一种中央空调智能调优方法及装置

技术领域

本发明涉及中央空调智能控制技术领域，具体地说是一种中央空调智能调优方法及装置。

背景技术

在现代建筑中，中央空调系统是维持室内环境舒适度的关键组成部分。然而，传统的中央空调控制方法往往基于固定的设定或简单的定时调度，这导致了能源的大量浪费，并可能无法满足变化的室内环境需求。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种中央空调智能调优方法及装置，实现了对室内环境的精准预测和空调系统的智能控制。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种中央空调智能调优方法，该方法的实现包括传感器网络、中央控制单元、数据存储与分析模块及通信接口，

传感器网络用于实时收集环境数据，为调优系统提供关键数据输入；

中央控制单元接收来自传感器网络的数据，并对数据进行分析和处理；基于调优算法决定空调系统的最佳设置；所述调优算法包括深度学习算法和强化学习算法，深度学习算法通过创建深度学习模型，基于历史环境数据预测未来指定时间、区域内的环境数据变化；强化学习算法根据所述深度学习算法提供的预测决定空调系统的最佳设置；

数据存储与分析模块用于保存历史环境数据，并通过大数据技术进行深度分析；

通信接口用于连接中央控制单元与空调设备，发送控制指令。

通过深度学习对历史数据的分析和预测，该方法能够提前调整空调运行参数，确保在满足舒适度要求的同时，尽可能地减少能源浪费。不同建筑、不同季节、甚至一天中的不同时段，室内环境的需求都会有所变化，强化学习算法能够根据环境变化进行自我调整，确保始终提供最佳的室内环境。可以与各种现有的中央空调系统无缝集成，无需大规模更换设备，为建筑管理者提供了经济高效的解决方案。

优选的，该方法的实现还包括用户界面，即提供给用户的图形界面，用于展示当前的环境数据和空调系统的状态；用户通过该界面手动调整空调系统的设置，满足临时或特殊的需求。

优选的，所述传感器网络包括温度、湿度和空气质量传感器，各传感器均分布于建筑的多个区域。

温度传感器用于收集室内的实时温度数据，确保系统获取每个区域的具体温度；湿度传感器则收集湿度数据，帮助系统调节湿度，为人们提供舒适的环境。空气质量传感器检测室内的空气质量，例如检测是否有害气体或污染物超标。这些传感器都是低功耗设计，能够长时间持续工作，并确保数据的准确性和稳定性。它们通过无线方式与中央控制单元通信，将数据实时传输给中央控制单元。

优选的，所述深度学习算法，使用Python语言和TensorFlow库来构建和训练神经网络模型，实现步骤包括：

导入必要的库；

数据收集和预处理：数据收集使用一个已有的数据集，该数据集中包含了历史的环境数据；数据预处理包括缩放、分割数据集为训练集和测试集；

构建深度学习模型：包含两个隐藏层；输入层的大小与输入数据的特征数匹配，输出层的大小与待预测参数个数相匹配；

模型训练：编译模型，并指定损失函数和优化器，然后进行模型训练；

评估和预测：使用测试数据集评估模型的性能，并使用该模型进行预测；

反归一化。

优选的，数据预处理中，基于历史环境数据预测未来一小时内办公室的温度和湿度变化的具体实现包括以下步骤：

1)、导入必要的库：

导入TensorFlow、NumPy和其他相关库；

2)、数据收集和预处理：

数据收集使用一个已有的数据集，该数据集中包含了历史的环境数据，包括时间、温度、湿度数据；

数据预处理包括缩放、分割数据集为训练集和测试集；

3)、构建深度学习模型：

包含两个隐藏层；输入层的大小与输入数据的特征数匹配，输出层的大小为2(温度和湿度)；

4)、模型训练：

编译模型，并指定损失函数和优化器，然后进行模型训练；

5)、评估和预测：

使用测试数据集评估模型的性能，并使用该模型进行预测

6)、反归一化。

优选的，数据预处理中，所述缩放，使用MinMaxScaler将温度和湿度缩放到[0,1]范围。

优选的，所述强化学习算法，根据当前环境状态和预测来调整空调运行参数(如风速、制冷/制热模式等)，以达到预定的舒适度目标，同时尽量减少能源消耗；且在此过程中，强化学习算法会持续收到来自环境的反馈，并根据此反馈调整其决策策略，从而实现系统的自我优化。

优选的，强化学习算法的组件包括：代理(Agent)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)；

在中央空调智能调优场景中，代理是中央空调系统，环境是建筑内部的环境条件，状态是当前的室内环境状态(如温度、湿度等)，动作是空调系统可调整的运行参数(如风速、制冷/制热模式等)，奖励则是根据舒适度和能源消耗来定义的；

强化学习的目标是找到一个策略，使得长期累积的奖励最大，它通过不断地尝试不同的动作，并观察环境反馈的奖励来学习最优策略；在中央空调调优系统中，强化学习算法根据当前的环境状态和深度学习的预测，选择一个动作来调整空调系统的设置；然后观察实际的结果，并接收到一个奖励信号，该信号反映了这次调整的效果；强化学习算法根据这个奖励信号来更新其策略，以便在未来做出更好的决策；通过不断地尝试不同的动作，并观察环境反馈的奖励来学习最优策略。

优选的，该方法的实现过程如下：

1)、传感器网络收集环境数据；

2)、环境数据传送到中央控制单元；

3)、深度学习算法分析历史数据并预测未来环境变化；

4)、强化学习算法根据预测结果决定空调系统的最佳设置；

5)、通过通信接口发送控制指令给空调设备；

6)、持续监控环境和空调状态，根据需要进行调整。

本发明还要求保护一种中央空调智能调优装置，包括：包括传感器网络、中央控制单元、数据存储与分析模块及通信接口；

该装置实现上述的中央空调智能调优方法。

本发明的一种中央空调智能调优方法及装置与现有技术相比，具有以下有益效果：

该中央空调调优方法拥有自我学习和优化能力，这使得它能够适应不同建筑和环境的独特需求，无论是办公楼、住宅楼还是工业设施，都能够通过学习和优化，提供最适合的温度和湿度调节方案。此外，通过大数据分析，系统能够实现更精准的环境控制和能源管理，它可以收集并分析大量的环境数据，通过深度学习算法预测未来的环境变化，并通过强化学习算法决定空调系统的最佳设置，这不仅使得环境控制更为精确，而且能够实现能源的高效利用，减少不必要的能源消耗。

同时，中央空调调优方法的用户界面非常友好，允许用户根据需要手动介入和调整。这使得用户在使用过程中拥有更多的灵活性和便利性。无论是在需要快速冷却的情况下，还是在希望节省能源的时候，用户都能够通过简单的操作实现自己的需求。

综上所述，该中央空调调优方法的自我学习和优化能力，大数据分析以及友好的用户界面，共同为用户提供了舒适、节能且易于使用的环境调节解决方案。

附图说明

图1是本发明实施例提供的中央空调智能调优方法的实现过程示图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种中央空调智能调优方法，该方法的实现包括传感器网络、中央控制单元、数据存储与分析模块、通信接口及用户界面，

传感器网络用于实时收集环境数据，为调优系统提供关键数据输入；

中央控制单元接收来自传感器网络的数据，并对数据进行分析和处理；基于调优算法决定空调系统的最佳设置；

数据存储与分析模块用于保存历史环境数据，并通过大数据技术进行深度分析；

通信接口用于连接中央控制单元与空调设备，发送控制指令；

用户界面，即提供给用户的图形界面，用于展示当前的环境数据和空调系统的状态；用户通过该界面手动调整空调系统的设置，满足临时或特殊的需求。

具体如下：

传感器网络：

传感器网络是中央空调调优系统的基础部分，该网络包括温度、湿度和空气质量传感器，各传感器均分布于建筑的多个区域，确保对环境条件的全面监测。温度传感器用于收集室内的实时温度数据，确保系统获取每个区域的具体温度；湿度传感器则收集湿度数据，帮助系统调节湿度，为人们提供舒适的环境。空气质量传感器检测室内的空气质量，例如检测是否有害气体或污染物超标。

这些传感器都是低功耗设计，能够长时间持续工作，并确保数据的准确性和稳定性。

它们通过无线方式与中央控制单元通信，将数据实时传输给中央控制单元。

温度传感器如DS18B20，湿度传感器如DHT11，空气质量传感器如BME280。

中央控制单元：

中央控制单元是调优系统的核心部分，相当于系统的大脑。它接收来自传感器网络的实时数据，并对这些数据进行分析和处理。基于调优算法，中央控制单元会计算出空调系统的最佳设置，确保室内环境的舒适度和能源的高效利用。中央控制单元通常是一个高性能的计算模块，具备强大的数据处理和计算能力。它能够处理大量的实时数据，并根据调优算法快速做出决策。可选用微控制器如Arduino Mega或Raspberry Pi。

通信接口：

通信接口是连接中央控制单元与空调设备的桥梁。一旦中央控制单元计算出最佳设置，它会通过通信接口发送控制指令给空调设备。这些指令可能是关于风速、制冷/制热模式或其他参数的调整。通信接口通常是基于标准的通信协议，如RS-485或TCP/IP，确保指令的稳定和快速传输。通信模块可选用RS-485转USB适配器或以太网模块。

用户界面：

用户界面是系统与用户之间的交互界面。它通常是一个图形界面，展示当前的环境数据和空调系统的状态。用户可以通过这个界面手动调整空调系统的设置，满足临时或特殊的需求。用户界面应该简洁明了，让用户能够快速理解当前的环境和空调状态。用户界面可以是显示屏，如触摸屏显示器或其他显示设备。

数据存储与分析模块：

为了不断优化系统的性能，历史数据的存储和分析是非常关键的。数据存储与分析模块会保存大量的历史环境数据，并通过大数据技术进行深度分析。这些分析可以为调优算法提供宝贵的参考，帮助系统更加精准地预测未来的环境变化。此外，这个模块还能生成系统性能报告，让用户或管理者了解系统的运行情况和效果。数据存储设备可选用SD卡或数据库服务器、数据分析工具可以是Python或MATLAB等。

其中，所述调优算法包括深度学习和强化学习的算法。

1、深度学习算法

所述深度学习算法，用于从历史数据中学习和预测建筑内不同区域的环境变化。例如，通过训练神经网络模型，可以预测某办公室在未来一小时内的温度和湿度变化。该算法的目标是创建一个深度学习模型，该模型可以基于历史环境数据预测未来一小时内办公室的温度和湿度变化。为了达到这个目标，使用Python语言和TensorFlow库来构建和训练模型。具体实现步骤如下：

(1)、导入必要的库：

导入TensorFlow、NumPy和其他相关库；

import tensorflow as tf

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

(2)、数据收集和预处理：

数据收集使用一个已有的数据集，该数据集中包含了历史的环境数据，包括时间、温度、湿度数据；

数据预处理包括缩放(例如，使用MinMaxScaler将温度和湿度缩放到[0,1]范围)、分割数据集为训练集和测试集；

#假设data是一个NumPy数组，包含历史数据

#使用前t-1个时间步的数据来预测t时间步的温度和湿度

X＝data[:,:-2]#输入数据(除了最后两列)

y＝data[:,-2:]#输出数据(最后两列，即温度和湿度)

#数据归一化

scaler＝MinMaxScaler()

X＝scaler.fit_transform(X)

y＝scaler.fit_transform(y)

#分割数据集

X_train,X_test,y_train,y_test＝train_test_split(X,y,test_size＝0.2,shuffle＝False)

(3)、构建深度学习模型：

使用一个简单的深度神经网络，包含两个隐藏层；输入层的大小与输入数据的特征数匹配，输出层的大小为2(温度和湿度)；

model＝tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(64,activation＝'relu',input_shape＝(X_train.shape[1],)),

tf.keras.layers.Dense(32,activation＝'relu'),

tf.keras.layers.Dense(2)

])

(4)、模型训练：

编译模型，并指定损失函数和优化器，然后进行模型训练；

model.compile(optimizer＝'adam',loss＝'mean_squared_error')

model.fit(X_train,y_train,epochs＝50,batch_size＝32)

(5)、评估和预测：

使用测试数据集评估模型的性能，并使用该模型进行预测；

test_loss＝model.evaluate(X_test,y_test)

print(f'Test Loss:{test_loss}')

#进行预测

predictions＝model.predict(X_test)

(6)、反归一化：

为了得到真实的温度和湿度值，需要将预测结果反归一化。

predictions＝scaler.inverse_transform(predictions)

以上代码提供了一个简单的示例，说明如何使用深度学习预测建筑内的环境变化。实际应用中可能需要调整网络结构、添加更多隐藏层或使用更复杂的模型结构，如循环神经网络(RNN)或长短期记忆(LSTM)模型，以便更好地处理时间序列数据。

2、强化学习算法：

根据深度学习算法提供的预测，强化学习算法会决定空调系统的最佳设置。它根据当前环境状态和预测来调整空调运行参数(如风速、制冷/制热模式等)，以达到预定的舒适度目标，同时尽量减少能源消耗。在此过程中，强化学习算法会持续收到来自环境的反馈，并根据此反馈调整其决策策略，从而实现系统的自我优化。

强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在中央空调调优系统中，强化学习算法用于决定空调系统的最佳设置，以实现预定的舒适度目标，并尽量减少能源消耗。

强化学习算法的主要组件包括：代理(Agent)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)。在本场景中，代理是中央空调系统，环境是建筑内部的环境条件，状态是当前的室内环境状态(如温度、湿度等)，动作是空调系统可调整的运行参数(如风速、制冷/制热模式等)，奖励则是根据舒适度和能源消耗来定义的。

强化学习的目标是找到一个策略，使得长期累积的奖励最大。它通过不断地尝试不同的动作，并观察环境反馈的奖励来学习最优策略。在中央空调调优系统中，强化学习算法会根据当前的环境状态和深度学习的预测，选择一个动作来调整空调系统的设置。然后，它会观察实际的结果，并接收到一个奖励信号，该信号反映了这次调整的效果。强化学习算法会根据这个奖励信号来更新其策略，以便在未来做出更好的决策。

以下是一个简化的示例代码，用于展示如何使用强化学习算法来决定空调系统的最佳设置。这个示例使用了Python语言和强化学习库(如Gym或Ray)。

import gym

import numpy as np

#创建强化学习环境

env＝gym.make('hvac-env')

#初始化状态

state＝env.reset()

#定义神经网络模型(可选)

#model＝create_deep_learning_model()

#定义强化学习算法(如Q-learning、SARSA、Actor-Critic等)

agent＝create_reinforcement_learning_agent(env)

#训练轮数

num_episodes＝1000

for episode in range(num_episodes):

done＝False

total_reward＝0

while not done:

#使用深度学习模型的预测作为当前状态的一部分(可选)

#state＝concatenate(state,model.predict(state))

#根据当前状态选择一个动作

action＝agent.select_action(state)

#执行动作，并得到环境反馈的下一个状态和奖励

next_state,reward,done,_＝env.step(action)

#更新强化学习算法的知识或策略

agent.update(state,action,reward,next_state,done)

#更新状态

state＝next_state

#累积奖励

total_reward+＝reward

#打印每轮的累积奖励

print(f"Episode{episode+1},Total Reward:{total_reward}")

#使用训练好的强化学习算法来控制空调系统

for step in range(100):

action＝agent.select_action(state)

state,reward,done,_＝env.step(action)

env.render()#可视化环境状态(可选)

上述代码提供了一个简化的框架，将强化学习应用于中央空调系统的优化。实际应用中，需要定义具体的环境(hvac-env)、奖励函数、以及选择合适的强化学习算法。此外，深度学习和强化学习模型的结合方式也可能有所不同，取决于具体问题的需求和特点。最终的目标是通过与环境的交互学习和优化，找到一种控制策略，使得空调系统能够在满足舒适度要求的同时，实现能源的高效利用。

如图1所示，该方法的实现过程如下：

1、传感器网络收集环境数据；

2、环境数据传送到中央控制单元；

3、深度学习算法分析历史数据并预测未来环境变化；

4、强化学习算法根据预测结果决定空调系统的最佳设置；

5、通过通信接口发送控制指令给空调设备；

6、持续监控环境和空调状态，根据需要进行调整。

通过深度学习对历史数据的分析和预测，该方法能够提前调整空调运行参数，确保在满足舒适度要求的同时，尽可能地减少能源浪费。不同建筑、不同季节、甚至一天中的不同时段，室内环境的需求都会有所变化，强化学习算法能够根据环境变化进行自我调整，确保始终提供最佳的室内环境。与传统中央空调系统相比，调优系统更加智能，能够实时响应环境变化和用户需求，从而大大提高用户的舒适度。

本调优方法设计灵活，可以与各种现有的中央空调系统无缝集成，无需大规模更换设备，为建筑管理者提供了经济高效的解决方案。

本方法在提供更为舒适室内环境的同时，实现了能源的高效利用，为现代建筑管理带来了新的创新和变革。此专利所提出的技术和方案，有望为建筑行业带来重大的经济和环境效益。

本发明实施例还提供了一种中央空调智能调优装置，包括传感器网络、中央控制单元、数据存储与分析模块及通信接口；

该装置实现上述实施例所述的中央空调智能调优方法。

通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。