基于大数据的节能控制方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于大数据的节能控制方法、装置及存储介质，其中控制方法如下：输入空调器在正常工作状态下的第一运行数据；通过肖维勒算法对所述第一运行数据进行计算，得到异常数据并去除所述异常数据；对去除所述所述异常数据的第一运行数据进行滤波，去除噪声数据；通过皮尔森相关系数对滤波处理后的第一运行数据进行分析，通过梯度下降法得到能耗优化模型；根据所述能耗优化模型利用多目标优化算法计算得到所述空调器的运行参数。能够计算出最优能耗控制策略，从而有效提高空调器的节能效果。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的节能控制方法、装置及存储介质
本申请涉及控制
，特别是基于大数据的节能控制方法、装置及存储介质。
技术介绍
目前在中央空调器设备中，对于数据处理的方法是建立出某中央空调器设备的能耗模型，再利用该模型进行遗传算法的路径规划，从而进行最优控制策略，但是通过遗传算法进行最优策略的规划时，不能得到最优的能耗处理方法。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据的节能控制方法、装置及存储介质，能够计算出最优能耗控制策略，从而有效提高空调器的节能效果。本申请解决其问题所采用的技术方案是：第一方面，本申请提供了基于大数据的节能控制方法，包括以下步骤：输入空调器在正常工作状态下的第一运行数据；通过肖维勒算法对所述第一运行数据进行计算，得到异常数据并去除所述异常数据；对去除所述异常数据的第一运行数据进行滤波，去除噪声数据；通过皮尔森相关系数对滤波处理后的第一运行数据进行分析，通过梯度下降法得到能耗优化模型；根据所述能耗优化模型利用多目标优化算法计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据的节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n输入空调器在正常工作状态下的第一运行数据；/n通过肖维勒算法对所述第一运行数据进行计算，得到异常数据并去除所述异常数据；/n对去除所述异常数据的所述第一运行数据进行滤波，去除噪声数据；/n通过皮尔森相关系数对滤波处理后的所述第一运行数据进行分析，通过梯度下降法得到能耗优化模型；/n根据所述能耗优化模型利用多目标优化算法计算得到所述空调器的运行参数。/n

【技术特征摘要】
1.基于大数据的节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
输入空调器在正常工作状态下的第一运行数据；
通过肖维勒算法对所述第一运行数据进行计算，得到异常数据并去除所述异常数据；
对去除所述异常数据的所述第一运行数据进行滤波，去除噪声数据；
通过皮尔森相关系数对滤波处理后的所述第一运行数据进行分析，通过梯度下降法得到能耗优化模型；
根据所述能耗优化模型利用多目标优化算法计算得到所述空调器的运行参数。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的节能控制方法，其特征在于：在所述通过肖维勒算法对所述第一运行数据进行计算，得到异常数据包括：
确定以正态分布的均值为中心的概率带；
剔除所述第一运行数据中所述概率带内的数据，得到异常数据并去除所述异常数据。


3.根据权利要求1所述的基于大数据的节能控制方法，其特征在于：所述对所述第一运行数据进行滤波，去除噪声数据包括：
通过Savitzky-Golay方法对所述第一运行数据进行平滑滤波，去除噪声数据。


4.根据权利要求1所述的基于大数据的节能控制方法，其特征在于：所述通过梯度下降法得到能耗优化模型包括：
根据梯度下降法计算对滤波处理后的所述第一运行数据形成的波形中局部的最小值，得到能耗优化模型。

【专利技术属性】
技术研发人员：邹观华，李云龙，李晓明，方梓泾，林梓健，彭伊敏，刘慧琳，陈琛，兰友世，谢华慧，梁淑芬，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东;44