【技术实现步骤摘要】
本申请涉及温度监控，尤其是涉及一种基于边缘计算的温度控制方法、边缘计算节点设备及介质。
技术介绍
1、传统的温度控制方法中，不是基于预设控制规则或静态控制策略进行温度控制，就是采用集中式控制方式进行温度控制。其中，基于预设控制规则或静态控制策略进行温度控制的方法，缺乏对环境变化和实时需求的适应性，导致温度控制准确度较差。而集中式控制方式进行温度控制的方法，需要将采集到的所有数据传输到云服务器中，由云服务器进行处理和决策，然后再将温度控制指令发送至各个终端设备来实现温度控制，由于云服务器与终端设备传输数据时会存在延迟，导致温度控制响应速度和效率较低。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，本申请提供一种基于边缘计算的温度控制方法、边缘计算节点设备及介质，利用边缘计算节点设备实时进行数据采集，并基于智能决策模型生成温度调节策略，从而能够控制终端设备准确且快速的调节温度。
2、本申请的第一方面提供一种基于边缘计算的温度控制方法，所述方法包括：
3、每隔预设采集周期采集指定持续时长的终端设备所处环境的初始数据；
4、从所述指定持续时长的初始数据中获取目标数据；
5、利用从云服务器中获取的智能决策模型，基于所述目标数据生成温度调节策略；
6、发送携带所述温度调节策略的温度控制指令至所述终端设备，使得所述终端设备根据所述温度控制指令进行温度调节。
7、在一个可选的实施方式中，所述初始数据包括温度数据及多个类型的环境数据，所述从所
8、计算每个类型的所述指定持续时长的环境数据的均值环境数据；
9、计算所述指定持续时长的温度数据的均值温度数据；
10、计算每个类型的所述均值环境数据与所述均值温度数据的相关系数；
11、确定多个所述相关系数中选择大于预设相关系数阈值的目标相关系数；
12、将所述目标相关系数对应的所述指定持续时长的所述温度数据及所述多个类型的环境数据确定为所述目标数据。
13、在一个可选的实施方式中，所述利用从云服务器中获取的智能决策模型，基于所述目标数据生成温度调节策略包括：
14、利用所述智能决策模型基于所述目标数据预测温度变化趋势；
15、根据所述温度变化趋势，确定温度调节周期；
16、根据所述均值温度数据和预设目标温度范围，计算得到温度调节幅度；
17、根据所述温度调节周期及所述温度调节幅度，生成所述温度调节策略。
18、在一个可选的实施方式中，所述根据所述均值温度数据和预设目标温度范围，计算得到温度调节幅度包括：
19、将所述均值温度数据与所述预设目标温度范围的上限值及下限值分别进行比较，得到比较结果；
20、根据所述比较结果，确定温度调节幅度。
21、在一个可选的实施方式中，所述根据所述比较结果，确定温度调节幅度包括：
22、当所述比较结果为所述均值温度数据大于所述预设目标温度范围的上限值时，根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的上限值，确定第一温度调节幅度；
23、当所述比较结果为所述均值温度数据小于所述预设目标温度范围的下限值时，根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的下限值，确定第二温度调节幅度；
24、当所述比较结果为所述均值温度数据小于所述预设目标温度范围的上限值，且大于所述预设目标温度范围的下限值时，确定第三温度调节幅度。
25、在一个可选的实施方式中，所述根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的上限值，确定第一温度调节幅度包括：
26、计算所述均值温度数据与所述预设目标温度范围的上限值之间的第一差值；
27、计算所述均值温度数据与温度基准值之间的第二差值，所述温度基准值为所述预设目标温度范围的上限值及下限值的均值；
28、计算所述第一差值与所述第二差值之间的第一比例；
29、根据所述第一比例及预设第一调节系数确定所述第一温度调节幅度。
30、在一个可选的实施方式中，所述根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的下限值，确定第二温度调节幅度：
31、计算所述预设目标温度范围的下限值与所述均值温度数据之间的第三差值；
32、计算所述温度基准值与所述均值温度数据之间的第四差值；
33、计算所述第三差值与所述第四差值之间的第二比例；
34、根据所述第二比例及预设第二调节系数确定所述第二温度调节幅度。
35、在一个可选的实施方式中，所述方法还包括：
36、判断所述指定持续时长的温度数据是否存在异常温度数据；
37、当确定所述指定持续时长的温度数据存在异常温度数据时，根据所述异常温度数据及预设温度阈值分段区间，确定目标报警方式，并根据所述目标报警方式进行报警；
38、其中，所述预设温度阈值分段区间包括多段温度阈值区间，每段温度阈值区间对应一种报警方式。
39、本申请二方面提供一种边缘计算节点设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于边缘计算的温度控制方法的步骤。
40、本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于边缘计算的温度控制方法的步骤。
41、综上所述，本申请提供的基于边缘计算的温度控制方法、边缘计算节点设备及介质，通过边缘计算节点设备每隔预设采集周期采集指定持续时长的终端设备所处环境的初始数据，将指定持续时长的初始数据进行处理得到的目标数据，并从云服务器中获取的智能决策模型，基于目标数据生成温度调节策略，可以实时进行数据处理和决策，并迅速发送携带温度调节策略的温度控制指令给终端设备，使得终端设备能够在较短的时间内响应温度控制指令和高效地进行温度调节。
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1.一种基于边缘计算的温度控制方法，应用于边缘计算节点设备中，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述初始数据包括温度数据及多个类型的环境数据，所述从所述指定持续时长的初始数据中获取目标数据包括：
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述利用从云服务器中获取的智能决策模型，基于所述目标数据生成温度调节策略包括：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述均值温度数据和预设目标温度范围，计算得到温度调节幅度包括：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述比较结果，确定温度调节幅度包括：
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的上限值，确定第一温度调节幅度包括：
7.根据权利要求5或6所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述均值温度数据及所述预设目标温度范围的下限值，确定第
8.根据权利要求5或6所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种边缘计算节点设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求1至8中任一项所述的基于边缘计算的温度控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的基于边缘计算的温度控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的温度控制方法，应用于边缘计算节点设备中，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述初始数据包括温度数据及多个类型的环境数据，所述从所述指定持续时长的初始数据中获取目标数据包括：
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述利用从云服务器中获取的智能决策模型，基于所述目标数据生成温度调节策略包括：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述均值温度数据和预设目标温度范围，计算得到温度调节幅度包括：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的温度控制方法，其特征在于，所述根据所述比较结果，确定温度调节幅度包括：
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的温度控制方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃超宝，
申请(专利权)人：深圳市倍联德实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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