【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能调控，尤其涉及一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法。
技术介绍
1、大拱棚骨架主动蓄放热系统在农业生产中扮演着重要角色，它能有效利用日间太阳能储存热量并在夜间释放，从而缓解昼夜温差对作物生长的影响。传统对于大拱棚的温度管理方法主要依赖于简单的固定阈值进行控制，随着数据采集技术和计算能力的提升，聚类分析作为一种重要的数据挖掘方法被广泛应用于识别系统运行状态或系统运行模式，因此，现有技术，通过k-means聚类算法对大拱棚的内外温差数据进行聚类分析，以确定大拱棚骨架主动蓄放热系统的运行模式，进而根据运行模式对大拱棚的温度进行调控。
2、但是，通过k-means聚类算法对大拱棚的内外温差数据进行聚类分析时，仅依赖内外温差数据进行聚类分析，忽视了大拱棚骨架主动蓄放热系统的热流密度特性和动态热力学行为，而内外温差数据无法准确反映不同大拱棚材质的热交换能力和系统的热惯性特性，从而导致大拱棚骨架主动蓄放热系统的运行模式识别出现偏差，降低了根据运行模式对大拱棚的温度进行调控的准确性。
3、因此，如何提高对...
【技术保护点】
1.一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述分别获取所述两个温度数据的热流密度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述根据所述两个温度数据之间的外部温度差异和采样时间间隔，获取所述两个温度数据之间的自适应热流密度标准化系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述根据所述两个温度数据之间的内部温度差异、热流密度差异...
【技术特征摘要】
1.一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述分别获取所述两个温度数据的热流密度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述根据所述两个温度数据之间的外部温度差异和采样时间间隔，获取所述两个温度数据之间的自适应热流密度标准化系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热系统的智能调控方法，其特征在于，所述根据所述两个温度数据之间的内部温度差异、热流密度差异和自适应热流密度标准化系数，获取所述两个温度数据在聚类过程中的优化距离度量，包括：
5.根据权利要求1所述的一种大拱棚骨架主动蓄放热...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓，杨宁，李涛，郭永生，温丹，张彦伟，韩玉娟，宋计平，赵旭，
申请(专利权)人：山东省农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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