一种非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开涉及一种非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法及装置，该方法包括：获取各个末端空调区域的环境状况和相对位置关系；获取末端传感器采集到的数据；根据环境状况、相对位置关系和采集到的数据，通过空调系统能效预测模型，确定目标最小能耗；根据历史运行数据获取中央空调系统的历史运行功率和末端空调设备的制冷量；将历史运行功率作为输入，将制冷量作为输出，对神经网络模型进行训练，获取目标节能制冷模型；将目标最小能耗作为目标节能制冷模型的输入，根据目标制冷模型的输出，获取各个末端空调设备的目标制冷量。能够全方位监测能耗数据，并进行分析控制，有效的控制空调的节能策略，最大程度的实现对空调的节能控制。空调的节能控制。空调的节能控制。

【技术实现步骤摘要】
一种非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法及装置


[0001]本专利技术公开涉及空调控制
，具体地，涉及一种非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法及装置。

技术介绍

[0002]随着当前社会文明的发展，生活环境的不断变化，不可再生资源在不断地被消耗中，生存的环境也在一步一步被破坏，能源局势尤为紧张，因此，提倡保护环境，节能减排尤为重要，建筑节能尤其成为必不可少的一种社会选择。近年来，随着科技的发展，国际上形成了新兴的非侵入式量测的物联网技术，目前技术已经可成熟应用，非侵入式量测的物联网技术能够进一步提高智能电网的信息分析挖掘能力以及数据共享交互能力，实现能源的非侵入式负荷检测，从而达到控制电网能源的开关。目前有基于非侵入测量的空调智能控制系统，使用了非侵入式测量模块、边缘计算处理、空调控制模块和云平台的系统，运用测量的数据，对空调系统进行控制。还有通过非侵入式负荷识别的控制系统，主要以数据采集单元，控制处理单元等收集信息数据，关键位电能表，通过电能表进行负荷识别。同时，也有智能化的非侵入式负荷识别系统，其中主要还是包括非侵入式数据采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述中央空调系统的各个末端空调区域的环境状况以及各个末端空调区域之间的相对位置关系，所述末端空调区域包括工业园区、居民区域和商业区域；获取各个末端空调区域内的各个末端传感器采集到的数据，所述末端传感器包括：温度传感器、压力传感器、压差传感器、液位传感器、二氧化碳传感器以及一氧化碳传感器；根据所述末端空调区域的环境状况、各个末端空调区域之间的相对位置关系以及各个末端传感器采集到的数据，通过预设的空调系统能效预测模型，确定所述中央空调系统的目标最小能耗；根据空调的历史运行数据获取所述中央空调系统的历史运行功率以及对应的末端空调设备的制冷量；将所述中央空调系统的历史运行功率作为输入，将对应的末端空调设备的制冷量作为输出，对预设的神经网络模型进行训练，获取训练好的目标节能制冷模型；将所述目标最小能耗作为所述目标节能制冷模型的输入，根据所述目标制冷模型的输出，获取所述中央空调体统内各个末端空调设备的目标制冷量，以实现所述中央空调系统的节能控制。2.根据权利要求1所述的非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述获取所述中央空调系统的各个末端空调区域的环境状况以及各个末端空调区域之间的相对位置关系，包括：确定各个末端空调区域的区域类型；根据区域类型获取末端空调区域的常规人员密度；获取各个末端空调区域之间的位置关系；根据各个末端空调区域之间的位置关系和常规人员密度，确定常规人员密度在各个末端空调区域之间的变化趋势。3.根据权利要求1所述的非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：确定训练神经网络模型以获取空调系统能效预测模型的输入数据集和输出数据集，所述输入数据集包括一定数量的空调区域的环境状况、各个末端空调区域之间的相对位置关系以及各个末端传感器采集到的数据，所述输出数据集包括对应的一定数量的空调区域的最低功耗运行数据；按照第一预设比例将所述输入数据集和对应的输出数据集分割为训练集和测试集；通过训练集中的输入数据集和输出数据集对神经网络模型进行训练，其中，神经网络算法至少由三层网络构成，分别为输入层、隐藏层、输出层，神经网络模型的表达式为y(t)＝f(x(t
‑
1)，...，x(t
‑
dx)，y(t
‑
1)，y(t
‑
2)，...，y(t
‑
dy))，x(t)表示输入，y(t)表示输出，dx表示输入延迟，dy表示输出延迟；通过测试集中的输入数据集和输出数据集对神经网络模型的训练结果进行测试，直至测试出的误差小于预设误差阈值时，停止训练，获取训练好的空调系统能效预测模型。4.根据权利要求1所述的非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述获取各个末端空调区域内的各个末端传感器采集到的数据，包括：通过温度传感器采集所述末端空调区域内的温度数据；
通过压力传感器采集所述末端空调区域内的管道内的风道静压；通过压差传感器采集所述末端空调区域的管道内的压力差；通过液位传感器采集水箱的液位数据；通过二氧化碳传感器采集末端空调区域内的二氧化碳浓度；通过一氧化碳传感器集末端空调区域内的一氧化碳浓度。5.根据权利要求1所述的非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述将所述中央空调系统的历史运行功率作为输入，将对应的末端空调设备的制冷量作为输出，对预设的神经网络模型进行训练，获取训练好的目标节能制冷模型，包括：将所述历史运行功率按照第二预设比例进行切分，获取占比20％的第一切分数据集和占比80％的第二切分数据集；通过预设的数据修正策略对所述第一切分数据集进行修正，获取第一修正数据集；通过预设的数据混合策略对所述第一修正数据集和第二切分数据集进行混合，获取第一混合数据集；将与历史运行功率对应的末端空调制冷量按照第三预设比例进行切分，获取占比10％的第三切分数据集和占比90％的第四切分数据集；通过所述数据修正策略对所述第三切分数据集进行修正，获取第二修正数据集；通过所述数据混合策略对所述第二修正数据集和第四切分数据集进行混合，获取第二混合数据集；将所述第一混合数据集作为输入，将所述第二混合数据集作为输出，对预设的神经网络模型进行训练，获取训练好的目标节能制冷模型。6.根据权利要求5所述的非侵入式传感器中央空调系统的节能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：所述历史运行功率P0＝q
m
(h2‑
h1)，q
...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈健强，施磊，
申请(专利权)人：壹品慧数字科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：