【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能家电，具体地，涉及一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法及系统。
技术介绍
1、不同年龄段及不同性别人群对室内温度及湿度等需求有着一定的差异，目前市面上的空调不能实现一句室内人群年龄及性别特征而改变自身送风方式和工作模式的智能化调控，也无法联动电动窗及电动遮阳帘提供给用户更加舒适的居住环境，目前，空调送风强度、送风方向等参数的调节仍依赖于用户自主操作，即使是加入图像识别或语音识别模块的空调，也很难保证其识别算法在复杂情况下对人群年龄和性别分类的准确性，而且传统数据中心长期存在冷量需求大、制冷能耗高、能源利用效率居高不下的问题，为了进一步节能降耗、降低pue，运用ai算法根据室内外环境和it负荷变化情况，结合人工智能技术实现空调系统能耗预测、核心参数智能寻优及运行工况动态调整，最大程度降低制冷能耗。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中存在的冷量需求大、制冷能耗高、能源利用效率居高不下的技术问题，本专利技术提供了一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法及系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，包括以下步骤：
4、同时采集室内外温度、湿度、光照强度、空气质量参数和室内外的声音数据和通过摄像头或其他图像设备采集室内外环境图像；
5、对采集到的数据进行标准化处理，对图像进行预处理并对处理后的图像进行特征提取；
6、通过处理后的数据和提取的特征
7、结合安全约束阈值和业务约束条件，对空调、电动窗和电动遮阳帘进行控制；
8、采用ar ima时间序列预测算法，由待分析时序数据集生成拟合模型，最后作出预测。
9、进一步的，建立制冷系统能耗预测模型具体包括：
10、基于xgboost决策树算法构建制冷系统能耗模型，利用xgboost决策树算法对制冷系统的整体能耗进行建模，通过对全部参数数据集进行计算，找出各类参数对系统能耗的影响权重，最终得出影响制冷能耗模型的冷水供水温度、冷水泵频率、冷却水泵频率、冷却塔风机频率及冷却塔出水温度。
11、进一步的，对空调系统的参数进行寻优具体包括：
12、采用遗传算法将能耗模型的最低值设定为寻优目标，对冷水供水温度设置值、冷却塔出水温度设置值、冷水泵频率及冷却水泵频率等关键参数的多种参数组合进行寻优。
13、进一步的，对空调系统的参数进行寻优还包括通过ai制冷控制模式有规律地对空调系统的参数进行寻优，具体包括以下步骤：
14、监测气候变化和负载变化，运用数据驱动、ai寻优和安全校验，使调节参数下发至ba系统进行自动调整；
15、所述制冷系统执行新的运行参数。
16、进一步的，所述ai制冷控制模式将ai建模和参数寻优嵌入数据中心空调运维流程，通过自动采集、智能预测寻优、自动控制调节，实现每小时参数智能自动调优。
17、进一步的，所述采用arima时间序列预测算法，由待分析时序数据集生成拟合模型，具体包括：对数据进行匹配，用积分控制来消除稳态误差值，计算模糊节点，通过匹配结果实现优化控制。
18、进一步的，所述计算模糊节点通过模糊pid算法计算空调室内电力系统在空调多种模式下得到的负荷总量，模糊算法的表示式如下：
19、
20、其中，f(x)表示电力系统在空调的多种模式下得到的负荷总量；a0表示误差信号；an表示误差的变化量；n表示最优向量个数；bn表示可调节中断负荷节点；l表示出现不确定问题时产生的补偿系统；x表示负荷数量。
21、进一步的，通过计算空调风速的控制，将目标数值进行量化，量化之后计算误差信号a0在模糊子集上所适合的隶属度，所述空调风速控制计算公式如下：
22、
23、其中，μx表示隶属度，u表示优先连续论域上的元素；
24、误差信号a0在模糊子集上所适合的隶属度，计算公式如下：
25、
26、其中，v表示集合v中的内部信息；μr表示u和v的模糊关系。
27、进一步的，所述结合安全约束阈值和业务约束条件，对空调、电动窗和电动遮阳帘进行控制，具体包括：
28、对电动窗的控制：
29、目标电动窗接收到开窗信号，控制琐窗电机m2运行从而打开窗锁；
30、控制主螺杆电机m0和副螺杆电机m1运行以推动窗户开启；
31、接收到关窗信号，主螺杆电机m0和副螺杆电机m1运行以拉回窗户，控制锁窗电机m2运行以关闭窗锁；
32、对电动遮阳帘的控制：
33、选择频道，通过频道选择模块选择所需要控制电动遮阳帘电机的频道，并结合控制命令模块对主处理器内所载有的编辑程序进行编辑；
34、编辑程序生成新的控制命令，并通过无线发射模块将控制命令转为无线控制信号发出，被无线接收模块所接收；
35、接收命令并执行，无线接收模块将无线控制信号转为控制命令传输到执行单元，执行单元根据控制命令执行相应动作。
36、另一方面，本专利技术还提供一种基于智能ai算法的空调室内联动控制系统，执行前述的一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，包括：采集模块、通信模块、频道选择模块、主控模块、无线接收模块和执行单元，其中：
37、所述采集模块采集室内外温度、湿度、光照强度、空气质量参数和室内外的声音数据和室内外环境图像；
38、所述通信模块将处理好的数据和图像特征进行传输；
39、所述频道选择模块选择所需要控制电动遮阳帘电机的频道，并结合控制命令模块对主处理器内所载有的编辑程序进行编辑；
40、所述主控模块根据接收到的参数信息和环境图像信息，对相关数据进行处理，并生成制冷系统能耗预测模型对空调系统进行控制；
41、所述无线接收模块用于接收所述主控模块发出的控制指令；
42、所述执行单元执行相关的控制指令。
43、本专利技术的有益效果：
44、1、通过使用摄像头或其他图像设备采集室内外环境图像，实现对室内外环境的智能感知和识别，同时，采用传感器采集环境参数，方便进行数值化计算，两者结合，可以使环境参数更加直观、真实、准确；
45、2、数据中心长期运行积累的大量历史数据非常适合选用ai智能算法进行推理，运用ai技术进行制冷系统的智能化调节控制，实现从设备级手工调节到系统级智能调优的跨越，是进一步降低制冷能耗的最佳选择；
46、3、引入制冷系统能耗模型和系统控制参数寻优的ai手段，从系统层面对制冷系统的海量控制参数进行精确寻优，输出能量最优的控制执行参数设置值，结合安全约束阈值及业务服务等级协议约束条件，由楼宇自控系统自动下发执行，随着温度及it负载变化动态调优，从而保证系统处于最优工况。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能AI算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能AI算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，建立制冷系统能耗预测模型具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能AI算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，对空调系统的参数进行寻优具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能Al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，对空调系统的参数进行寻优还包括通过Al制冷控制模式有规律地对空调系统的参数进行寻优，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能Al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述Al制冷控制模式将Al建模和参数寻优嵌入数据中心空调运维流程，通过自动采集、智能预测寻优、自动控制调节，实现每小时参数智能自动调优。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能AI算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述采用Arima时间序列预测算法，由待分析时序数据集生成拟合模型，具体包括：对数据进行匹配，用积分控制来消除稳态误差值，计算模糊节点，通过匹配
7.根据权利要求6所述的一种基于智能Al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述计算模糊节点通过模糊PID算法计算空调室内电力系统在空调多种模式下得到的负荷总量，模糊算法的表示式如下：
8.根据权利要求6所述的一种基于智能Al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，通过计算空调风速的控制，将目标数值进行量化，量化之后计算误差信号a0在模糊子集上所适合的隶属度，所述空调风速控制计算公式如下：
9.根据权利要求1所述的一种基于智能Al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述结合安全约束阈值和业务约束条件，对空调、电动窗和电动遮阳帘进行控制，具体包括：
10.一种基于智能AI算法的空调室内联动控制系统，其特征在于，执行权利要求1至9任一项所述的一种基于智能AI算法的空调室内联动控制方法，包括：采集模块、通信模块、频道选择模块、主控模块、无线接收模块和执行单元，其中：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，建立制冷系统能耗预测模型具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，对空调系统的参数进行寻优具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，对空调系统的参数进行寻优还包括通过al制冷控制模式有规律地对空调系统的参数进行寻优，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能al算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述al制冷控制模式将al建模和参数寻优嵌入数据中心空调运维流程，通过自动采集、智能预测寻优、自动控制调节，实现每小时参数智能自动调优。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能ai算法的空调室内联动控制方法，其特征在于，所述采用arima时间序列预测算法，由待分析时序数据集生成拟合模型，具...
【专利技术属性】
技术研发人员：张进，吕冬，张晓冬，
申请(专利权)人：珠海珠江建筑设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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