空气调节系统的调控方法、调控模型建立方法及相关装置制造方法及图纸

本申请提供空气调节系统的调控方法、调控模型建立方法及相关装置，空气调节系统的调控方法包括：获取理论预设参数和实时运行参数；依据实时运行参数和理论预设参数确定调控模型；依据实时运行参数和调控模型，得到目标运行参数，以依据目标运行参数调控空气调节系统。本申请能够实时智能化调控空气，降低调控成本，减少能源消耗、提高能效，有利于节能环保。保。保。

Regulation method, regulation model establishment method and related devices of air conditioning system

【技术实现步骤摘要】
空气调节系统的调控方法、调控模型建立方法及相关装置


[0001]本申请涉及空调
，具体涉及一种空气调节系统的调控方法及装置、空气调节系统的调控模型建立方法及装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]正常的生产或者生活过程中，通常需要室内空气满足一定的环境指标，比如温度或者湿度，来保证生产顺利进行或者生活的空间舒适。例如，生产中的无尘车间，往往需要通过控制室内温度和湿度，来满足车间内要求严格的环境指标。目前常用的方法是通过工业系统和专业经验人工调节或者设定湿度、温度、压力、落尘量等生产环境指标，调控效率低下，不能满足企业智能化调控空气及节能环保的需求。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，有必要提供一种空气调节系统的调控方法及装置、空气调节系统的调控模型建立方法及装置、电子设备及存储介质，以实现实时智能化调控环境指标，降低调控成本，提高调控效率并实现节能环保的有益效果。
[0004]本申请提供一种空气调节系统的调控方法，所述方法包括：
[0005]获取理论预设参数和实时运行参数；
[0006]依据所述实时运行参数和理论预设参数确定调控模型；
[0007]依据所述实时运行参数和所述调控模型，得到目标运行参数，以依据所述目标运行参数调控所述空气调节系统。
[0008]本申请还提供一种空气调节系统的调控模型建立方法，包括：
[0009]获得所述空气调节系统运行的参数数据；
[0010]预处理所述参数数据，得到训练数据集；
[0011]基于所述训练数据集和初始数据模型，得到所述空气调节系统调控模型。
[0012]本申请的空气调节系统的调控程序方法、装置，空气调节系统的调控模型建立方法、装置，电子设备及存储介质以实时智能化调控空气，降低调控成本，减少能源消耗、提高能效，有利于节能环保，符合碳中和、碳达峰理念。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0014]图1为本申请一实施方式中空气调节系统的调控方法的流程图。
[0015]图2为本申请一实施方式中确定调控模型的流程示意图。
[0016]图3为本申请一实施方式中调控模型为回归算法模型的调控方法流程示意图。
[0017]图4为本申请一实施方式中依据理论预设参数和理论预测参数确定目标运行参数的流程示意图。
[0018]图5为本申请一实施方式中调控模型为强化学习算法模型的调控方法流程示意图。
[0019]图6为本申请又一实施方式中确定目标PID参数的流程示意图。
[0020]图7A为本申请一实施方式中一定时间范围内出风温度与理论预设出风温度所围成的面积的示意图。
[0021]图7B为本申请一实施方式中一定时间范围内出风露点与理论出风露点所围成的面积的示意图。
[0022]图8为本申请一实施方式中电子设备的结构示意图。
[0023]图9为本申请一实施方式中空气调节系统的调控模型建立方法的流程图。
[0024]主要元件符号说明
[0025][0026][0027]如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。
具体实施方式
[0028]为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0030]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
[0031]本申请提供一种空气调节系统的调控方法以对空气调节系统进行调节，调控方法包括：
[0032]获取理论预设参数和实时运行参数；
[0033]依据实时运行参数和理论预设参数确定调控模型；
[0034]依据实时运行参数和调控模型，得到目标运行参数，并依据目标运行参数调控空气调节系统。
[0035]在生产或者生活中，根据实际场景会对环境参数进行一定的要求，比如无尘室的室内参数，需要保持良好的气压、气温和空气循环，比如办公室内的空气参数，需要保持良好的体感温度，因此在上述调控方法中，根据环境要求，可以得到理论预设参数，比如无尘室要求温度25℃，那此时25℃即为理论预设参数，与无尘室连接的空气调节系统正常运行状态下的参数，即为实时运行参数。
[0036]本申请以空气调节系统的实时运行参数和环境要求下的理论预设参数为基础，确定调控模型，并依据实时运行参数和调控模型得到目标运行参数，也即，将实时运行参数输入调控模型内，通过调控模型和理论预设参数，对空气调节系统的运行参数进行预测，以得到能够使得环境达到理论预测参数时对应的空气调节系统的运行参数，也即目标运行参数，再依据所预测的目标运行参数反向调控(回控)空气调节系统，使得空气调节系统输出到环境中的空气参数能够达到理论预设参数，以满足环境要求，本申请通过模型预测，回控空气调节系统，可以实时智能化调控空气调节系统的运行参数，提高调控效率的同时满足环境需求，并实现节能环保的有益效果。
[0037]在一实施方式中，如果环境要求室内温度为20℃，此，即为理论预设参数，而空气调节系统在此时输出的出风温度为16℃，此，即为实时运行参数，并不能满足环境要求，因此，为了使得空气调节系统输出的出风温度和出风露点能够满足理论预设参数(比如室内温度为20℃)，本申请通过调控模型和实时的参数(比如出风温度为16℃)预测空气调节系统的目标运行参数，依据目标运行参数回控空气调节系统，以智能调控空气调节系统的运行，使得空气调节系统的出风温度满足室内温度的要求。
[0038]以下将结合附图对本申请的一些实施例作详细说明。
[0039]请参见图1，图1为本申请一实施方式的空气调节系统的调控方法的流程示意图，包括如下步骤。
[0040]S1:获取理论预设参数和实时运行参数；
[0041]需要说明的是，该理论预设参数示例性的包括环境的要求参数，比如环境为无尘室时，无尘室的气压要求、湿度要求和温度要求等。实时运行参数示例性的包括空气调节系统中阀门的实时开度、空气调节系统输出的实时出风温度、实时出风露点温度、外气实时温度和外气实时湿度等中的一种或几种。
[0042]在一实施方式中，理论预设参数包括理论预设出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空气调节系统的调控方法，其特征在于，所述方法包括：获取理论预设参数和实时运行参数；依据所述实时运行参数和理论预设参数确定调控模型；依据所述实时运行参数和所述调控模型，得到目标运行参数，以依据所述目标运行参数调控所述空气调节系统。2.如权利要求1所述的调控方法，其特征在于，所述依据所述实时运行参数和理论预设参数确定调控模型，包括：依据所述实时运行参数和理论预设参数确定参数差值，将所述参数差值与预设差值进行比较：若所述参数差值大于所述预设差值，以回归算法模型作为调控模型；若所述参数差值小于或等于所述预设差值，以强化学习算法模型作为调控模型。3.如权利要求1或2所述的调控方法，其特征在于，所述调控模型为回归算法模型，依据所述实时运行参数和所述调控模型，得到目标运行参数，包括：将所述实时运行参数输入所述回归算法模型得到理论预测参数，依据所述理论预设参数和所述理论预测参数确定所述目标运行参数。4.如权利要求3所述的调控方法，其特征在于，所述依据所述理论预设参数和所述理论预测参数确定目标运行参数，包括：依据所述理论预设参数和所述理论预测参数确定参数偏离值；确定所述参数偏离值在预设偏离范围内的所述理论预测参数对应的所述实时运行参数为所述目标运行参数。5.如权利要求3所述的调控方法，其特征在于，所述回归算法模型包括出风温度算法模型，所述将所述实时运行参数输入回归算法模型得到理论预测参数，根据理论预设参数和理论预测参数确定目标运行参数，包括：根据所述实时运行参数和所述出风温度算法模型得到理论预测出风温度，依据理论预设出风温度和理论预测出风温度确定所述空气调节系统中的各个阀门的开度。6.如权利要求3所述的调控方法，其特征在于，所述回归算法模型包括出风露点算法模型；所述将所述实时运行参数输入所述回归算法模型得到理论预测参数，根据理论预设参数和所述理论预测参数确定目标运行参数，包括：根据所述实时运行参数和所述出风露点算法模型得到理论预测出风露点，依据所述理论预设出风露点和所述理论预测出风露点确定空气调节系统中的各个阀门的开度。7.如权利要求1所述的调控方法，其特征在于，所述理论预设参数包括理论预设出风温度和理论预设出风露点；所述实时运行参数包括空气调节系统中的各个阀门的实时开度、实时出风温度和实时出风露点；所述目标运行参数包括空气调节系统中的各个阀门的开度。8.如权利要求3所述的调控方法，其特征在于，所述回归算法模型包括出风温度算法模
型和出风露点算法模型，所述将所述实时运行参数输入回归算法模型得到理论预测参数，根据所述理论预设参数和所述理论预测参数确定所述目标运行参数，包括：将所述实时运行参数分别输入出风温度算法模型和出风露点算法模型得到理论预测出风温度和理论预测出风露点，依据理论预设出风温度、理论预测出风温度、理论预设出风露点和理论预测出风露点确定空气调节系统中的各个阀门的开度。9.如权利要求8所述的调控方法，其特征在于，所述依据理论预设出风温度、理论预测出风温度、理论预设出风露点和理论预测出风露点确定空气调节系统中的各个阀门的开度，包括：依据所述理论预设出风温度和所述理论预测出风温度、及所述理论预设出风露点和所述理论预测出风露点分别确定参数偏离值；以所述参数偏离值在预设偏离范围内的所述理论预测出风温度和理论预测出风露点对应的所述空气调节系统中的各个阀门的开度为目标运行参数。10.如权利要求1或2所述的调控方法，其特征在于，所述调控模型为强化学习算法模型，依据所述实时运行参数和所述调控模型，得到目标运行参数，包括：将第一状态参数和所述理论预设参数输入强化学习算法模型确定目标PID参数，所述实时运行参数包括所述第一状态参数；依据所述目标PID参数得到目标运行参数。11.如权利要求10所述的调控方法，其特征在于，所述强化学习算法模型包括智能体，所述将第一状态参数和理论预设参数输入强化学习算法模型确定目标PID参数，包括：输入所述第一状态参数至所述智能体，得到第一PID参数；基于所述第一PID参数，确定所述空气调节系统的第一运行参数；根据所述第一运行参数调控所述空气调节系统；获取第二状态参数；输入所述第二状态参数和所述理论预设参数至所述智能体，确定所述目标PID参数。12.如权利要求11所述的调控方法，其特征在于，所述第一状态参数包括第一出风温度，所述第二状态参数包括第二出风温度，所述理论预设参数包括理论预设出风温度；输入所述第二状态参数和所述理论预设参数至所述智能体，确定所述目标PID参数，包括：基于所述第一出风温度、所述第二出风温度及所述理论预设出风温度，确定所述第一PID参数的评分；基于所述评分是否满足预设条件，确定所述第一PID参数为所述目标PID参数。13.如权利要求11所述的调控方法，其特征在于，所述第一状态参数包括第一出风露点，所述第二状态参数包括第二出风露点，所述理论预设参数包括理论预设出风露点；输入所述第二状态参数和所述理论预设参数至所述智能体，确定所述目标PI...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍江波，郭佳，叶国有，黄庆鸿，胡宝才，
申请(专利权)人：富联智能工坊郑州有限公司，
类型：发明
国别省市：