一種空調機組自適應節能控制方法及系統與流程

本發明涉及空調控制，尤其涉及一種空調機組自適應節能控制方法及系統。

背景技術：

1、隨著現代社會的快速發展，空調已成為人們日常生活和工作中不可或缺的設備。然而，空調的廣泛使用帶來了巨大的能耗問題，尤其在炎熱的夏季和寒冷的冬季，空調的大量使用導致電力資源的極大浪費。因此，提高空調的能效、實現節能降耗成為亟待解決的技術難題。

2、目前，市場上的空調機組大多采用固定的溫度設定值和運行模式，忽略了環境溫度、濕度、光照強度、用戶活動情況等多種因素的動態變化。此外，現有的空調控制系統缺乏對用戶行為模式的智能分析，無法根據用戶的具體需求進行自適應調節，導致能源浪費和用戶舒適度的降低。

3、傳統的節能控制方法主要集中在硬件優化和簡單的邏輯控制上，例如通過變頻技術調節壓縮機頻率和風扇轉速，但這些方法在應對復雜多變的環境和用戶需求時顯得力不從心。缺乏系統的智能化監測、預測和優化手段，是目前空調節能技術中的一大痛點。

技術實現思路

1、基于上述目的，本發明提供了一種空調機組自適應節能控制方法及系統。

2、一種空調機組自適應節能控制方法，包括以下步驟：

3、s100，環境動態感知步驟：通過高精度紅外溫度傳感器、濕度傳感器和光強傳感器實時監測室內外環境溫度、濕度和光照強度；

4、s200，用戶行為識別：通過圖像識別技術和深度學習算法，分析室內攝像頭采集的視頻數據，識別用戶行為模式，包括休息、運動、離開狀態；

5、s300，設備狀態監控：實時監控空調機組的運行狀態，包括壓縮機運行頻率、風扇轉速、制冷劑壓力參數；

6、s400，需求預測：基于環境動態感知數據、用戶行為模式和設備狀態數據，利用時間序列分析，預測未來一段時間內的環境變化趨勢和用戶使用需求；

7、s500，多目標優化控制：根據需求預測結果，應用多目標優化方法，生成綜合考慮節能效果、用戶舒適度和設備穩定性的最優控制策略；

8、s600，智能調節：根據最優控制策略，實時調整空調機組的運行參數，包括溫度設定值、運行模式、風速，通過變頻技術精確控制壓縮機和風扇的運行。

9、可選的，所述s200中的用戶行為識別具體包括：

10、s210，在室內布置攝像頭，確保攝像頭覆蓋室內活動區域，包括客廳、臥室，攝像頭實時采集室內視頻數據，并通過無線網絡傳輸至預設的數據處理單元；

11、s220，數據處理單元對攝像頭傳輸的原始視頻數據進行預處理，包括視頻幀提取、圖像去噪；

12、s230，用戶行為識別模型訓練：基于已標注的用戶行為視頻數據，利用深度學習算法訓練用戶行為識別模型，使行為識別模型能夠識別不同的行為模式；

13、s240，實時行為識別：

14、休息狀態識別：通過檢測視頻中的用戶姿態(如坐、躺)和活動頻率(如長時間不動)來識別用戶處于休息狀態；

15、運動狀態識別：通過檢測視頻中的用戶動作(如走動、鍛煉)和活動頻率(如持續運動)來識別用戶處于運動狀態；

16、離開狀態識別：通過檢測視頻中的用戶出現與消失來判斷用戶是否離開房間，并結合長時間無人活動的情況進行確認；

17、s250，行為模式分析與記錄：數據處理單元根據識別結果，記錄用戶在不同時間段的行為模式，并存儲在行為數據庫中，供后續分析和需求預測使用。

18、可選的，所述深度學習算法包括卷積神經網絡cnn、卷積神經網絡cnn，基于已標注的用戶行為視頻數據，利用卷積神經網絡cnn提取空間特征，再結合循環神經網絡rnn處理時間序列數據，訓練用戶行為識別模型，使模型識別不同的行為模式；

19、卷積神經網絡cnn用于提取圖像中的空間特征,卷積層的計算為：

20、(f*g)(i,j)＝σmσn(fm,n)·g(i-m,j-n)，其中，f是卷積核，g是輸入圖像，(i,j)是輸出圖像的位置；

21、循環神經網絡rnn用于處理時間序列數據，分析幀之間的時間關系，rnn表示為：

22、ht＝tanh(wihxt+whhht-1+bh)；

23、yt＝whoht+bo；

24、其中，ht是隱藏狀態，xt是輸入，yt是輸出，w和b是權重和偏置。

25、可選的，所述s400中的需求預測具體包括：

26、s410，數據預處理：對采集到的環境動態感知數據、用戶行為模式數據和設備狀態數據進行歸一化處理，消除數據的量綱差異；

27、s420，時間序列特征提取：對環境動態感知數據、用戶行為模式數據和設備狀態數據進行特征提取，具體如下：

28、移動平均：使用移動平均方法平滑時間序列數據，消除短期波動，提取長期趨勢；

29、自回歸模型：使用自回歸模型對時間序列數據進行建模，識別數據中的自相關關系；

30、季節性分解：使用季節性分解方法，將時間序列分解為趨勢、季節性和殘差成分；

31、s430，進行需求預測：

32、趨勢預測：使用回歸模型對提取的趨勢成分進行預測：

33、tt+k＝β0+β1t+β2t2+…+βmtm，其中，tt+k是未來k時刻的趨勢預測值，βi是回歸系數，t是時間變量，m是回歸模型的階數；

34、季節性預測：基于歷史數據的季節性模式，使用季節性分解結果對未來的季節性成分進行預測，季節性成分呈現周期性，使用歷史相同周期的數據進行預測：st+k＝st+k-n，其中，st+k是未來k時刻的季節性預測值，n是周期長度；

35、殘差預測：對殘差成分應用均值方法進行預測，殘差隨機波動且均值為零：rt+k＝0，其中，rt+k是未來k時刻的殘差預測值；

36、s440，綜合預測：結合趨勢、季節性和殘差成分的預測結果，得到未來環境變化趨勢和用戶使用需求的綜合預測值：

37、yt+k＝tt+k+st+k+rt+k，根據預測結果，動態調整空調機組的控制策略。

38、可選的，所述s500中的多目標優化控制具體包括：

39、s510，目標函數定義：定義多目標優化的目標函數，包括節能效果f1、用戶舒適度f2和設備穩定性f3；

40、s520，權重系數設置：根據用戶偏好和實際需求，設置各目標函數的權重系數α,β和γ：objective＝αf1+βf2+γf3，其中，α,β和γ分別為節能效果、用戶舒適度和設備穩定性的權重系數，總和為1；

41、s530，約束條件定義：定義多目標優化的約束條件，包括空調設備的運行范圍和用戶的溫度設定范圍：

42、壓縮機運行頻率范圍：fmin≤fcompressor≤fmax；

43、室內溫度范圍：tmin≤tindoor≤tmax；

44、s540，基于粒子群優化算法，進行最優控制策略的求解；

45、s550，通過粒子群優化算法求解得到綜合考慮節能效果、用戶舒適度和設備穩定性的最優控制策略，將最優控制策略應用于空調機組，通過控制單元實時調整空調的運行參數，實現自適應節能控制。

46、可選的，所述目標函數的表示如下：

47、節能效果，最大化空調的能效比eer，能效比表示為：

48、目標函數表示為：

49、maximizef1＝eer；

50、用戶舒適度：最小化室內溫度與設定溫度之間的差異，舒適度表示為：discomfort＝|tindoor-tset|，目標函數表示為：

51、minimizef2＝|tindoor-tset|；

52、設備穩定性：最小化設備頻繁啟停次數和運行波動，穩定性表示為：目標函數表示為：

53、

54、可選的，所述s540中的基于粒子群優化算法，進行最優控制策略的求解具體包括：

55、初始化粒子群，每個粒子表示一個控制策略，包括溫度設定值、運行模式和風速調整值；

56、通過迭代更新粒子的位置和速度，搜索最優解。

57、可選的，所述粒子群優化算法還包括評估每個粒子的適應度，根據目標函數的權重系數計算綜合適應度：fitness(i)＝αf1(i)+βf2(i)+γf3(i)，其中，f1(i)、f2(i)和f3(i)分別為粒子i的節能效果、用戶舒適度和設備穩定性指標，對每個粒子，更新其歷史最優位置pi(t)和全局最優位置g(t)，確保粒子群向最優解收斂。

58、一種空調機組自適應節能控制系統，用于實現上述的一種空調機組自適應節能控制方法，包括以下模塊：

59、環境監測模塊：包括紅外溫度傳感器、濕度傳感器和光強傳感器，實時監測室內外環境溫度、濕度和光照強度；

60、用戶行為識別模塊：包括室內攝像頭和圖像識別單元，通過圖像識別和深度學習算法分析攝像頭采集的視頻數據，識別用戶行為模式，包括休息、運動和離開狀態；

61、設備狀態監控模塊：用于實時監控空調機組的運行狀態，包括壓縮機運行頻率、風扇轉速和制冷劑壓力，并記錄空調運行的歷史數據；

62、數據處理模塊：對環境監測數據、用戶行為數據和設備狀態數據進行預處理、特征提取和時間序列分析，預測未來一段時間內的環境變化趨勢和用戶使用需求；

63、多目標優化模塊：基于需求預測結果，應用多目標優化算法，生成綜合考慮節能效果、用戶舒適度和設備穩定性的最優控制策略；

64、控制執行模塊：根據最優控制策略，實時調整空調機組的運行參數，控制壓縮機和風扇的運行。

65、本發明的有益效果：

66、本發明，通過高精度紅外溫度傳感器、濕度傳感器和光強傳感器實時監測室內外環境溫度、濕度和光照強度，結合圖像識別技術和深度學習算法分析用戶行為模式，包括休息、運動和離開狀態，實現了對環境和用戶需求的全面感知，通過時間序列分析，對環境動態感知數據、用戶行為模式和設備狀態數據進行特征提取和需求預測，能夠準確預測未來一段時間內的環境變化趨勢和用戶使用需求，智能化監測與預測，提高了空調的節能效果，減少了不必要的能耗。

67、本發明，基于需求預測結果，應用多目標優化方法，生成綜合考慮節能效果、用戶舒適度和設備穩定性的最優控制策略，通過最大化能效比(eer)，減少空調的能耗；通過最小化室內溫度與設定溫度之間的差異，確保用戶的舒適感；通過最小化設備頻繁啟停次數和運行波動，延長設備使用壽命；利用多目標優化，結合用戶偏好設置權重系數，生成最優控制策略，并實時調整空調的溫度設定值、運行模式和風速，實現節能、舒適與穩定的平衡。