控制空调系统主机的方法、设备和存储介质与流程

本发明涉及空调控制领域，特别是控制空调系统主机的方法、设备和存储介质。

背景技术：

1、空调系统已成为现代建筑不可或缺的一部分。空调系统主机作为整个系统的核心，其控制方法直接影响到系统的运行效率、能耗以及室内环境的舒适度。传统空调系统主机的控制方法主要依赖于人工操作和简单的自动调节系统。人工操作通常通过旋钮、按键或遥控器等设备来实现对温度、湿度等参数的调节。而自动调节系统则根据预设的参数范围，自动调节主机运行状态以保持室内环境的稳定。然而，这些传统控制方法存在人工操作容易受到人为因素的影响，如操作失误、反应不及时等，导致室内环境波动较大；自动调节系统虽然能够保持室内环境的稳定，但在实际运行过程中往往难以实现精准控制，容易造成能源浪费。因此如何对空调系统进行智能控制，进而有效的提升空调的运行效率是现阶段丞待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种控制空调系统主机的方法。

2、实现上述目的本发明的技术方案为，进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，该控制空调系统主机的方法包括以下步骤：

3、利用环境传感器获取所述空调运行环境中的实时环境数据，对所述实时环境数据进行数据预处理，得到第一环境训练数据；

4、获取系统中用户的实时环境偏好数据，对所述实时环境偏好数据进行数据预处理，得到第二环境训练数据；

5、建立预训练的rnn循环神经网络模型，将所述第一环境训练数据和所述第二环境训练数据输入至所述rnn循环神经网络模型中进行识别，得到空调系统运行策略；

6、利用所述空调系统运行策略生成空调系统运行指令，将所述空调运行系统指令输入至plc控制器中，根据plc控制器对空调系统主机进行实时控制；

7、获取所述空调系统主机控制后的用户调整信息，基于所述用户调整信息对所述空调系统主机进行目标控制。

8、进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，所述利用环境传感器获取所述空调运行环境中的实时环境数据，对所述实时环境数据进行数据预处理，得到第一环境训练数据，包括：

9、在空调运行环境中配置温湿度环境传感器、光照强度环境传感器、co2浓度环境传感器、户外温度传感器和空气质量传感器；

10、利用传感器获取室内温度数据、室内光照强度数据、室内空气质量数据、室外温度数据、室外气象信息，得到多源环境数据；

11、对所述多源环境数据集中的传感器极端值进行删除，对缺失值进行补充，得到完整环境数据；

12、对所述完整环境数据进行标准化处理后，利用滤波算法进行数据平滑处理，得到第一环境训练数据。

13、进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，所述获取系统中用户的实时环境偏好数据，对所述实时环境偏好数据进行数据预处理，得到第二环境训练数据，包括：

14、获取系统中用户的实时环境偏好数据，所述实时环境偏好数据至少包括温度设定、风速选择、模式切换；

15、对工作日和休息日的时间序列分析，获取用户的工作日偏好数据和休息日偏好数据；

16、将所述实时环境偏好数据进行数值型特征转换，得到环境偏好数值；

17、对所述环境偏好数值中的无效数据和异常值进行删除后，对缺失值进行补充，得到环境偏好数据；

18、对所述环境数据归一化处理后进行数据平滑处理，得到第二环境训练数据。

19、进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，所述建立预训练的rnn循环神经网络模型，将所述第一环境训练数据和所述第二环境训练数据输入至所述rnn循环神经网络模型中进行识别，得到空调系统运行策略，包括：

20、建立预训练的rnn循环神经网络模型，对所述rnn循环神经网络模型进行微调；

21、利用所述第一环境训练数据和所述第二环境训练数据对所述rnn循环神经网络模型进行联合训练，优化模型的权重参数；

22、在所述rnn循环神经网络模型中引入正则化技术，对所述rnn循环神经网络模型的训练结果进行交叉验证；

23、通过auc-roc、准确率、f1分数指标选择rnn循环神经网络模型的输出结果，得到空调系统运行策略。

24、进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，所述获取所述空调系统主机控制后的用户调整信息，基于所述用户调整信息对所述空调系统主机进行目标控制，包括：

25、利用所述空调系统运行策略生成空调系统运行指令，所述空调系统运行指令至少包括空调温度设定点、空调出风口风速、空调模式选择；

26、利用modbus工业通信协议封装所述空调系统运行指令，得到目标空调系统运行指令；

27、将所述目标空调系统运行指令输入至plc控制器中，基于所述目标空调系统运行指令生成plc控制指令；

28、根据plc控制指令，通过plc控制器中的继电器和变频器对空调系统主机进行实时控制。

29、进一步，在上述一种控制空调系统主机的方法中，所述获取所述空调系统主机控制后的用户调整信息，基于所述用户调整信息对所述空调系统主机进行目标控制，包括：

30、获取所述空调系统主机控制后的用户调整信息，所述用户调整信息至少包括温度调整、风速调整和湿度调整；

31、将所述用户调整信息和第二环境训练数据进行结合，删除相同偏好数据，保留不同偏好数据，得到第三环境训练数据；

32、将所述第三环境训练数据输入至rnn循环神经网络模型中，动态调整模型参数，得到目标空调系统运行策略；

33、利用所述目标空调系统运行策略对所述空调系统主机进行目标控制，并对所述空调系统主机的运行控制进行实时监测。

34、进一步，一种控制空调系统主机的设备，所述控制空调系统主机的设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

35、至少一个所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述控制空调系统主机的设备执行如权利要求1-5中任一项所述的控制空调系统主机的方法的各个步骤。

36、进一步，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述控制空调系统主机的方法的各个步骤。

37、其有益效果在于，通过利用环境传感器获取所述空调运行环境中的实时环境数据，对所述实时环境数据进行数据预处理，得到第一环境训练数据；获取系统中用户的实时环境偏好数据，对所述实时环境偏好数据进行数据预处理，得到第二环境训练数据；建立预训练的rnn循环神经网络模型，将所述第一环境训练数据和所述第二环境训练数据输入至所述rnn循环神经网络模型中进行识别，得到空调系统运行策略；利用所述空调系统运行策略生成空调系统运行指令，将所述空调运行系统指令输入至plc控制器中，根据plc控制器对空调系统主机进行实时控制；获取所述空调系统主机控制后的用户调整信息，基于所述用户调整信息对所述空调系统主机进行目标控制。可以实时监测室内环境参数(如温度、湿度、空气质量等)和主机运行状态(如电流、电压、功率等)，并根据这些信息自动调节主机的运行状态和参数设置。可以显著降低系统的能耗。通过智能控制技术，系统可以根据室内外环境的变化趋势进行预测性控制，提前调整主机运行状态，避免不必要的能耗。