一种空调系统及其群控方法技术方案

本发明专利技术涉及空气调节技术领域，特别是涉及一种空调系统及其群控方法，其中群控方法包括：当所述空调系统处于预设调控模式时，获取所述空调系统的实际运行参数；获取最优群控预测模型，并根据所述最优群控预测模型和所述实际运行参数，从多个群控模式中获取所述空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式；以及根据所述最优群控模式对所述空调系统进行控制。本发明专利技术的技术方案，能够平衡空调系统的能耗和对环境的调节效果，达到改善用户体验的目的。户体验的目的。户体验的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种空调系统及其群控方法


[0001]本专利技术涉及空气调节
，特别是涉及一种空调系统及其群控方法。

技术介绍

[0002]计算机的稳定运行对环境的温度和湿度有着较高的要求，尤其是服务器，如果环境的温度和湿度变化太大，则会导致计算机的计算结果出现差错，导致服务商的利益受损，特别是银行和通讯行业，因此需要采用空调系统对服务器所在的机房进行温度调节和湿度调节。
[0003]目前机房的空调系统通常设置有多个机组，并采用固定的群控模式对各空调系统的各机组进行控制，以将机房内的湿度和温度控制在预期范围内。但是由于受到空调位置、气流组织等因素的影响，如果过度地追求对环境温度和湿度的控制效果，则会造成空调的能耗过高。因此，现有技术中空调系统的群控方法，存在不能很好地平衡空调系统的能耗和运行效果的问题，导致用户的体验变差。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的空调系统及其群控方法，能够平衡空调系统的能耗和对环境的调节效果，达到改善用户体验的目的。
[0005]具体地，本专利技术提供了一种空调系统的群控方法，包括：
[0006]当所述空调系统处于预设调控模式时，获取所述空调系统的实际运行参数；
[0007]获取最优群控预测模型，并根据所述最优群控预测模型和所述实际运行参数，从多个群控模式中获取所述空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式；以及
[0008]根据所述最优群控模式对所述空调系统进行控制。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述的从多个群控模式中获取所述空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式，包括：
[0010]根据所述实际运行参数，获取所述空调系统在多个所述群控模式下的预测运行参数；以及
[0011]根据所述预测运行参数和所述预设条件，从多个所述群控模式中选择出所述最优群控模式。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，所述的根据所述实际运行参数，获取所述空调系统在多个群控模式下的预测运行参数，包括：
[0013]采用平滑指数法，根据所述实际运行参数对所述空调系统在各所述群控模式下的运行参数进行预测，以得到所述预测运行参数。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，所述的获取最优群控预测模型，包括：
[0015]获取所述空调系统的历史运行参数和预设模型；
[0016]根据所述历史运行参数建立训练数据集，并采用所述训练数据集训练预设模型，以得到所述最优群控预测模型。
[0017]根据本专利技术的一个实施例，所述的根据所述最优群控模式对所述空调系统进行控制，包括：
[0018]周期性地获取所述空调系统的运行参数，并根据所述运行参数对所述最优群控预测模型进行更新；以及
[0019]根据更新后的最优群控预测模型重新获取所述最优群控模式。
[0020]根据本专利技术的一个实施例，所述的根据所述运行参数对所述最优群控预测模型进行更新，包括：
[0021]根据所述运行参数优化训练数据集；
[0022]采用优化后的所述训练数据集重新训练所述最优群控预测模型，以对所述最优群控预测模型进行更新。
[0023]根据本专利技术的一个实施例，所述群控方法还包括：
[0024]在接收到用户手动设置的群控模式时，根据该群控模式控制所述空调系统，并周期性地获取所述空调系统的运行参数。
[0025]根据本专利技术的一个实施例，所述实际运行参数包括所述空调系统的平均总能耗、平均温度差和平均湿度差中的一个或多个。
[0026]根据本专利技术的一个实施例，多个所述群控模式包括普通模式、防竞争模式和带层叠功能模式。
[0027]一种空调系统，包括控制器，所述控制器包括处理器和存储器，其中所述存储器存储有可执行的计算机程序指令，所述处理器用于执行所述计算机程序指令时，实现如上述任意一项实施例所述的群控方法。
[0028]本专利技术所提供的空调系统的群控方法，当空调系统处于预设调控模式时，获取空调系统的实际运行参数和最优群控预测模型，然后根据最优群控预测模型和空调系统的实际运行参数，从多个群控模式中获取空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式，并采用该最优群控模式对空调系统进行控制。由于所得到的最优群控模式中空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件，因此采用该最优群控模式对空调系统进行控制，可以同时使空调系统的能耗和运行效果达到平衡，达到改善用户体验的目的。
[0029]根据下文结合附图对本专利技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本专利技术的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
[0030]后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本专利技术的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
[0031]图1是根据本专利技术一个实施例的空调系统的群控方法的示意性流程图；
[0032]图2是根据本专利技术一个实施例的从多个群控模式中获取最优群控模式的示意性流程图；
[0033]图3是根据本专利技术一个实施例的获取最优群控预测模型的示意性流程图；
[0034]图4是根据本专利技术一个实施例的采用所得到的最优群控模式对空调系统进行控制的示意性流程图；
[0035]图5是根据本专利技术一个实施例的根据所获取的空调系统的运行参数对最优群控预测模型进行更新的示意性流程图；
[0036]图6是根据本专利技术另一个实施例的空调系统的群控方法的示意性流程图。
具体实施方式
[0037]下面参照图1至图6来描述本专利技术实施例的空调系统的群控方法。在本实施例的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征，也即包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个、三个等，除非另有明确具体的限定。当某个特征“包括或者包含”某个或某些其涵盖的特征时，除非另外特别地描述，这指示不排除其它特征和可以进一步包括其它特征。
[0038]在本实施例的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本专利技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0039]现有技术中，空调系统常用的群控模式包括普通模式、防竞争模式、带层叠功能模式，下面对各群控模式的实现方式以及存在的缺陷做相应的介绍。
[0040]普通模式是指各机组根据各自设定温湿度和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空调系统的群控方法，其特征在于，包括：当所述空调系统处于预设调控模式时，获取所述空调系统的实际运行参数；获取最优群控预测模型，并根据所述最优群控预测模型和所述实际运行参数，从多个群控模式中获取所述空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式；以及根据所述最优群控模式对所述空调系统进行控制。2.根据权利要求1所述的群控方法，其特征在于，所述的从多个群控模式中获取所述空调系统的能耗和运行效果均满足预设条件的最优群控模式，包括：根据所述实际运行参数，获取所述空调系统在多个所述群控模式下的预测运行参数；以及根据所述预测运行参数和所述预设条件，从多个所述群控模式中选择出所述最优群控模式。3.根据权利要求2所述的群控方法，其特征在于，所述的根据所述实际运行参数，获取所述空调系统在多个群控模式下的预测运行参数，包括：采用平滑指数法，根据所述实际运行参数对所述空调系统在各所述群控模式下的运行参数进行预测，以得到所述预测运行参数。4.根据权利要求1所述的群控方法，其特征在于，所述的获取最优群控预测模型，包括：获取所述空调系统的历史运行参数和预设模型；根据所述历史运行参数建立训练数据集，并采用所述训练数据集训练预设模型，以得到所述最优群控预测模型。5.根据权利要求1所述的群控方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婷，周慧敏，程绍江，时斌，
申请(专利权)人：青岛海尔空调器有限总公司青岛海尔智能技术研发有限公司海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：