【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空气质量检测，具体涉及一种室内空气质量监测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着人们对健康和生活品质的要求不断提高，室内空气质量的重要性愈发突出。室内空气中的有害物质，如甲醛、pm2.5等，会对人体健康造成严重影响。据专利技术人了解，目前市场上的室内空气质量检测系统大多依赖于传统的硬件设备进行检测，无法实现检测数据的可视化展示。传统的新风系统控制方式主要依赖于定时控制和传感器控制，但运行效率较低且容易导致空气质量波动大；由于新风系统长时间运行，不可避免地会出现故障，这需要维修人员投入大量精力进行检修。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种室内空气质量监测方法及系统，基于物联网实时监测室内空气质量数据，对实时室内空气质量数据进行分析处理，实现对室内空气质量变化的预测，根据多目标优化算法生成调控策略，提高对室内空气质量监测和管理的效率。
2、根据一些实施例，本专利技术的第一方案提供了一种室内空气质量监测方法，采用如下技术方案：
3、一种室内空气质量监测方法，包括：
4、基于物联网获取室内空气参数和新风系统运行参数，计算空气质量；
5、根据所得到的空气质量及新风系统运行参数预测新风系统的实时运行参数；
6、考虑新风系统的能耗和空气质量，对所得到的新风系统的实时运行参数进行多目标优化，得到优化后的新风系统的运行
7、根据所得到的优化后的新风系统的运行参数，实时调整新风系统的运行状态。
8、作为进一步的技术限定，所述室内空气质量监测方法还包括根据所监测到的新风系统的实时运行状态，利用dynamo建立bim与mysql数据库之间的关联性，及时发现新风系统的潜在故障，快速进行故障点的定位。
9、进一步的，在故障点定位之前，构建bim模型，所构建的bim模型至少包括建筑模型、新风系统运行参数、室内空气质量和新风系统所处位置。
10、作为进一步的技术限定，对所后取得不同的室内空气参数加权求和，得到空气质量。
11、作为进一步的技术限定，在多目标优化的过程中采用浣熊优化算法完成新风系统的运行参数的迭代优化。
12、作为进一步的技术限定，根据所监测到的新风系统的实时运行状态，结合bp神经网络进行新风系统的故障诊断，及时发现新风系统运行中的故障。
13、根据一些实施例，本专利技术的第二方案提供了一种室内空气质量监测系统，采用如下技术方案：
14、一种室内空气质量监测系统，包括：
15、计算模块，其被配置为基于物联网获取室内空气参数和新风系统运行参数，计算空气质量；
16、预测模块，其被配置为根据所得到的空气质量及新风系统运行参数预测新风系统的实时运行参数；
17、优化模块，其被配置为考虑新风系统的能耗和空气质量，对所得到的新风系统的实时运行参数进行多目标优化，得到优化后的新风系统的运行参数；
18、监测模块，其被配置为根据所得到的优化后的新风系统的运行参数，调整新风系统的运行状态。
19、根据一些实施例，本专利技术的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
20、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方案所述的室内空气质量监测方法中的步骤。
21、根据一些实施例，本专利技术的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
22、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术第一方案所述的室内空气质量监测方法中的步骤。
23、根据一些实施例，本专利技术的第五方案提供了一种计算机程序产品，采用如下技术方案：
24、一种计算机程序产品，包括软件代码，所述软件代码中的程序执行如本专利技术第一方案所述的室内空气质量监测方法中的步骤。
25、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
26、本专利技术利用神经网络技术对室内的空气质量进行实时分析、预测，生成房间参数预测模型，作为多目标优化算法评估函数的一部分，多目标优化算法将低能耗与高空气质量综合考虑，在满足空气质量的条件下，尽可能节能；采用神经网络技术进行故障诊断，通过将实时运行数据与故障模型对比分析，及时发现潜在故障，快速定位故障点，提高运维人员工作效率，避免因设备故障造成的不必要的能源浪费；采用bim实现数据可视化，将新风系统与建筑以三维模型的形式展现，同时将模型与数据通过dynamo进行联动，实现室内环境质量、系统故障信息可视化，为运维人员提供实时全面的空气质量及新风系统信息，提高运维人员工作效率。
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1.一种室内空气质量监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，还包括根据所监测到的新风系统的实时运行状态，利用dynamo建立BIM与MySQL数据库之间的关联性，及时发现新风系统的潜在故障，快速进行故障点的定位。
3.如权利要求2中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，在故障点定位之前，构建BIM模型，所构建的BIM模型至少包括建筑模型、新风系统运行参数、室内空气质量和新风系统所处位置。
4.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，对所后取得不同的室内空气参数加权求和，得到空气质量。
5.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，在多目标优化的过程中采用浣熊优化算法完成新风系统的运行参数的迭代优化。
6.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，根据所监测到的新风系统的实时运行状态，结合BP神经网络进行新风系统的故障诊断，及时发现新风系统运行中的故障。
7.一种室内空气质量监测系统，其特征在于，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种室内空气质量监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，还包括根据所监测到的新风系统的实时运行状态，利用dynamo建立bim与mysql数据库之间的关联性，及时发现新风系统的潜在故障，快速进行故障点的定位。
3.如权利要求2中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，在故障点定位之前，构建bim模型，所构建的bim模型至少包括建筑模型、新风系统运行参数、室内空气质量和新风系统所处位置。
4.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，对所后取得不同的室内空气参数加权求和，得到空气质量。
5.如权利要求1中所述的一种室内空气质量监测方法，其特征在于，在多目标优化的过程中采用浣熊优化算法完成新风系统的运行参数的迭代优化。...
【专利技术属性】
技术研发人员：万力，海鸣，刘吉营，王金，胡紫依，贺思宁，文博，宋洋，郭天慧，
申请(专利权)人：中认国证北京评价技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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