一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法技术

本发明专利技术适用于空调技术领域，尤其涉及一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，所述方法包括：进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集；进行热愉悦性实时计算；进行个人与区域绑定，并实时更新；进行个人热愉悦性的动态计算；进行区域热愉悦性聚合，得到满足区域所在个体热愉悦的百分比；进行神经网络设计与优化；进行末端执行，通过边缘计算器执行末端操作。本发明专利技术通过对环境参数进行实时监测和收集，然后对热愉悦性进行实时计算，并通过对个人热愉悦性进行动态计算，以确定区域范围内的热愉悦性，最终通过神经网络进行计算，确定区域空调的调节方案，在保证了个人舒适性的前提下，节省了能源，避免通过人工调节的繁琐操作。的繁琐操作。的繁琐操作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法


[0001]本专利技术属于空调
，尤其涉及一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法。

技术介绍

[0002]作为一个能源贫瘠国，能源安全一直被提到战略首位，节能减排也是近30年的规划重点。而建筑节能在其中的地位举足轻重，建筑运行中的能耗又以空调系统为主，减少空调系统的能耗能够有效降低建筑运行能耗从而达到减排的目的。
[0003]目前大部分暖通空调系统的控制采用PID方式，通过传感器测得回风温度与设定温度进行简单调节，且无一舒适度指标考量。该方式将控制交给了人，若想改变环境舒适度，必须通过对末端的温度、风速调节来实现，在这种情况下，很难满足动态的舒适。且因个人舒适体验区别甚远，有人喜欢偏冷的环境，而有人惧冷，有人喜欢吹风感，有人会拒绝被吹到，末端容易被频繁调节带来运维压力。
[0004]因此，单凭常规的舒适度指标去一蹴而就地评价某栋建筑或者某个区域的舒适度并不可取，更不用提通过笼统的舒适度指标去改变空调的控制策略。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，旨在解决
技术介绍
第三部分中提出的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，所述方法包括：
[0007]进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集；
[0008]进行热愉悦性实时计算；
[0009]进行个人与区域绑定，并实时更新；
[0010]进行个人热愉悦性的动态计算；
[0011]进行区域热愉悦性聚合，得到满足区域所在个体热愉悦的百分比；
[0012]进行神经网络设计与优化；
[0013]进行末端执行，通过边缘计算器执行末端操作。
[0014]优选的，所述进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集的步骤，具体包括：根据国标舒适度所需的位置进行传感器布置，传感器包括温湿度传感器、二氧化碳传感器和风速传感器，并且通过物联网传输协议进行监听，将数据储存到云端数据库。
[0015]优选的，所述进行热愉悦性实时计算的步骤中，将区域温度波动、瞬时温度均匀度、垂直温差、吹风感系数、PMV、个人温度偏好系数和个人湿度偏好系数纳入考虑，通过给定权重进行加权计算。
[0016]优选的，所述进行个人与区域绑定，并实时更新的步骤，具体包括：生成一张键表，将常驻用户在系统中的ID、所在区域的ID、所在位置的特征、所在位置对应的末端、所在位
置对应的传感器ID结合起来，并且在离职、换座位、换部门时，进行实时进行更新。
[0017]优选的，进行个人热愉悦性的动态计算的步骤，具体包括：对个人的末端操作历史数据进行学习分析，生成初步的个人舒适度喜好，提供人工舒适度反馈接口，通过投票的方式进一步采集并更新个人喜好资料，在实时计算个人热愉悦性时应用新的参数，进行动态计算。
[0018]优选的，进行区域热愉悦性聚合，得到满足区域所在个体热愉悦的百分比的步骤，具体包括：通过传感器对其所处位置的实时参数进行舒适评分计算，若评分处于预设范围，则认为满足舒适度要求，反之，则认为不满足舒适度要求，对区域进行聚合得到满足区域所在个体热愉悦的百分比。
[0019]优选的，进行神经网络设计与优化的步骤，具体包括：采用LSTM长短期记忆网络，通过对不同区域的热模拟进行数据增强，同时收集实际参数，在数据量达到可部署使用的程度后，将网络部署在边缘端进行自动控制，神经网络输入的参数包括当前季节性特征、当前冷冻水温度、区域占用率、水阀开度和当前区域的热愉悦达成度，输出为末端风速和末端设定温度，对网络进行训练。
[0020]优选的，进行末端执行，通过边缘计算器执行末端操作的步骤，具体包括：确定执行的频率，在云端进行迭代计算并下发至边缘端，输入参数为神经网络参数，其中将现时刻之后预设时间内的达成度取为与现时刻一致或更高，得到输出，通过边缘计算器执行末端操作。
[0021]本专利技术实施例提供的一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，通过对环境参数进行实时监测和收集，然后对热愉悦性进行实时计算，并通过对个人热愉悦性进行动态计算，以确定区域范围内的热愉悦性，最终通过神经网络进行计算，确定区域空调的调节方案，在保证了个人舒适性的前提下，节省了能源，避免通过人工调节的繁琐操作。
附图说明
[0022]图1为本专利技术实施例提供的环境监测传感器布控的示意图；
[0023]图2为本专利技术实施例提供的环境监测传感器布置原则及监测架构；
[0024]图3为本专利技术实施例提供的热愉悦性实时计算流程图；
[0025]图4为本专利技术实施例提供的神经网络训练及优化过程图；
[0026]图5为本专利技术实施例提供的基于个人热愉悦性的区域空调控制方法流程图。
具体实施方式
[0027]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0028]可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
[0029]如图5所示，为本专利技术实施例提供的基于个人热愉悦性的区域空调控制方法流程
图，所述方法包括：
[0030]进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集；
[0031]进行热愉悦性实时计算；
[0032]进行个人与区域绑定，并实时更新；
[0033]进行个人热愉悦性的动态计算；
[0034]进行区域热愉悦性聚合，得到满足区域所在个体热愉悦的百分比；
[0035]进行神经网络设计与优化；
[0036]进行末端执行，通过边缘计算器执行末端操作。
[0037]在本实施例中，本专利技术所提出的方法具体的步骤如下：
[0038]1、按标准布控环境监测传感器，实时监测。监测的参数包括：温度、湿度、CO2浓度、光照、风速等计算舒适度所需的参数。
[0039]2、设计区域绑定表，将传感器与人、人与区域、设备与区域进行ID绑定。
[0040]3、采集监测数据并定时间频率传入云端数据库，稳定持续更新。
[0041]4、通过时序性的数据对区域温度实时分布、瞬时温度均匀度、垂直温差、PMV、吹风感系数进行计算，得到每个传感器的热舒适度评级，聚合获得人、区域的实时热舒适度评级，并作为新指标存入数据库。
[0042]5、设计算法对系统中的人为操作历史进行学习，通过读取当前设备状态以及人员操作方向设计算法，得出人员环境偏好，处理为系数表对热舒适度进行修正，同时提供反馈接口，实时接收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，其特征在于，所述方法包括：进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集；进行热愉悦性实时计算；进行个人与区域绑定，并实时更新；进行个人热愉悦性的动态计算；进行区域热愉悦性聚合，得到满足区域所在个体热愉悦的百分比；进行神经网络设计与优化；进行末端执行，通过边缘计算器执行末端操作。2.根据权利要求1所述的基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，其特征在于，所述进行环境监测传感器布控，通过传感器进行数据采集的步骤，具体包括：根据国标舒适度所需的位置进行传感器布置，传感器包括温湿度传感器、二氧化碳传感器和风速传感器，并且通过物联网传输协议进行监听，将数据储存到云端数据库。3.根据权利要求1所述的基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，其特征在于，所述进行热愉悦性实时计算的步骤中，将区域温度波动、瞬时温度均匀度、垂直温差、吹风感系数、PMV、个人温度偏好系数和个人湿度偏好系数纳入考虑，通过给定权重进行加权计算。4.根据权利要求1所述的基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，其特征在于，所述进行个人与区域绑定，并实时更新的步骤，具体包括：生成一张键表，将常驻用户在系统中的ID、所在区域的ID、所在位置的特征、所在位置对应的末端、所在位置对应的传感器ID结合起来，并且在离职、换座位、换部门时，进行实时进行更新。5.根据权利要求1所述的基于个人热愉悦性聚类的区域空调调节方法，其特征在于，进行个人热愉悦性的...

【专利技术属性】
技术研发人员：金奥翔，游志强，
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：