一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法

本发明涉及绿色建筑智能控制领域，具体涉及一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法。

背景技术：

1、教育空间的使用贯穿了人们成长期包括职业技术再深造阶段，其使用时间占比占据了极大的比例，随着经济的发展以及生活水平的提高，人们对室内环境的热舒适度要求也越来越高。热舒适是指大多数人对客观热环境从生理到心理方面都达到满意的状态。由于影响人体热舒适的因素于条件十分复杂，研究人员对室内热舒适的评价方法进行了大量研究，并提出若干评价热舒适度的指标，其中pmv(predicted mean vote)指标是应用最广泛的热舒适性评价指标。

2、建筑运行能耗是建筑节能任务中最主要的关注点。目前建筑能耗控制系统存在两个主要的问题：1.通常仅关注建筑室内环境对于能耗的影响，忽略了周围环境与室内环境的关联度2.建筑能耗在室内热舒适层面上与能耗、室外环境的关联度较少，缺乏体系性的联动思考。

技术实现思路

1、为了克服背景技术的不足，本发明提供一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，主要解决目前建筑空调的控制通常仅关注建筑室内环境对于能耗的影响，忽略了周围环境与室内环境的关联度；建筑能耗在室内热舒适层面上与能耗、室外环境的关联度较少，缺乏体系性的联动思考等问题。

2、本发明的技术方案为，

3、一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，包括以下步骤，

4、步骤一、采集数据，包括设备能耗的数据、室内数据和室外数据；

5、步骤二、将建筑室外环境气候数据、能耗分类计量数据以及建筑体内房间的室内环境系数分类，以建筑体历史能耗数据作为节能对照数据，获取建筑能耗相关数据标准；将室外环境监测设备获取的温度、湿度、气压、风速作为算法的输入，利用优化算法对环境参数与手动设置参数之间的误差进行优化，从而降低功耗。

6、在步骤二中、具体包括如下步骤

7、在初始阶段使用萤火虫算法，在中间阶段使用遗传算法来改进优化过程；首先，初始化萤火虫算法和遗传算法的参数；然后，由自变量随机生成总体；种群生成后，利用自变量的值计算优化函数的适应度值，所有自变量的组合构成了萤火虫算法中的萤火虫，而与目标函数相关联的值构成了与每个萤火虫相关联的光强，利用光照强度从初始生成的随机种群中所有萤火虫中找出最佳的萤火虫，通过寻找每个萤火虫与最佳萤火虫之间的距离来更新初始随机生成的解搜索空间，最佳萤火虫的数值为热舒适度值与能耗数据构成的评估指标，根据这个距离，更新解搜索空间，并为所有萤火虫分配新值。

8、在步骤二中，将遗传算法的交叉算子嵌入到标准fa的萤火虫位置变换阶段；步骤一中采集的数据室内热舒适指标公式进行计算，

9、pmv＝(0.303e-0.036m+0.028){(m-w)-3.05×10-3×[5733-6.99(m-w)-pa]-0.42×[(m-w)-58.15]-1.7×10-5m(5867-pa)-0.0014m(34-ta)-3.96×10-8fcl×[(tcl+273)4-(tmrt+273)4]-fclhc(tcl-ta)}

10、

11、其中，icl为服装热阻，单位为m2·k/w，对应人体的着衣状况；tcl表示衣服外表面温度，单位为℃；

12、

13、其中，dt＝tr-20；

14、tr为平均辐射温度，单位为℃；通过黑球温度数值获得；

15、hc表示对流换热系数，hc的单位为w/m2·k；

16、

17、v为风速，单位为m/s；通过设备监测获得

18、m为代谢率，单位为w/m2；

19、fcl为着装时人的体表面积与裸露时人的体表面积之比；

20、ta为空气温度，单位为℃；

21、tt为均辐射温度，单位为℃；

22、vat为空气流速，单位为m/s；

23、pa为水蒸气分压，单位为pa；

24、hc为对流换热系数，单位为w/(m2·℃)。

25、步骤一种采集的室外数据包括大气压数值，温度数值和湿度数值

26、还包括评价步骤，用均方差的方式，将能耗最小和热舒适偏差最小作为优化目标，为了保证稳定性将振荡程度最低也作为优化目标，使用均方差(mse)来衡量每个结果与目标值(通常是零)的偏差，偏差部分：偏差用均方误差(mse)来衡量，公式如下：：

27、mse＝(1/n)*σ(x_i^2)。

28、评价步骤中还引入了引入衡量振荡程度的指标，振荡程度可以通过结果之间的差异来衡量，公式为

29、oscillation＝σ(x_i-x_{i-1})^2；。

30、本发明的有益效果是：本发明提供一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，通过定时监测室外环境数据，包括温度数据、气压数据、风速数据等可以对气候数据进行精准监测，同时关联空调设备的能耗数据，可做到将室外环境与室内人体热舒适相关范围的数据产生能耗影响，在室外环境在舒适范围内时，控制空调系统的开启及有效控制数值范围限定，尽可能做到非必要不制造能耗。

技术特征：

1.一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：在步骤二中、具体包括如下步骤

3.根据权利要求2所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：在步骤二中，将遗传算法的交叉算子嵌入到标准fa的萤火虫位置变换阶段。

4.根据权利要求3所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：步骤一中采集的数据室内热舒适指标公式进行计算，

5.根据权利要求4所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：步骤一种采集的室外数据包括大气压数值，温度数值和湿度数值。

6.根据权利要求5所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：还包括评价步骤，用均方差的方式，将能耗最小和热舒适偏差最小作为优化目标，为了保证稳定性将振荡程度最低也作为优化目标，使用均方差(mse)来衡量每个结果与目标值(通常是零)的偏差，偏差部分：偏差用均方误差(mse)来衡量，公式如下：

7.根据权利要求6所述的一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，其特征在于：评价步骤中还引入了引入衡量振荡程度的指标，振荡程度可以通过结果之间的差异来衡量，公式为

技术总结一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法。主要解决目前建筑空调的控制通常仅关注建筑室内环境对于能耗的影响，忽略了周围环境与室内环境的关联度；建筑能耗在室内热舒适层面上与能耗、室外环境的关联度较少，缺乏体系性的联动思考等问题。本发明提供一种基于室内外环境数据的建筑空调控制方法，通过定时监测室外环境数据，包括温度数据、气压数据、风速数据等可以对气候数据进行精准监测，同时关联空调设备的能耗数据，可做到将室外环境与室内人体热舒适相关范围的数据产生能耗影响，在室外环境在舒适范围内时，控制空调系统的开启及有效控制数值范围限定，尽可能做到非必要不制造能耗。技术研发人员：朱可乐,郑华受保护的技术使用者：温州理工学院技术研发日：技术公布日：2024/12/12