数据和房屋固有特性数据；将动态变化数据和房屋固有特性数据输入神经网络模型进行训练，训练后的神经网络模型形成房间环境模型。5.如权利要求3所述的基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，所述的采用数学物理科学计算方式构建房间环境模型的方法包含以下步骤：根据房屋固有特性数据，通过数学物理公式计算得到房间不同面墙壁的导热系数、空气体积参数；建立房间的数值仿真模型作为房间环境模型，根据输入数据求解该数值仿真模型即得到未来一段时间房间温度变化。6.如权利要求1所述的基于人工智能的空调控制方法，其特征在于，建立用户模型的方法包含以下步骤：步骤1、收集用户属...

【专利技术属性】
技术研发人员：江一波，卿川东，陈凯，
申请(专利权)人：宁波溪棠信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33