基于群体智能的建筑调适系统的制作方法

本发明涉及一种基于群体智能的建筑调适系统。

背景技术：

1、现有的建筑环境控制系统通常依赖于预设的规则，这种方法难以适应公共建筑中用户需求的复杂多变和高舒适性要求。特别是在图书馆、博物馆等公共建筑中，用户的个性化需求和环境控制的实时性成为了系统优化的关键挑战。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一基于群体智能的建筑调适系统。

2、为解决上述问题，本发明提供一种基于群体智能的建筑调适系统，包括：

3、环境控制智能体，用于采集环境参数；

4、图像识别智能体，用于采集用户特征和行为模式；

5、系统运维智能体，用于采集系统设备运行状态数据；

6、环境决策智能体da，用于将从环境控制智能体获取的环境参数，从图像识别智能体获取的用户特征和行为模式，及从系统运维智能体获取的系统设备运行状态数据，进行分析和融合，以得到融合后的数据；基于融合后的数据，用机器学习算法构建决策模型根据不同的输入参数，自动调整环境控制策略，以达到最优的用户舒适度和能源效率；根据所述决策模型输出的结果，制定第三环境控制策略；并通过环境控制智能体执行所述第三环境控制策略。

7、进一步的，在上述方法中，环境决策智能体，还用于再执行第三环境控制策略后，通过系统运维智能体收集系统运行数据和用户反馈，评估当前的环境控制策略的效果；根据评估的效果，动态调整所述决策模型和第三环境控制策略；在第三环境策略执行过程中，如果出现多个智能体之间的冲突，根据用户角色和权限等级，以及多目标优化算法，解决冲突。

8、进一步的，在上述方法中，所述环境控制智能体，用于获取环境数据的数据特征向量f；基于数据特征向量f构建环境控制智能体的空间物模型；基于所述空间物模型，环境控制智能体ca综合评估建筑环境现状，制定第一环境控制策略；基于第一环境控制策略，调用空间物模型的控制行为接口，输出相应的控制指令序列，实现对建筑环境的调节。

9、进一步的，在上述方法中，所述环境控制智能体，用于在建筑的各个空间内部署多种传感器，包括温度、湿度、光照、空气质量、声音和人流等传感器；确保传感器实时采集环境数据，并通过mqtt协议将环境数据传输到数据处理中心；数据处理中心使用kafka作为消息队列系统，接收来自传感器的数据流；使用flink对传感器的数据流进行实时数据处理，执行数据清洗操作，得到清洗后的环境数据；将清洗后的环境数据进行结构化处理，转换为统一的格式，得到结构化环境数据，便于后续分析和处理；使用flink的窗口化分析功能，将结构化环境数据按照时间窗口进行分组和聚合，提取出预设特征；从所述预设特征中提取数据特征向量f，包括温度、湿度、光照强度、空气质量指数、声音强度和人流量的特征向量；使用redis作为缓存数据库，存储实时数据和数据特征向量f；提供api接口，供环境控制智能体访问结构化环境数据和数据特征向量f。

10、进一步的，在上述方法中，所述环境控制智能体，用于从bim模型和现场收集的资料中提取空间的各种静态信息和内部构件信息；基于空间的各种静态信息和内部构件信息，归纳和构建空间物模型的属性，包括空间的面积、层高、朝向和内部设备的信息；使用数据特征向量f，实时更新空间物模型的状态；定义空间物模型控制其内各种设备的能力，即动作的控制行为接口，包括：空调、灯光、窗帘和新风机的设备的控制行为接口；设置环境控制智能体调用空间物模型的动作，包括调用控制行为接口，以执行相应的控制指令。

11、进一步的，在上述方法中，所述环境控制智能体，用于通过调用空间物模型的控制行为接口，输出第一环境控制策略所对应的控制指令序列；基于所述控制指令序列，实现对建筑环境的精细化调节，包括：调节空调温度、灯光亮度、窗帘开合和新风机运行。

12、进一步的，在上述方法中，所述图像识别智能体，用于在建筑的关键区域部署摄像头，确保能够覆盖所有重要区域；配置摄像头与图像识别智能体连接，实时采集视频数据，并通过网络传输到数据处理中心；对采集到的视频数据进行图像增强处理，以得到增强处理后的视频数据；对增强处理后的视频数据进行去噪处理，去除视频中的噪声，以得到去噪处理后的视频数据；使用图像识别大模型对去噪处理后的视频数据，进行目标检测，提取用户特征、行为模式和肢体语言；使用机器学习算法识别用户的活动区域和行为习惯，通过分析用户的行走路径、停留时间和活动频率的数据，建立用户行为模型；通过所述用户行为模型，为环境调适提供数据支持，使环境控制策略根据用户行为模式进行动态调整，以得到分析结果；将用户行为分析结果传输给环境决策智能体。

13、进一步的，在上述方法中，所述系统运维智能体，用于实时监控建筑环境设备系统的运行状态，包括：设备的工作状态、智能体运行日志、能耗情况、服务器资源使用情况和指令响应延时时长；利用机器学习算法和预设规则，识别建筑环境系统的运行状态中的设备潜在问题和故障；在检测到设备运行异常或故障时，自动调整设备参数，确保系统的稳定运行；并将调整后的设备参数发送给环境决策智能体。

14、进一步的，在上述方法中，所述环境决策智能体，用于定义不同级别的用户角色；每个用户角色分配相应的属性；定期审查操作权限的分配情况，及时撤销不再需要的操作权限；通过交互界面实时收集用户对环境参数的需求，使用通用大模型的语义理解能力分析用户需求并整理为结构化的需求参数，同步收集图像识别智能体提供的用户特征和行为分析数据以及控制智能体提供的环境控制状态数据，并将收集到的数据进行分析和预处理，得到当前环境状态评估结果；环境决策智能体da基于当前环境状态评估结果，并使用帕累托优化算法，制定环境控制策。

15、进一步的，在上述方法中，环境控制智能体、图像识别智能体、系统运维智能体和环境决策智能体，用于通过共享数据库或消息队列实现信息共享与同步，确保所有智能体都能获取最新的环境数据和控制指令；通过高速网络实现各智能体之间的实时数据传输，确保信息的及时性和准确性；数据传输过程中采用加密技术，保障数据的安全性；在通信过程中，若出现异常情况，系统自动检测并采取相应的恢复措施；制定统一的通信协议，确保各智能体之间能够顺畅地进行信息交换。通信协议包括数据格式、传输方式、错误检测与纠正机制。

16、本发明旨在解决图书馆、博物馆等公共建筑用户需求复杂多变、舒适性要求高的问题。该系统通过为每个空间分配独立运行的智能体，接收用户需求，并动态调整设备运行参数和控制策略，从而实现建筑环境的精细化控制，提高智慧运维的响应速度和用户体验。

17、与现有技术相比，本发明旨在解决以下技术问题：

18、1、提高能源使用效率：通过智能调节设备，优化能源使用，减少不必要的能源消耗。

19、2、提升居住舒适度：根据实时环境数据和用户需求，自动调节环境参数，提供舒适的居住环境。

20、3、实现智能化管理：通过智能体的协同工作，实现对建筑环境的全面监控和管理，提高系统的运行效率和稳定性。

21、4、故障预警与维护：通过实时监控和机器学习算法，及时识别系统潜在问题和故障，保障系统的稳定运行。