【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于制冷设备，涉及一种基于人工智能的空调节能系统及方法。
技术介绍
1、地铁站(underground station)是为城市轨道交通系统(简称城轨系统)提供铁路列车停靠的地方，用以搬运货物或让旅客乘车。现阶段的地铁站不是指在地面以下环境建设的车站，而是指地铁系统沿线设置的车站，它可建于地下、半地下也可建于地面或高架。地铁站多人流量较大，需实时根据环境条件进行通风。否则，将造成极大的资源浪费。而现在的地铁站的空调系统多数需要工作人员手动输入各项参数来运行，不能根据环境变化和人流量的变化实时进行调整，从而造成较大的资源浪费，因此，本申请意在提供一种基于人工智能的空调节能系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
2、本专利技术还有一个目的是提供一种基于人工智能的空调节能系统。
3、本专利技术再有一个目的是提供一种基于人工智能的空调节能方法。
4、为此，本专利技术提供的技术方案为：
5、一种基于人工智能的空调节能系统，包括：
6、乘客流动预测系统，其与车站售票系统和检票系统分别通讯连接，用于估算车站内的乘客流动量；
7、待进入车站乘客预测系统，其与所述车站附件区域的摄像系统通讯连接，用于根据拍摄到的照片通过视觉学习估算即将进入车站的准乘客流动量；
8、实时环境采集系统，其与布设在所述车站内的温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传
9、空调系统，其包括布设在车站内的空调、湿度调节器、大气压力调节器和制氧仪；
10、控制中心，其与所述空调系统、所述实时环境采集系统、所述待进入车站乘客预测系统和所述乘客流动预测系统分别通讯连接，其中所述控制中心建立有神经网络算法，所述控制中心将从所述空调系统、所述实时环境采集系统、所述待进入车站乘客预测系统和所述乘客流动预测系统获取到的参数值作为神经元输入所述神经网络算法，经过相应隐层的处理，将计算结果通过其输出层发送实时目标指令给所述空调系统，所述空调系统接收所述目标指令并实时执行。
11、优选的是，所述的基于人工智能的空调节能系统，还包括：
12、历史数据系统，其与所述控制中心连接，所述历史数据系统存储有历史同期乘客流动总量均值数据、是否为节假日及天气情况的对应表格；
13、所述控制中心每日首先依据所述对应表格向所述空调系统发布预设指令，然后再将每日实时获取到的目标指令向所述空调系统发布，所述空调系统接收所述目标指令并在所述预设指令的基础上并调整。
14、优选的是，所述的基于人工智能的空调节能系统中，所述神经网络算法采用bp神经网络算法。
15、优选的是，所述的基于人工智能的空调节能系统中，所述历史同期乘客流动总量均值数据为当前日期前1、2、3年的2-4天内的每日乘客流动总量的平均值。
16、优选的是，所述的基于人工智能的空调节能系统中，若当前日期为节假日，则依据节假日的历史同期乘客流动总量均值数据设定所述预设指令。
17、一种基于人工智能的空调节能方法，包括：
18、历史数据系统存储有历史同期乘客流动总量均值数据、是否为节假日及天气情况的对应表格，控制中心每日首先依据所述对应表格向空调系统发布预设指令，所述空调系统执行所述预设指令，所述预设指令包括预设温度值、预设湿度值、预设含氧量值和预设大气压值；
19、根据车站售票系统的售票情况、检票系统的进站检票情况，估算车站内的乘客流动量；
20、根据所述车站附件区域的摄像系统通讯连接，用于根据拍摄到的照片通过视觉学习估算即将进入车站的准乘客流动量；
21、在所述车站内布设温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器、含氧量传感器和大气压传感器，用于实时采集车站内的环境数据；
22、所述控制中心内建立有神经网络算法，所述控制中心接收所述乘客流动量、所述准乘客流动量和所述车站内的环境数据并将上述数据作为神经元，输入所述神经网络算法，经过相应隐层的处理，将计算结果通过其输出层发送实时目标指令给所述空调系统，所述空调系统接收所述目标指令并在所述预设指令的基础上并调整。
23、优选的是，所述的基于人工智能的空调节能系统中，所述历史同期乘客流动总量均值数据为当前日期前1、2、3年的2-4天内的每日乘客流动总量的平均值；
24、若当前日期为节假日，则依据节假日的历史同期乘客流动总量均值数据设定所述预设指令。
25、本专利技术至少包括以下有益效果：
26、本专利技术首先根据历史数据对地铁站的空调运行，然后根据实时采集的环境数据、乘客流动量和准乘客流动量数据通过神经网络计算和分析后，再通过空调系统进行人工智能调整，能够对空调系统进行智能调节、节约能源、降低能耗、减少了运营成本，为城市轨道交通的绿色节能运营提供了保障。
27、本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
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1.一种基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，所述神经网络算法采用BP神经网络算法。
4.如权利要求2所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，所述历史同期乘客流动总量均值数据为当前日期前1、2、3年的2-4天内的每日乘客流动总量的平均值。
5.如权利要求2所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，若当前日期为节假日，则依据节假日的历史同期乘客流动总量均值数据设定所述预设指令。
6.一种基于人工智能的空调节能方法，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的基于人工智能的空调节能方法，其特征在于，所述历史同期乘客流动总量均值数据为当前日期前1、2、3年的2-4天内的每日乘客流动总量的平均值；
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，还包括：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，所述神经网络算法采用bp神经网络算法。
4.如权利要求2所述的基于人工智能的空调节能系统，其特征在于，所述历史同期乘客流动总量均值数据为当前日期前1、2、3年的2-4天内的每日乘客流动...
【专利技术属性】
技术研发人员：王珏，张伟平，王磊，刘中南，伍家林，胡楠，吴群辉，杨波，
申请(专利权)人：中交机电工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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