【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及节能控制，特别是一种基于物联网中央空调的节能控制方法。
技术介绍
1、已有的一些基于iot的中央空调节能控制系统能够实现一定程度上的节能效果，但在个性化节能策略制定方面仍存在缺陷。大多数系统仅依赖于环境数据（如温度、湿度等），而忽视了用户行为数据的重要性。由于用户偏好差异较大，简单的环境参数不足以完全反映用户的真实需求。因此，在没有充分考虑用户行为特征的情况下制定的节能策略往往无法实现最优的节能效果和用户体验。此外，现有技术在节能策略制定的过程中通常采用单一的优化目标（如最小化能耗），而未能同时兼顾节能与用户的舒适度，这导致在实际应用中难以取得平衡。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于物联网中央空调的节能控制方法解决现有技术中个性化节能策略制定不准确的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于物联网中央空调的节能控制方法，其包括，通过物联网传感器网络实时收集环境数据，并利用移动应用收集用户的偏好信息和历史行为数据，输出用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件；基于用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件，利用机器学习模型分析用户的行为模式，生成个性化的节能策略集；结合个性化节能策略集和物联网中央空调运行的实际需求，运用多目标优化算法寻找最佳运行参数配置；根据最佳运行参数配置，控制物联网中央空调的实际运行，持续收集实际运行
5、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述输出用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件，具体步骤为，
6、安装物联网传感器并通过zigbee连接至阿里云iot平台；
7、每分钟上传一次标准化格式的数据至云数据库，并使用z-score异常检测，线性插值填充缺失值；
8、通过移动应用，记录用户设置偏好和操作行为；
9、将环境数据与用户偏好和行为数据整合至同一数据集；
10、从整合数据中提取关键特征，并使用dataframe构建用户行为特征矩阵；
11、根据特征矩阵生成json格式的个人偏好配置文件。
12、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述从整合数据中提取关键特征，并使用dataframe构建用户行为特征矩阵，具体步骤为，
13、基于整合数据，使用皮尔逊相关系数量化特征与用户行为之间的相关性；
14、利用随机森林中的特征重要性得分，对量化后的特征与用户行为之间的相关性进行关键特征提取，同时运用主成分分析，进行特征数量降维；
15、使用python的pandas库创建dataframe，将选定的关键特征作为列，用户标识作为行索引，形成用户行为特征矩阵。
16、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述生成个性化的节能策略集，具体步骤为，
17、节能策略集合s包含一系列节能措施，其中节能措施；
18、计算每个用户的个性化节能策略分数，表达式为：
19、；
20、其中，表示第个节能策略的个性化分数，n为特征数量，为第个特征的权重，表示第个特征对于第个节能策略的贡献度函数，表示标识节能策略集合中的每个节能策略的索引变量，表示标识从用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件中提取的特征集合的索引变量；
21、节能策略的贡献度函数，表达式为：
22、；
23、其中，表示第个特征对于第个节能策略的贡献值，表示环境因素对于第个特征的贡献度函数，表示用户偏好y对于第j个特征的贡献度函数，为敏感度参数，e为环境数据的取值范围，dz表示对环境数据中的一个变量进行积分操作；
24、环境因素贡献度函数，表达式为：
25、；
26、其中，表示第j个特征对应的环境因素的平均值，表示第j个特征对应的环境因素的标准差；
27、用户偏好贡献度函数，表达式为：
28、；
29、其中，表示第j个特征的敏感度参数，表示第j个特征对应的用户偏好的阈值；
30、对所有节能策略按降序排列，选择排名前k的节能策略组成个性化节能策略集，表达式为：。
31、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述运用多目标优化算法寻找最佳运行参数配置，具体步骤为：
32、结合个性化的节能策略和设备能力、环境条件及用户偏好，设置中央空调的运行参数范围；
33、对设置好的参数范围，采用非支配排序遗传算法，进行能耗和舒适度调节；
34、采用中央空调实际运行时的一组运行参数作为初始种群，计算每个个体的能耗和舒适度指标；
35、通过交叉和变异生成新个体，使用非支配排序进行迭代优化，直至达到预定的迭代次数，形成最终种群；
36、从最终种群中选取位于pareto前沿的个体，作为最佳运行参数配置。
37、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述非支配排序进行迭代优化，具体步骤为，
38、对当前种群中的所有个体按照非支配层级进行排序；
39、第1层是非支配个体最多的集合，第2层是非支配于第一层个体的个体组成的集合，以此类推，直至所有个体都被分配到底层；
40、对于每一层，计算每个个体的拥挤距离；
41、从当前种群中选择个体用于产生下一代，对选中的个体进行配对，并使用某种交叉算子产生子代；
42、对子代个体应用变异算子，并将父代种群和子代种群合并成一个新的临时种群；
43、再次对合并后的种群进行非支配排序，并计算拥挤距离；
44、从合并后的种群中选择指定数量的个体构成下一代种群；
45、重复对当前种群中的所有个体按照非支配层级进行排序的步骤至构成下一代种群的步骤，直到达到预定的迭代次数。
46、作为本专利技术所述基于物联网中央空调的节能控制方法的一种优选方案，其中：所述根据最佳运行参数配置，控制物联网中央空调的实际运行，持续收集实际运行过程中的实时反馈信息，具体步骤为，
47、使用mqtt协议向中央空调控制单元发送最佳运行参数配置；
48、中央空调控制单元接收到配置后，解析json格式的消息，提取所需的运行参数；
49、控制单元根据接收到的参数调整中央空调的运行状态，进行实时运行；
50、通过物联网传感器网络持续监测环境变化，并利用zigbee协议将监测数据发送到云端；
51、对云端的数据使用z-score方法进行异常检测，识本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述输出用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述从整合数据中提取关键特征，并使用DataFrame构建用户行为特征矩阵，具体步骤为，
4.如权利要求3所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述生成个性化的节能策略集，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述运用多目标优化算法寻找最佳运行参数配置，具体步骤为：
6.如权利要求5所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述非支配排序进行迭代优化，具体步骤为，
7.如权利要求6所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述根据最佳运行参数配置，控制物联网中央空调的实际运行，持续收集实际运行过程中的实时反馈信息，具体步骤为，
8.如权利要求7所述的基于物联网中央空调的
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~8任一所述的基于物联网中央空调的节能控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~8任一所述的基于物联网中央空调的节能控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述输出用户行为特征矩阵和个人偏好配置文件，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述从整合数据中提取关键特征，并使用dataframe构建用户行为特征矩阵，具体步骤为，
4.如权利要求3所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述生成个性化的节能策略集，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述运用多目标优化算法寻找最佳运行参数配置，具体步骤为：
6.如权利要求5所述的基于物联网中央空调的节能控制方法，其特征在于：所述非支配排序进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：周菊，雷占兰，王翠粉，陈瑶，
申请(专利权)人：嘉兴数开来数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。