利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，所述装置包括：强化学习设备，用于将卷积神经网络模型作为智能体模型，将与预约用户的预约信息关联的输入数据输入到智能体模型并开展智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率；策略选择设备，用于在空调机房当天消耗功率大于等于设定功耗阈值时，发出人工干预请求以触发人工现场温控处理。本发明专利技术还涉及一种利用神经网络的空调机房消耗功率分析方法。通过本发明专利技术，能够基于针对性设计的强化学习智能体模型完成对空调机房每日消耗功率的智能化预测，同时还在空调机房每日消耗功率过高时，请求派遣人工赶赴空调机房执行温控处理，从而有效削减了空调机房的碳排量数值。的碳排量数值。的碳排量数值。

【技术实现步骤摘要】
利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置


[0001]本专利技术涉及神经网络应用领域，尤其涉及一种利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置。

技术介绍

[0002]多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答人脑是如何工作的这一问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉
，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
[0003]人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
[0004]所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予（0，1）区间内的随机值，将“A”所对应的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置包括：信息解析设备，用于在空调机房每天启动之前获取被授权进入所述空调机房的各个预约用户的预约信息，每一个预约用户的预约信息包括所述预约用户的用户名称、预约工作时长以及空调习惯设定温度；时长筛选设备，与所述信息解析设备连接，用于获取各个预约用户的预约信息，并将预约工作时长超过设定时长阈值的预约用户作为目标用户以获得多个目标用户的预约信息；数据整合设备，与所述时长筛选设备连接，用于将所述多个目标用户中预约工作时长最长的固定数目的数个目标用户分别对应的数个空调习惯设定温度作为输入数据；强化学习设备，与所述数据整合设备连接，用于将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据；策略选择设备，与所述强化学习设备连接，用于在接收到的作为预测数据的空调机房当天消耗功率大于等于设定功耗阈值时，发出人工干预请求以请求派遣温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；其中，所述策略选择设备还用于在接收到的作为预测数据的空调机房当天消耗功率小于所述设定功耗阈值时，发出自行管理指令以拒绝派遣温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；其中，将预约工作时长超过设定时长阈值的预约用户作为目标用户以获得多个目标用户的预约信息包括：所述设定时长阈值的数值与所述空调机房的开启持续时长的数值单调正向关联。2.如权利要求1所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：资源调配设备，与所述策略选择设备连接，用于在接收到人工干预请求时，派遣设定数量的温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；其中，在接收到人工干预请求时，派遣设定数量的温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预包括：所述设定数量的取值与所述空调机房的面积正向关联。3.如权利要求2所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：数据收发接口，设置在所述资源调配设备和所述策略选择设备之间，用于在所述资源调配设备和所述策略选择设备之间建立双向的无线数据通信链路。4.如权利要求1所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：参数存储设备，与所述强化学习设备连接，用于存储所述强化学习智能体模型的各项网络配置参数。5.如权利要求1
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4任一所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于：将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据包括：将空调机房历史日期中某一天的输入数据输入到所述智能体模型，将所
述某一天的空调机房当天节省能源数值作为对所述智能体模型进行强化学习的奖励信号对所述智能体模型执行一次强化学习过程；其中，将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据还包括：所述强化学习智能体模型为经过多次强化学习过程的智能体模型；其中，强化学习智能体模型为经过多次强化学习过程的智能体模型包括：所述强化学习智能体模型经过的强化学习过程的次数与所述空调机房中的空调数量成正比。6.如权利要求1
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4任一所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于：将所述多个目标用户中预约工作...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大鹏，
申请(专利权)人：特斯联科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：