一种空调设备自动控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种空调设备自动控制方法及系统。所述方法包括获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据；根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型；获取所述空调设备的当前时刻的环境数据；根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度；获取所述空调设备的下一时刻的环境数据，返回所述根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度的步骤。本发明专利技术实现智能家居空调设备的个性化、智能化的控制。

【技术实现步骤摘要】
一种空调设备自动控制方法及系统
本专利技术涉及智能家居领域，特别是涉及一种空调设备自动控制方法及系统。
技术介绍
近年来，大力推进智慧城市的建设部署，在智能化、自动化高新技术的驱动下，智能家居产业蓬勃发展。当前，智能影音、智能照明、家庭安防、智能门锁、智能门窗等多种场景应用火爆。而作为改善建筑室内环境、满足居住者热舒适需求的主力—建筑暖通空调设备，与其相关的智能家居场景则应用较少，且开发的功能相对单一，仅能实现对空调的远程控制，即用户在手机上远程、手动开启或关闭空调及设定空调温度等。由于居住者新陈代谢水平、个人习惯偏好、服装热阻等方面的差异，其热环境适应能力差异较大。因此，现阶段仍缺少从居住者行为习惯、个人需求出发，为其提供个性化、智能化的暖通空调设备定制服务，从而营造居住者偏好的室内热舒适环境。该问题的出现，一方面源于当前对居住者行为习惯进行研究较为困难。居住者行为具有将强的随机性、复杂性，对居住者行为进行测试、记录的难度较大；同时，居住者行为研究常引发居住者对个人隐私泄漏的担心，故调研数据量严重不足，居住者的空调调节行为习惯尚未得到充分认识。另一方面，现阶段居住者行为习惯的研究方法具有局限性。目前仍主要依赖于短期的实测调研及物理上的观察分析，而缺少以大数据、云平台为基础的长期、规律性研究。可见，现有技术中还不能实现智能家居空调设备的个性化、智能化的控制。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种空调设备自动控制方法及系统，实现智能家居空调设备的个性化、智能化的控制。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种空调设备自动控制方法，包括：获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据；所述环境数据包括历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数以及风速；所述历史时刻的数据包括所述空调设备在相应时刻的所述环境数据下的工况、工作状态以及设定温度；所述工况包括供暖或供冷；所述工作状态包括开启或关闭；根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型；所述自动调节模型以当前时刻的环境数据为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；所述自动调节模型包括空调设备的工况预测模型、工作状态预测模型和温度预测模型；所述空调设备的工况预测模型以室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及时间为输入，以空调设备的工况为输出；所述空调设备的工作状态预测模型以当前时刻的环境数据和当前时刻下的工况为输入，以所述空调设备的下一时刻的工作状态为输出；所述空调设备的温度预测模型以当前时刻的环境数据、当前时刻下的工况和当前时刻的工作状态为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；获取所述空调设备的当前时刻的环境数据；根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度；获取所述空调设备的下一时刻的环境数据，返回所述根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度的步骤。可选的，所述获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，之后还包括：根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据确定空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据随时间变化的矩阵。可选的，所述根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型，具体包括：根据所述空调设备的历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及相应时刻下工况，采用随机森林模型，确定所述空调设备的工况预测模型；根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况和工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态预测模型；根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况、工作状态以及设定温度，采用随机森林模型，确定空调设备的温度预测模型。可选的，所述根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况和工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态预测模型，具体包括：当所述工况为供暖时，根据所述历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况以及工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态第一预测模型；当所述工况为供冷时，根据所述历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数、风速以及工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态第二预测模型；根据所述工作状态第一预测模型和所述工作状态第二预测模型确定所述工作状态预测模型。可选的，所述随机森林模型包括20个基学习器。一种空调设备自动控制系统，包括：历史数据获取模块，用于获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据；所述环境数据包括历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数以及风速；所述历史时刻的数据包括所述空调设备在相应时刻的所述环境数据下的工况、工作状态以及设定温度；所述工况包括供暖或供冷；所述工作状态包括开启或关闭；自动调节模型确定模块，用于根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型；所述自动调节模型以当前时刻的环境数据为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；所述自动调节模型包括空调设备的工况预测模型、工作状态预测模型和温度预测模型；所述空调设备的工况预测模型以室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及时间为输入，以空调设备的工况为输出；所述空调设备的工作状态预测模型以当前时刻的环境数据和当前时刻下的工况为输入，以所述空调设备的下一时刻的工作状态为输出；所述空调设备的温度预测模型以当前时刻的环境数据、当前时刻下的工况和当前时刻的工作状态为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；当前时刻的环境数据获取模块，用于获取所述空调设备的当前时刻的环境数据；温度自动调节模块，用于根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度；自动控制模块，用于获取所述空调设备的下一时刻的环境数据，返回所述根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度的步骤。可选的，还包括：矩阵确定模块，用于根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据确定空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据随时间变化的矩阵。可选的，所述自动调节模型确定模块具体包括：工况预测模型确定单元，用于根据所述空调设备的历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及相应时刻下工况，采用随机森林模型，确定所述空调设备的工况预测模型；工作状态预测模型模型确定单元，用于根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况和工作状态，采用随机森林模型，确定空本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空调设备自动控制方法，其特征在于，包括：/n获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据；所述环境数据包括历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数以及风速；所述历史时刻的数据包括所述空调设备在相应时刻的所述环境数据下的工况、工作状态以及设定温度；所述工况包括供暖或供冷；所述工作状态包括开启或关闭；/n根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型；所述自动调节模型以当前时刻的环境数据为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；所述自动调节模型包括空调设备的工况预测模型、工作状态预测模型和温度预测模型；所述空调设备的工况预测模型以室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及时间为输入，以空调设备的工况为输出；所述空调设备的工作状态预测模型以当前时刻的环境数据和当前时刻下的工况为输入，以所述空调设备的下一时刻的工作状态为输出；所述空调设备的温度预测模型以当前时刻的环境数据、当前时刻下的工况和当前时刻的工作状态为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；/n获取所述空调设备的当前时刻的环境数据；/n根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度；/n获取所述空调设备的下一时刻的环境数据，返回所述根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度的步骤。/n...

【技术特征摘要】
1.一种空调设备自动控制方法，其特征在于，包括：
获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据；所述环境数据包括历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数以及风速；所述历史时刻的数据包括所述空调设备在相应时刻的所述环境数据下的工况、工作状态以及设定温度；所述工况包括供暖或供冷；所述工作状态包括开启或关闭；
根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型；所述自动调节模型以当前时刻的环境数据为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；所述自动调节模型包括空调设备的工况预测模型、工作状态预测模型和温度预测模型；所述空调设备的工况预测模型以室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及时间为输入，以空调设备的工况为输出；所述空调设备的工作状态预测模型以当前时刻的环境数据和当前时刻下的工况为输入，以所述空调设备的下一时刻的工作状态为输出；所述空调设备的温度预测模型以当前时刻的环境数据、当前时刻下的工况和当前时刻的工作状态为输入，以所述空调设备下一时刻的温度为输出；
获取所述空调设备的当前时刻的环境数据；
根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度；
获取所述空调设备的下一时刻的环境数据，返回所述根据所述当前时刻的环境数据，利用所述空调设备的自动调节模型，确定所述空调设备下一时刻的温度的步骤。


2.根据权利要求1所述的一种空调设备自动控制方法，其特征在于，所述获取空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，之后还包括：
根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据确定空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据随时间变化的矩阵。


3.根据权利要求1所述的一种空调设备自动控制方法，其特征在于，所述根据所述空调设备的历史时刻的数据和相应历史时刻的环境数据，采用随机森林模型，确定所述空调设备的自动调节模型，具体包括：
根据所述空调设备的历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度以及相应时刻下工况，采用随机森林模型，确定所述空调设备的工况预测模型；
根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况和工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态预测模型；
根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况、工作状态以及设定温度，采用随机森林模型，确定空调设备的温度预测模型。


4.根据权利要求3所述的一种空调设备自动控制方法，其特征在于，所述根据所述历史时刻的环境数据以及相应时刻下所述空调设备的工况和工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态预测模型，具体包括：
当所述工况为供暖时，根据所述历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况以及工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态第一预测模型；
当所述工况为供冷时，根据所述历史时刻的室外空气温度、室外相对湿度、室内相对湿度、降水情况、空气质量指数、风速以及工作状态，采用随机森林模型，确定空调设备的工作状态第二预测模型；
根据所述工作状态第一预测模型和所述工作状态第二预测模型确定所述工作状态预测模型。


5.根据权利要求1所述的一种空调设备自动控制方法，其特征在于，所述随机森林模型包括20个基...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵泽明，刘京，周志刚，靳崇渝，薛普宁，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23