运行频率优化方法、装置、设备和计算机存储介质与流程

本技术属于智能家电，具体涉及一种运行频率优化方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术：

1、随着科学技术的不断发展，智能家电在人们的日常生活中得到广泛应用；智能空调作为目前广泛应用的智能家电之一，能够有效地调节室内温度，为用户提供舒适的居住和工作环境。

2、在当前环境保护和节能减排的背景下，智能家电的使用不仅可以提升用户的生活品质和舒适度，还可以为节约能源、减少碳排放等环保目标做出贡献。因此，智能家电的发展与节约能源、提高能效的目标密切相关，是未来家电行业发展的重要方向。在现有技术中，可以通过调节空调的运行模式和参数，降低能耗、提高能效，从而达到节能的目的。

3、然而，现有智能家电的降频方法存在一些局限性，如只有在房间温度即将达到设定温度时才会降频，且无法根据用户需求的降温速度进行制冷量的调节，也无法实现预期的节能效果；此外，现有智能家电系统的运行功率固定，虽然可以提升能效，但缺乏灵活性和实时调节功能，无法实现更高的能效和更好的降温效果，也无法满足用户对降温速度的个性化需求。

技术实现思路

1、本技术提供一种运行频率优化方法、装置、设备和计算机存储介质，用以解决现有智能家电按照固定方式进行降频运行，缺乏灵活性和实时调节功能，无法实现更高的能效和更好的降温效果，也无法满足用户对降温速度的个性化需求的问题。

2、第一方面，本技术提供一种运行频率优化方法，包括：

3、获取智能家电的统计数据和运行数据；

4、根据所述运行数据，确定所述智能家电的温度变化量和预降频时长，并判断所述统计数据是否符合频率优化条件；

5、在所述统计数据符合频率优化条件时，根据所述温度变化量和所述预降频时长，确定所述智能家电的目标漏热量等级和目标制冷量等级，所述漏热量等级用于指示所述智能家电所处空间的漏热情况，所述制冷量等级用于反映用户的制冷需求；

6、根据所述目标漏热量等级和所述目标制冷量等级，确定所述智能家电的目标优化频率，并按照所述目标优化频率对所述智能家电的运行频率进行优化处理。

7、可选的，所述运行数据包括：室内温度、室外温度和初始运行频率，所述根据所述运行数据，确定所述智能家电的温度变化量和预降频时长，包括：

8、根据所述室外温度，确定所述智能家电的最大运行频率；

9、根据所述室内温度和所述最大运行频率，确定所述智能家电的温度变化量；

10、根据所述最大运行频率和所述初始运行频率，确定所述智能家电的预降频时长。

11、可选的，所述根据所述室内温度和所述最大运行频率，确定所述智能家电的温度变化量，包括：

12、获取所述智能家电的采样参数，所述采样参数包括：初始采样时刻和采样频率；

13、根据所述最大运行频率，确定所述智能家电的采样运行时刻，所述采样运行时刻用于指示所述智能家电以所述最大运行频率运行时对应的时间信息；

14、根据所述采样运行时刻、所述初始采样时刻和所述采样频率，对所述智能家电的室内温度进行采样处理，得到多个采样温度；

15、根据所述多个采样温度，确定所述智能家电的所述温度变化量。

16、可选的，所述根据所述最大运行频率和所述初始运行频率，确定所述智能家电的预降频时长，包括：

17、判断所述初始运行频率与所述最大运行频率是否一致；

18、若所述初始运行频率与所述最大运行频率一致，则获取所述智能家电的第一预设时长，并将所述第一预设时长确定为所述预降频时长；

19、若所述初始运行频率与所述最大运行频率不一致，则获取所述智能家电的降频运行时刻和初始运行时刻，所述初始运行时刻用于指示所述智能家电以最大运行频率开始运行时对应的时间信息，所述降频运行时刻用于指示所述智能家电的运行频率由所述最大运行频率开始降频时对应的时间信息；

20、对所述降频运行时刻和所述初始运行时刻进行差值处理，得到第二预设时长，并将所述第二预设时长确定为所述预降频时长。

21、可选的，所述根据所述温度变化量和所述预降频时长，确定所述智能家电的目标漏热量等级和目标制冷量等级，包括：

22、获取所述智能家电的漏热量评定表和制冷量评定表；

23、按照所述温度变化量对所述漏热量评级表进行筛选处理，得到所述目标漏热量等级；

24、按照所述预降频时长对所述制冷量评级表进行筛选处理，得到所述目标制冷量等级。

25、可选的，所述方法还包括：

26、在所述统计数据不符合频率优化条件时，对所述统计数据进行分析处理，得到温度统计数据和时长统计数据；

27、根据所述温度变化量和所述预降频时长，分别对所述温度统计数据和所述时长统计数据进行更新处理，得到新的温度统计数据和新的时长统计数据；

28、按照所述新的温度统计数据对所述漏热量评定表进行优化处理，得到新的漏热量评定表；

29、按照所述新的时长统计数据对所述制冷量评定表进行优化处理，得到新的制冷量评定表。

30、可选的，所述方法还包括：

31、在所述漏热量评定表和所述制冷量评定表进行优化处理之后，记录优化漏热量评定表和制冷量评定表的迭代次数；

32、判断所述迭代次数与预设迭代次数是否一致，所述预设迭代次数用于指示所述漏热量评定表和所述制冷量评定表进行优化处理次数的上限值；

33、若所述迭代次数与预设迭代次数一致，则对所述统计数据进行清除处理。

34、第二方面，本技术提供一种运行频率优化装置，包括：

35、获取模块，用于获取智能家电的统计数据和运行数据。

36、确定模块，用于根据所述运行数据，确定所述智能家电的温度变化量和预降频时长。

37、判断模块，用于判断所述统计数据是否符合频率优化条件。

38、所述确定模块，还用于在所述统计数据符合频率优化条件时，根据所述温度变化量和所述预降频时长，确定所述智能家电的目标漏热量等级和目标制冷量等级，所述漏热量等级用于指示所述智能家电所处空间的漏热情况，所述制冷量等级用于反映用户的制冷需求。

39、所述确定模块，还用于根据所述目标漏热量等级和所述目标制冷量等级，确定所述智能家电的目标优化频率。

40、处理模块，用于按照所述目标优化频率对所述智能家电的运行频率进行优化处理。

41、可选的，所述确定模块，还用于根据所述室外温度，确定所述智能家电的最大运行频率。

42、所述确定模块，还用于根据所述室内温度和所述最大运行频率，确定所述智能家电的温度变化量。

43、所述确定模块，还用于根据所述最大运行频率和所述初始运行频率，确定所述智能家电的预降频时长。

44、可选的，所述获取模块，还用于获取所述智能家电的采样参数，所述采样参数包括：初始采样时刻和采样频率。

45、所述确定模块，还用于根据所述最大运行频率，确定所述智能家电的采样运行时刻，所述采样运行时刻用于指示所述智能家电以所述最大运行频率运行时对应的时间信息。

46、所述处理模块，还用于根据所述采样运行时刻、所述初始采样时刻和所述采样频率，对所述智能家电的室内温度进行采样处理，得到多个采样温度。

47、所述确定模块，还用于根据所述多个采样温度，确定所述智能家电的所述温度变化量。

48、可选的，所述判断模块，还用于判断所述初始运行频率与所述最大运行频率是否一致。

49、若所述初始运行频率与所述最大运行频率一致，则所述获取模块，还用于获取所述智能家电的第一预设时长。

50、所述确定模块，还用于将所述第一预设时长确定为所述预降频时长。

51、若所述初始运行频率与所述最大运行频率不一致，则所述获取模块，还用于获取所述智能家电的降频运行时刻和初始运行时刻，所述初始运行时刻用于指示所述智能家电以最大运行频率开始运行时对应的时间信息，所述降频运行时刻用于指示所述智能家电的运行频率由所述最大运行频率开始降频时对应的时间信息。

52、所述处理模块，还用于对所述降频运行时刻和所述初始运行时刻进行差值处理，得到第二预设时长。

53、所述确定模块，还用于将所述第二预设时长确定为所述预降频时长。

54、可选的，所述获取模块，还用于获取所述智能家电的漏热量评定表和制冷量评定表。

55、所述处理模块，还用于按照所述温度变化量对所述漏热量评级表进行筛选处理，得到所述目标漏热量等级。

56、所述处理模块，还用于按照所述预降频时长对所述制冷量评级表进行筛选处理，得到所述目标制冷量等级。

57、可选的，所述处理模块，还用于在所述统计数据不符合频率优化条件时，对所述统计数据进行分析处理，得到温度统计数据和时长统计数据。

58、所述处理模块，还用于根据所述温度变化量和所述预降频时长，分别对所述温度统计数据和所述时长统计数据进行更新处理，得到新的温度统计数据和新的时长统计数据。

59、所述处理模块，还用于按照所述新的温度统计数据对所述漏热量评定表进行优化处理，得到新的漏热量评定表。

60、所述处理模块，还用于按照所述新的时长统计数据对所述制冷量评定表进行优化处理，得到新的制冷量评定表。

61、可选的，所述处理模块，还用于在所述漏热量评定表和所述制冷量评定表进行优化处理之后，记录优化漏热量评定表和制冷量评定表的迭代次数。

62、所述判断模块，还用于判断所述迭代次数与预设迭代次数是否一致，所述预设迭代次数用于指示所述漏热量评定表和所述制冷量评定表进行优化处理次数的上限值。

63、若所述迭代次数与预设迭代次数一致，则所述处理模块304，还用于对所述统计数据进行清除处理。

64、第三方面，本技术提供一种运行频率优化设备，包括：

65、存储器；

66、处理器；

67、其中，所述存储器存储计算机执行指令；

68、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的运行频率优化方法。

69、第四方面，本技术提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的运行频率优化方法。

70、本技术提供的运行频率优化方法，通过获取智能家电的统计数据和运行数据，根据该室外温度，确定智能家电的最大运行频率，并结合室内温度，确定智能家电的温度变化量；根据该最大运行频率和初始运行频率，确定智能家电的预降频时长；判断统计数据是否符合频率优化条件；在统计数据符合频率优化条件时，获取智能家电的漏热量评定表和制冷量评定表，按照温度变化量和预降频时长分别对漏热量评级表和制冷量评级表进行筛选处理，得到目标漏热量等级和目标制冷量等级，从而确定出智能家电的目标优化频率，并按照该目标优化频率对智能家电的运行频率进行优化处理；在统计数据不符合频率优化条件时，利用温度变化量和预降频时长，对漏热量评定表和制冷量评定表进行优化处理，得到新的漏热量评定表和新的制冷量评定表。该方法优化了智能家电的降频逻辑，提高了智能家电的运行效率，减少了智能家电的能源消耗，实现了智能家电的高能效运行，实现了用户对降温速度的个性化设置，达到了节能减排的效果，还提高了用户的使用体验。