变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法技术

本发明专利技术涉及一种变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，包括：获取监测参数；根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果；基于所述多模型预测结果进行变权重处理，获得综合预测值；根据所述综合预测值调节中央空调末端送风量。本发明专利技术采用基于变权重多模型综合预测的中央空调末端送风控制，用综合预测值作为室内热舒适评价指标，可保证室内热环境变动时，可以在不同的热环境变量取值区域内，动态赋予单一热舒适预测模型中精度较高的模型以较高权重值，从而提升变权重综合预测模型的预测精度，进而合理调整中央空调末端送风状态，提升室内热环境的舒适性。提升室内热环境的舒适性。提升室内热环境的舒适性。

【技术实现步骤摘要】
变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法


[0001]本专利技术涉及中央空调控制领域，更具体地说，涉及一种变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法。

技术介绍

[0002]中央空调系统末端的送风调节可以根据室内环境变化，动态调整送风参数，保证室内环境维持在一个合理的范围之内。常规的空调末端控制根据室内温度与设定温度之间的差值，调节风机的工作频率，进而改变送风参数。这种方法的优点是控制简单，但由于空调室内末端感知的温度一般都是回风温度而不是使用者所在空调区的温度，即室内空调设备不是根据其服务的空调区温度来完成调控，存在温度偏差，空调的运行调控与用户的实际热感觉是脱节的。因此，现有的方法是将人体热舒适度引入空调的自动控制系统中，使空调系统能根据人体热状态的变化自动调节室内温、湿度。如PMV(预期平均评价指数)模型、Adaptive thermal comfort model(适应性热舒适模型)等。
[0003]然而，人体热舒适响应的预测问题是个复杂的过程，受多种因素影响，采用这些单一模型对空调末端的控制存在一定的局限性。例如，PMV模型通常只适用于室内参数稳定且在人体周围均匀分布的热环境，既不适用于非稳态的热环境，也不适用于人体周围参数不均匀的热环境。Adaptive thermal comfort model只考虑舒适温度与室外温度的关系，没有考虑人与环境的物理换热过程，也不能反映其他因素的作用效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，包括：
[0006]获取监测参数；
[0007]根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果；
[0008]基于所述多模型预测结果进行变权重处理，获得综合预测值；
[0009]根据所述综合预测值调节中央空调末端送风量。
[0010]优选地，所述监测参数包括：室内空气温度、室内相对湿度、室内空气速度、室内黑球温度、以及人体温度；
[0011]所述预设模型包括：有效温度模型；
[0012]所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：
[0013]根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度以及所述有效温度模型，获得有效温度预测值。
[0014]优选地，所述预设模型还包括：预期平均评价指数模型；
[0015]所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：
[0016]根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度、所述室内黑球温度、所述室内空气速度、衣服热阻、以及人体散热率值，获得预期平均评价指数预测值。
[0017]优选地，所述根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度、所述室内黑球温度、所述室内空气速度、衣服热阻、以及人体散热率值，获得预期平均评价指数预测值包括：
[0018]根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度与空气水蒸气分压力的关系式，获得所述空气水蒸气分压力；
[0019]根据所述衣服热阻与着装面积系数的关系式，获得所述着装面积系数；
[0020]根据人体产热率、人体活动额外散热值、所述衣服热阻以及所述着装面积系数的关系式，获得所述衣服表面温度；
[0021]根据所述室内黑球温度、所述室内空气温度、所述室内空气速度和平均辐射温度的关系式，获得所述平均辐射温度；
[0022]根据所述衣服表面温度、所述室内空气温度、所述室内空气速度和对流换热系数的关系式，获得所述对流换热系数；
[0023]根据所述人体产热率、所述人体活动额外散热值、所述空气水蒸气分压力、所述着装面积系数、所述衣服表面温度、所述室内空气温度、所述平均辐射温度、所述对流换热系数，获得所述预期平均评价指数预测值。
[0024]优选地，所述人体温度包括：人体头部温度、人体手部温度、人体脚踝温度；
[0025]所述预设模型包括：人体生理参数综合评价模型；
[0026]所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：
[0027]根据所述人体头部温度、所述人体手部温度、所述人体脚踝温度、所述平均辐射温度、以及所述室内空气温度，获得所述人体生理参数综合评价预测值。
[0028]优选地，所述根据所述人体头部温度、所述人体手部温度、所述人体脚踝温度、所述平均辐射温度、以及所述室内空气温度，获得所述人体生理参数综合评价预测值包括：
[0029]根据所述室内空气温度、所述平均辐射温度和操作温度的关系式，获得所述操作温度；
[0030]根据所述人体头部温度、所述人体手部温度和所述人体脚踝温度，获得人体平均体表温度；
[0031]根据所述操作温度与平均体表阻抗的关系式，获得所述平均体表阻抗；
[0032]根据所述操作温度、所述人体平均体表温度和所述平均体表阻抗，获得所述人体生理参数综合评价预测值。
[0033]优选地，所述预设模型包括：皮肤湿度模型；
[0034]所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：
[0035]根据所述平均体表温度、所述室内空气温度、所述空气水蒸气分压力，获得所述皮肤相对湿度；
[0036]根据所述皮肤相对湿度，获得所述皮肤湿度模型预测值。
[0037]优选地，所述方法还包括：
[0038]对所述有效温度预测值和所述皮肤湿度模型预测值进行归一化处理，获得归一化的有效温度预测值和归一化的皮肤湿度模型预测值。
[0039]优选地，所述基于所述多模型预测结果进行变权重处理，获得综合预测值包括：
[0040]对所述归一化的有效温度预测值、所述预期平均评价指数预测值、所述人体生理参数综合评价预测值和所述归一化的皮肤湿度模型预测值进行加权处理，获得所述综合预测值。
[0041]优选地，所述对所述归一化的有效温度预测值、所述预期平均评价指数预测值、所述人体生理参数综合评价预测值和所述归一化的皮肤湿度模型预测值进行加权处理，获得所述综合预测值包括：
[0042]确定所述归一化的有效温度预测值的第一权重、所述预期平均评价指数预测值的第二权重、所述人体生理参数综合评价预测值的第三权重和所述归一化的皮肤湿度模型预测值的第四权重；
[0043]根据所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重、所述第四权重、所述归一化的有效温度预测值、所述预期平均评价指数预测值、所述人体生理参数综合评价预测值和所述归一化的皮肤湿度模型预测值，获得所述综合预测值。
[0044]实施本专利技术的变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，具有以下有益效果：包括：获取监测参数；根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果；基于所述多模型预测结果进行变权重处理，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，其特征在于，包括：获取监测参数；根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果；基于所述多模型预测结果进行变权重处理，获得综合预测值；根据所述综合预测值调节中央空调末端送风量。2.根据权利要求1所述的变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，其特征在于，所述监测参数包括：室内空气温度、室内相对湿度、室内空气速度、室内黑球温度、以及人体温度；所述预设模型包括：有效温度模型；所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度以及所述有效温度模型，获得有效温度预测值。3.根据权利要求2所述的变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，其特征在于，所述预设模型还包括：预期平均评价指数模型；所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度、所述室内黑球温度、所述室内空气速度、衣服热阻、以及人体散热率值，获得预期平均评价指数预测值。4.根据权利要求3所述的变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，其特征在于，所述根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度、所述室内黑球温度、所述室内空气速度、衣服热阻、以及人体散热率值，获得预期平均评价指数预测值包括：根据所述室内空气温度、所述室内相对湿度与空气水蒸气分压力的关系式，获得所述空气水蒸气分压力；根据所述衣服热阻与着装面积系数的关系式，获得所述着装面积系数；根据人体产热率、人体活动额外散热值、所述衣服热阻以及所述着装面积系数的关系式，获得所述衣服表面温度；根据所述室内黑球温度、所述室内空气温度、所述室内空气速度和平均辐射温度的关系式，获得所述平均辐射温度；根据所述衣服表面温度、所述室内空气温度、所述室内空气速度和对流换热系数的关系式，获得所述对流换热系数；根据所述人体产热率、所述人体活动额外散热值、所述空气水蒸气分压力、所述着装面积系数、所述衣服表面温度、所述室内空气温度、所述平均辐射温度、所述对流换热系数，获得所述预期平均评价指数预测值。5.根据权利要求4所述的变权重多模型综合预测中央空调末端送风控制方法，其特征在于，所述人体温度包括：人体头部温度、人体手部温度、人体脚踝温度；所述预设模型包括：人体生理参数综合评价模型；所述根据所述监测参数并采用预设模型进行预测，获得多模型预测结果包括：根据所述人体头部温度、所述人体手部温度、所述人体...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓翔，陈文景，邓仕钧，肖健，张保勤，
申请(专利权)人：深圳达实智能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：