【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空气污染智能控制，特别涉及一种室内空气质量调节方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、pm2.5的主要来源包括工业污染、汽车尾气等。pm2.5的暴露将增大呼吸道疾病、心血管疾病等健康风险，因此亟需有效控制住宅室内pm2.5污染。
2、相关技术中，通常利用深度强化学习技术开发室内空气质量控制系统，实现智能化降低室内pm2.5浓度，节约能源。
3、然而，上述技术手段只能针对单个房间，未能满足实际住宅建筑需兼顾多个房间控制的复杂需求，也未做到抽油烟机等厨房通风设备与建筑表皮的调控互相配合，难以实现能耗与空气质量的协调控制，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种室内空气质量调节方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中无法满足实际住宅建筑需兼顾多个房间控制的复杂需求的问题，通过人工智能dqn模块对采集数据进行实时分析并生成控制策略，兼顾全屋各居室空气质量的动态调节，实现能耗与室内空气质量的平衡控制。
2、为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出一种室内空气质量调节方法，包括以下步骤：
3、采集当前室外空气质量、当前客厅空气质量和当前厨房空气质量；
4、根据所述当前室外空气质量、所述当前客厅空气质量和所述当前厨房空气质量得到当前室内外空气质量状态，并将所述当前室内外空气质量状态输入至预先训练的空气质量控制模型，得到多个待控制设备终端的目标执行动作，其中，所述空气质量控制模型由历史空气质量数据
5、根据所述目标执行动作确定每个待控制设备终端的控制参数，并根据所述每个待控制设备终端的控制参数对对应的待控制设备终端进行控制，以调节室内空气质量。
6、根据本专利技术的一个实施例，所述将所述当前室内外空气质量状态输入至预先训练的空气质量控制模型，得到多个待控制设备终端的目标执行动作，包括：
7、将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型，得到与所述当前室内外空气质量状态对应的多个动作；
8、基于预设的贪心策略，从所述多个动作中确定所述目标执行动作。
9、根据本专利技术的一个实施例，在将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型之前，还包括：
10、获取所述历史空气质量数据集，其中，所述历史空气质量数据集中包括多组空气质量数据和每组空气质量数据对应的执行动作，所述多组空气质量数据由多个历史时刻的室外空气质量、多个历史时刻的客厅空气质量和多个历史时刻的厨房空气质量构成；
11、确定执行所述每组空气质量数据对应的执行动作时的奖励值，并根据所述多组空气质量数据、每组空气质量数据对应的执行动作和每组空气质量数据对应的奖励值划分成多个元组存储至预设的记忆容器，其中，每个元组包括第一时刻室内外空气质量状态、第一时刻室内外空气质量状态对应的执行动作、第一时刻室内外空气质量状态对应的奖励值和第一时刻的下一时刻室内外空气质量状态；
12、基于预设的损失函数，利用所述多个元组中每个元组的部分数据对所述深度q网络的行为网络进行训练，同时利用所述多个元组中每个元组的部分数据对所述深度q网络的目标网络进行训练，得到所述预先训练的空气质量控制模型。
13、根据本专利技术的一个实施例，在得到所述多个待控制设备终端的目标执行动作之后，还包括：
14、获取执行所述当前室内外空气质量状态对应的多个待控制设备终端的目标执行动作时的当前执行价值；
15、将所述当前室内外空气质量状态、所述多个待控制设备终端的目标执行动作、所述当前执行价值和下一时刻室内外空气质量状态存储至所述预设的记忆容器。
16、根据本专利技术的一个实施例，所述多个待控制设备终端包括油烟机、空气净化器、窗控终端和空调。
17、根据本专利技术实施例提出的室内空气质量调节方法，通过深度强化学习方法对空气质量控制模型进行训练，采集真实室内外环境空气质量数据，并将室内外空气质量数据输入至预先训练的空气质量控制模型，输出待控制设备终端的执行动作，设备终端根据输出的执行动作确定控制参数，并根据控制参数对室内空气质量进行调节。由此，通过人工智能dqn模块对采集数据进行实时分析并生成控制策略，兼顾全屋各居室空气质量的动态调节，实现能耗与室内空气质量的平衡控制。
18、为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出一种室内空气质量调节装置，包括：
19、采集模块，用于采集当前室外空气质量、当前客厅空气质量和当前厨房空气质量；
20、处理模块，用于根据所述当前室外空气质量、所述当前客厅空气质量和所述当前厨房空气质量得到当前室内外空气质量状态，并将所述当前室内外空气质量状态输入至预先训练的空气质量控制模型，得到多个待控制设备终端的目标执行动作，其中，所述空气质量控制模型由历史空气质量数据集训练深度q网络得到；
21、控制模块，用于根据所述目标执行动作确定每个待控制设备终端的控制参数，并根据所述每个待控制设备终端的控制参数对对应的待控制设备终端进行控制，以调节室内空气质量。
22、根据本专利技术的一个实施例，所述处理模块，具体用于：
23、将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型，得到与所述当前室内外空气质量状态对应的多个动作；
24、基于预设的贪心策略，从所述多个动作中确定所述目标执行动作。
25、根据本专利技术的一个实施例，在将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型之前，所述处理模块，还用于：
26、获取所述历史空气质量数据集，其中，所述历史空气质量数据集中包括多组空气质量数据和每组空气质量数据对应的执行动作，所述多组空气质量数据由多个历史时刻的室外空气质量、多个历史时刻的客厅空气质量和多个历史时刻的厨房空气质量构成；
27、确定执行所述每组空气质量数据对应的执行动作时的奖励值，并根据所述多组空气质量数据、每组空气质量数据对应的执行动作和每组空气质量数据对应的奖励值划分成多个元组存储至预设的记忆容器，其中，每个元组包括第一时刻室内外空气质量状态、第一时刻室内外空气质量状态对应的执行动作、第一时刻室内外空气质量状态对应的奖励值和第一时刻的下一时刻室内外空气质量状态；
28、基于预设的损失函数，利用所述多个元组中每个元组的部分数据对所述深度q网络的行为网络进行训练，同时利用所述多个元组中每个元组的部分数据对所述深度q网络的目标网络进行训练，得到所述预先训练的空气质量控制模型。
29、根据本专利技术的一个实施例，在得到所述多个待控制设备终端的目标执行动作之后，所述处理模块，还用于：
30、获取执行所述当前室内外空气质量状态对应的多个待控制设备终端的目标执行动作时的当前执行价值；
31、将所述当前室内外空气质量状态、所述多个待控制设备终端的目标执行动作本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种室内空气质量调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前室内外空气质量状态输入至预先训练的空气质量控制模型，得到多个待控制设备终端的目标执行动作，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述多个待控制设备终端的目标执行动作之后，还包括：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个待控制设备终端包括油烟机、空气净化器、窗控终端和空调。
6.一种室内空气质量调节装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型之前，还用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的室内空气质量调节方法。
...【技术特征摘要】
1.一种室内空气质量调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前室内外空气质量状态输入至预先训练的空气质量控制模型，得到多个待控制设备终端的目标执行动作，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述当前室内外空气质量状态输入至所述预先训练的空气质量控制模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述多个待控制设备终端的目标执行动作之后，还包括：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个待控制设备终端包括油烟机、空气净化器、窗控终端和空调。
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈忱，王文馨，钟小敏，庄艺云，张文炜，石峰，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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