本申请涉及一种室内温度的调节方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标空间对应的室内体积和室内初始温度；根据室内体积、室内初始温度和预先获取的映射关系，确定目标空间内的空调的候选能耗值，其中，每个候选能耗值与一个室内温度变化量相对应；根据室内体积、室内初始温度和候选能耗值，确定目标空间内的空调的目标设定温度；根据目标设定温度，控制目标空间内的空调对室内温度进行调节。这样，可以基于目标空间的室内体积和室内初始温度，以及预先获取的映射关系，确定出目标空间内空调的目标设定温度，从而使得目标设定温度更接近目标空间的实际制冷/制热需求，从而能够有效避免空调的能源浪费的问题。从而能够有效避免空调的能源浪费的问题。从而能够有效避免空调的能源浪费的问题。
【技术实现步骤摘要】
室内温度的调节方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及空调
，尤其涉及一种室内温度的调节方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会经济的发展，人们对环境和能源的关注度也越来越高。为了实现“碳中和”的宏伟目标，缓解能源压力，需要人们从开源、节流两个方面来应对问题。而空调作为日常生活中必不可少的电器之一，其节能工作意义巨大。
[0003]目前，在使用空调来调节室内温度时，通常是根据用户设置的空调设定温度来对室内温度进行调节，由于用户设置的空调设定温度与室内实际制冷/制热需求往往存在差异，导致超出实际制冷/制热需求，容易造成能源浪费，因此，如何根据室内实际制冷/制热需求来设置空调设定温度，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种室内温度的调节方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中根据用户设置的空调设定温度来对室内温度进行调节，容易造成能源浪费的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种室内温度的调节方法，所述方法包括：
[0006]获取目标空间对应的室内体积和室内初始温度；
[0007]根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，其中，每个所述候选能耗值与一个室内温度变化量相对应，所述映射关系用于表征室内体积、室内初始温度、室内温度变化量和候选能耗值之间的对应关系；
[0008]根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度；
[0009]根据所述目标设定温度，控制所述目标空间内的空调对室内温度进行调节。
[0010]可选地，所述根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，包括：
[0011]将所述室内体积和所述室内初始温度输入至预先训练的第一神经网络模型，得到所述候选能耗值，其中，所述第一神经网络模型是基于所述映射关系对应的数据预先训练得到。
[0012]可选地，在所述将所述室内体积和所述室内初始温度输入至预先训练的第一神经网络模型，得到所述候选能耗值之前，所述方法还包括：
[0013]构建三维空间模型，所述三维空间模型是基于用户设置的模型体积参数仿真得到；
[0014]将所述三维空间模型的室内空间划分为M个网格，M为大于1的整数；
[0015]基于预设仿真软件和所述预设仿真软件中预先设置的初始仿真条件，仿真得到所
述三维空间模型在不同初始仿真条件下的模型温度变化量和仿真能耗值，以确定所述映射关系，其中，所述初始仿真条件包括模型体积、模型调节前温度、仿真出风温度、仿真出风风速和仿真出风时长，所述模型温度变化量是基于M个所述网格对应的模型温度变化量的平均值确定得到，所述仿真能耗值是基于所述仿真出风温度、所述仿真出风风速和所述仿真出风时长确定得到；
[0016]基于所述映射关系对应的数据进行训练，得到所述第一神经网络模型。
[0017]可选地，所述根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度，包括：
[0018]获取所述目标空间内目标对象的参数信息；
[0019]根据所述参数信息，确定所述目标对象的体感舒适温度；根据所述室内体积、所述室内初始温度、所述候选能耗值和所述体感舒适温度，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度。
[0020]可选地，所述根据所述参数信息，确定所述目标对象的体感舒适温度，包括：
[0021]将所述参数信息输入至第二神经网络模型，得到所述目标对象的体感舒适温度，其中，所述第二神经网络模型是基于室内样本图像预先训练得到，所述室内样本图像中标注有样本对象的参数信息和样本对象的体感舒适温度，所述参数信息包括对象的数量、对象的运动状态、对象的年龄、对象的穿戴情况中的至少一项。
[0022]可选地，所述根据所述室内体积、所述室内初始温度、所述候选能耗值和所述体感舒适温度，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度，包括：
[0023]根据所述体感舒适温度，从所述候选能耗值中确定所述目标空间内的空调的目标能耗值；
[0024]根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述目标能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度。
[0025]可选地，在所述根据所述目标设定温度，控制所述目标空间内空调对室内温度进行调节之后，所述方法还包括：
[0026]记录当前时间周期内的所述目标空间内空调所消耗的能耗值；
[0027]基于预设规律，确定下一时间周期内的所述目标空间内空调所需要的能耗估计值；
[0028]基于所述能耗估计值确定所述下一时间周期对应的目标设定温度，并基于所述下一时间周期对应的目标设定温度控制所述目标空间内空调对所述下一时间周期的室内温度进行调节。
[0029]第二方面，本申请实施例还提供了一种室内温度的调节装置，所述装置包括：
[0030]获取模块，用于获取目标空间对应的室内体积和室内初始温度；
[0031]第一确定模块，用于根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，其中，每个所述候选能耗值与一个室内温度变化量相对应，所述映射关系用于表征室内体积、室内初始温度、室内温度变化量和候选能耗值之间的对应关系；
[0032]第二确定模块，用于根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度；
[0033]控制模块，用于根据所述目标设定温度，控制所述目标空间内的空调对室内温度进行调节。
[0034]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0035]存储器，用于存放计算机程序；
[0036]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的室内温度的调节方法的步骤。
[0037]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的室内温度的调节方法的步骤。
[0038]在本申请实施例中，通过获取目标空间对应的室内体积和室内初始温度；根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，其中，每个所述候选能耗值与一个室内温度变化量相对应，所述映射关系用于表征室内体积、室内初始温度、室内温度变化量和候选能耗值之间的对应关系；根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度；根据所述目标设定温度，控制所述目标空间内的空调对室内温度进行调节。通过上述方式，可以基于目标空间对应的室内体积和室内初始温度，以及预先获取的映本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种室内温度的调节方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标空间对应的室内体积和室内初始温度；根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，其中，每个所述候选能耗值与一个室内温度变化量相对应，所述映射关系用于表征室内体积、室内初始温度、室内温度变化量和能耗值之间的对应关系；根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度；根据所述目标设定温度，控制所述目标空间内的空调对室内温度进行调节。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述室内体积、所述室内初始温度和预先获取的映射关系，确定所述目标空间内的空调的候选能耗值，包括：将所述室内体积和所述室内初始温度输入至预先训练的第一神经网络模型，得到所述候选能耗值，其中，所述第一神经网络模型是基于所述映射关系对应的数据预先训练得到。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述室内体积和所述室内初始温度输入至预先训练的第一神经网络模型，得到所述候选能耗值之前，所述方法还包括：构建三维空间模型，所述三维空间模型是基于用户设置的模型体积参数仿真得到；将所述三维空间模型的室内空间划分为M个网格，M为大于1的整数；基于预设仿真软件和所述预设仿真软件中预先设置的初始仿真条件，仿真得到所述三维空间模型在不同初始仿真条件下的模型温度变化量和仿真能耗值，以确定所述映射关系，其中，所述初始仿真条件包括模型体积、模型调节前温度、仿真出风温度、仿真出风风速和仿真出风时长，所述模型温度变化量是基于M个所述网格对应的模型温度变化量的平均值确定得到，所述仿真能耗值是基于所述仿真出风温度、所述仿真出风风速和所述仿真出风时长确定得到；基于所述映射关系对应的数据进行训练，得到所述第一神经网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述室内体积、所述室内初始温度和所述候选能耗值，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度，包括：获取所述目标空间内目标对象的参数信息；根据所述参数信息，确定所述目标对象的体感舒适温度；根据所述室内体积、所述室内初始温度、所述候选能耗值和所述体感舒适温度，确定所述目标空间内的空调的目标设定温度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述参数信息，确定所述目标对象的体感舒适温度，包括：将所述参数信息输入至第二神经网络模型，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：许鹏，李世新，唐杰，陈翀，王鹏飞，
申请(专利权)人：珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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