CN103807988A - 预约舒适性环境温度的空调控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种预约舒适性环境温度的空调控制方法，特别是涉及根据建筑、环境和空调数据，寻求一种准确计算空调启动时长并控制空调运行的处理方式，以期达到既能在预约时间满足人体对环境的舒适性要求，又能使空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。具体包括设置基础信息、接收预约舒适性环境温度空调控制任务、设置第一触发时间采集实时环境数据、应用模型计算空调开启时长、设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据、根据实时运行数据修正模型参数并应用于下一次空调控制任务。

Description

预约舒适性环境温度的空调控制方法

技术领域

本发明涉及一种预约舒适性环境温度的空调控制方法，特别是涉及根据建筑、环境和空调数据，寻求一种准确计算空调启动时长并控制空调运行的处理方式，以期达到既能在预约时间满足人体对环境的舒适性要求，又能使空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。具体包括设置基础信息、接收预约舒适性环境温度空调控制任务、设置第一触发时间采集实时环境数据、应用模型计算空调开启时长、设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据、根据实时运行数据修正模型参数并应用于下一次空调控制任务。

背景技术

现代科学技术的飞速发展，极大地促进人们对于传统空调的智能控制需求也日益增加，不但希望空调运行能根据环境温度的不同，自动进行调整，还希望空调根据不同身体条件的人员情况，具有满足人体舒适性要求的个性化温度控制模式，包括正常模式、睡眠模式等等。随着移动互联网的大面积应用，人们又希望空调的控制更加智能化、便捷化和人性化。一种期待的移动应用是通过手机、PAD等智能移动终端预约未来时刻的舒适性环境温度，这样宾馆客人在预约时刻进房间，马上就能享受舒适的室内环境；公务或旅游回家的感觉再也不是冷冰冰的四壁，而是温暖舒适的家。

本发明正是解决移动互联网与空调控制的一种结合应用技术问题，提供一种通过移动智能终端预约未来某时刻舒适性室内温度的信息服务，满足人们日益增长的空调控制便捷化、智能化、人性化的需求，并致力于解决以下技术问题：

（1）既能满足人们在预约时间到来时，对室内环境温度的舒适性要求，又能达到空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。不因空调开启时间过长而浪费能源，也不会因空调开启时间不够，没有完成空调温度设定值控制的过渡过程，达不到人体个性化的舒适性温度要求；

（2）结合移动互联网的应用，满足人们对空调智能控制的便利性需求。达到在任何地点、任何时刻，都可通过移动智能终端预约未来时刻的室内舒适性环境温度的技术效果；

（3）满足不同人群对舒适性环境温度的个性化需求，如老人、小孩、男人、女人等对舒适性温度的感受不同，可以根据不同人群的情况，自由设定不同季节所需的舒适性温度，并通过建立预约舒适性环境温度空调控制任务，享受舒适性室内环境，达到空调温度个性化控制的技术效果。

因此，本发明对于拓广移动互联网的信息服务，提高空调的利用效率，以及改善人们舒适性生活品质，都具有重要的现实意义。

发明内容

本发明涉及一种预约舒适性环境温度的空调控制方法，特别是涉及根据建筑、环境和空调数据，寻求一种准确计算空调启动时长并控制空调的运行的处理方式，以期达到既能在预约时间满足人体对环境的舒适性要求，又能使空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。具体包括设置基础信息、接收预约舒适性环境温度空调控制任务、设置第一触发时间采集实时环境数据、应用模型计算空调开启时长、设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据、根据实时运行数据修正模型参数并返回接收预约舒适性环境温度空调控制任务步骤。

本发明解决所述技术问题可以通过采用以下技术方案来实现：

提供一种预约舒适性环境温度的空调控制方法，具体包括以下步骤：设置基础信息、接收预约舒适性环境温度空调控制任务、设置第一触发时间采集实时环境数据、应用模型计算空调开启时长、设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据、根据实时运行数据修正模型参数并应用于下一次空调控制任务。

所述基础信息包括空调信息、空调所处建筑信息和运行参数等，其中空调信息包括生产厂商名称、型号、制冷量、额定功率等，建筑信息包括建筑面积、房高、层高、外墙和/或屋顶面积、外窗面积、主要建筑材料、所在地邮政编码等，运行参数包括建筑内温度采样周期、空调温度设定值控制响应没达到预期稳态状况下的空调控制时长调整时间单位、反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量等。

所述预约舒适性环境温度空调控制任务包括舒适性温度值以及建筑室内环境达到该温度值的时刻。

所述实时环境数据包括建筑室内温度、建筑所在地气象数据等，其中建筑所在地气象数据包括建筑所在地权威气象信息发布机构发布的室外干湿球温度、风速等信息。

所述模型是输入为建筑外环境温度、建筑内预约舒适性温度、建筑内温度设定值控制初始时刻温度、趋近精度以及模型参数等，输出是空调控制时长的计算方法。通过实时运行数据修正模型参数，使该计算方法计算结果收敛到准确的空调控制时长。其中空调控制时长为建筑内环境温度完成预约舒适性温度控制响应，并且达到最终采样数量的建筑内温度变化特征在趋近精度内所需的时间值，模型参数分为根据季节确定的制冷模型参数和采暖模型参数。

所述修正模型参数是根据温度设定值控制响应实时运行数据，应用反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量，通过辨识过渡响应时长，来修正模型的输出空调控制时长，进而修正模型参数，使模型计算结果收敛到准确的空调控制时长的处理方法。

所述修正模型参数的处理方法，具体包括以下步骤，

①输入空调控制时长TC内温度设定值控制响应实时运行数据T（0）、T（1）、T（2）、……、T（n-1），趋近精度e、采样数量w、空调控制时长调整时间单位s以及建筑内温度采样周期Δ；

②计算最终采样数量的建筑内温度的平均值TE（n-w，n-1），即

TE（n-w，n-1）=（T（n-w）+T（n-w+1）+……+T（n-1））/w；

③根据步骤②中得到的TE（n-w，n-1），结合趋近精度e和最终采样数量的建筑内温度建立特征判定依据，如果所有最终采样数量的建筑内温度与平均值TE（n-w，n-1）的差的绝对值都小于趋近精度e，则转步骤④；否则，空调控制时长TC增加采样周期Δ的空调控制时长调整时间单位s倍后，转步骤⑤；

④搜索实时运行数据T（i），使得自该运行数据起，所有可能的采样数量的建筑内温度的平均值TE（i，i+w-1）、TE（i+1，i+w）、……、TE（n-w，n-1），与这些平均值对应的采样数量的建筑内温度的差的绝对值都小于趋近精度e。但是，采样数量的建筑内温度T（i-1）、T（i）、……、T（i+w-2）与其平均值TE（i-1，i+w-2）的差的绝对值至少有1个大于等于趋近精度e。空调控制时长TC修正为采样周期Δ的i+w-1倍。

⑤应用模型，结合修正后的空调控制时长TC、建筑外环境温度To、建筑内预约舒适性温度Ts、建筑内温度设定值控制初始时刻温度T（0）、趋近精度e，辨识模型参数Q，并应用于下一次空调控制任务中，通过模型计算空调控制时长。

本发明涉及一种预约舒适性环境温度的空调控制方法，特别是涉及根据建筑、环境和空调数据，寻求一种通过对空调温度设定值控制响应数据的特征提取，修正计算空调控制时长模型的关键参数，进而准确计算空调启动时长并控制空调运行的处理方式。与现有技术相比较，本发明具有以下技术效果：

（1）本发明既能满足人们在预约时间到来时，对室内环境温度的舒适性要求，又能达到空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。不因空调开启时间过长而浪费能源，也不会因空调开启时间不够，没有完成空调温度设定值控制的过渡过程，达不到人体个性化的舒适性温度要求；

（2）本发明可以结合移动互联网的应用，满足人们对空调智能控制的便利性需求。达到在任何地点、任何时刻，都可通过移动智能终端预约未来时刻的室内舒适性环境温度的技术效果；

（3）本发明还可以满足不同人群对舒适性环境温度的个性化需求，如老人、小孩、男人、女人等对舒适性温度的感受不同，本发明可以根据不同人群的情况，自由设定不同季节所需的舒适性温度，并通过建立预约舒适性环境温度空调控制任务，享受舒适性室内环境，达到空调温度个性化控制的技术效果。

附图说明

图1是本发明预约舒适性环境温度的空调控制方法的总体流程图；

图2是本发明实施例的基本方框图；

图3是本发明设置基础信息步骤的处理流程图；

图4是本发明接收预约舒适性环境温度空调控制任务步骤的处理流程图；

图5是本发明设置第一触发时间采集实时环境数据步骤的处理流程图；

图6是本发明设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据步骤的处理流程图；

图7是本发明修正模型参数步骤的处理流程图。

具体实施方式

以下结合附图所示之最佳实施例作进一步详述。

本发明预约舒适性环境温度的空调控制方法，如图1所示，包括以下步骤：

①设置基础信息，见步骤101；

②接收预约舒适性环境温度空调控制任务，见步骤102；

③设置第一触发时间采集实时环境数据，见步骤103；

④应用模型计算空调开启时长，见步骤104；

⑤设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据，见步骤105；

⑥根据实时运行数据修正模型参数，见步骤106；

⑦返回②，接收下一次预约舒适性环境温度空调控制任务，步骤107。

实现本发明的实施例基本方框图，如图2所示，包括中央处理中心210，建筑室内设备220，智能移动终端230，计算机240以及互联网250；所述中央处理中心210包括安装任务处理软件的任务处理服务器211，安装通信服务程序的通信服务器212，安装气象数据获取和管理程序的服务器213，安装WEBService服务程序和门户网站的WEB Service服务器214，安装数据库和磁盘阵列的数据库服务器215以及以太网216；所述建筑室内设备220包括无线路由器221，具有温度采集、WiFi通信和红外线调控功能的网络型空调遥控器222以及空调设备223。

所述互联网250与中央处理中心210的通信服务器212通讯连接，与WEBService服务器214通讯连接；互联网250与建筑室内设备220的无线路由器221通讯连接；互联网250还与智能移动终端230和计算机240通讯连接。

所述中央处理中心210中的任务处理服务器211、通信服务器212、气象获取服务器213、WEB Service服务器214以及数据库服务器215，都各自与以太网216通讯连接。

所述建筑室内设备220中的无线路由器221与网络型空调遥控器222通过WiFi通讯连接，网络型空调遥控器222通过红外线与空调设备223通讯连接。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤①的处理流程，如图3所示，基础信息通过计算机240上运行的软件程序，输入到计算机240，见步骤301；计算机240通过访问WEB Service服务器214的通信服务程序，将基础信息传给WEB Service服务器214，见步骤302；WEB Service服务器214的通信服务程序将基础信息写入数据库215，完成设置基础信息操作流程，见步骤303。

所述基础信息包括空调信息、空调所处建筑信息和运行参数等，其中空调信息包括生产厂商名称、型号、制冷量、额定功率等，建筑信息包括建筑面积、房高、层高、外墙和/或屋顶面积、外窗面积、主要建筑材料、所在地邮政编码等，运行参数包括建筑内温度采样周期、空调温度设定值控制响应没达到预期稳态状况下的空调控制时长调整时间单位、反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量等。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤②的处理流程，如图4所示，在等待接收预约舒适性环境温度空调控制任务步骤，任务处理服务器211定时轮询数据库215，查询是否有需要处理的任务，见步骤401；网络型空调遥控器222与通信服务器212建立通讯心跳连接，定时访问通信服务器212的通信服务程序，见步骤402；通信服务器212接到网络型空调遥控器222的访问请求后，查询数据库215是否有需要处理的任务，见步骤403；气象获取服务器213定时轮询数据库215，查询是否有需要处理的任务，见步骤404；预约舒适性环境温度的空调控制指令，由智能移动终端230接收，见步骤405；智能移动终端230访问WEB Service服务器214的通信服务程序，将预约舒适性环境温度的空调控制指令传给WEB Service服务器214，见步骤406；WEB Service服务器214的通信服务程序将预约舒适性环境温度的空调控制指令写入数据库215，形成给任务处理服务器211的空调控制任务，见步骤407；任务处理服务器211在定时轮询数据库215时，读取空调控制任务，并转入预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤③，见步骤408。

所述预约舒适性环境温度空调控制任务包括舒适性温度值Ts以及建筑室内环境达到该温度值的时刻tp。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤③的处理流程，如图5所示，任务处理服务器211，结合空调信息和建筑信息，计算出第一触发时间t0，并设置第一触发时刻tp-t0，以及在第一触发时刻需要完成的采集实时环境数据任务，该任务包括给网络型空调遥控器222在第一触发时刻采集建筑内温度任务，以及给气象获取服务器213在第一触发时刻采集最新的建筑所在地室外气象信息任务，将这些任务写入数据库215，见步骤501；在网络型空调遥控器222通过通信服务器212查询数据库215时，获取在第一触发时刻采集建筑内温度任务，并定时处理，见步骤502、503；气象获取服务器213查询数据库215时，获取在第一触发时刻采集最新的建筑所在地室外气象信息任务，并定时处理，见步骤504；在第一触发时刻tp-t0，网络型空调遥控器222采集建筑室内温度T（tp-t0），并通过通信服务器212，将建筑室内温度存入数据库215，见步骤505、506、507；在第一触发时刻tp-t0，建筑所在地的最新气象数据通过气象获取服务器213，从建筑所在地权威气象信息发布机构的发布渠道获取，并将最新室外温度To（tp-t0）等存入数据库215，见步骤508、509；任务处理服务器211读取第一触发时刻tp-t0的实时环境数据，实施步骤④应用模型计算空调开启时长TC，见步骤510。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤④应用模型计算空调开启时长的处理流程，是直接调用模型计算公式。首先根据预约时刻tp确定空调是采用采暖还是制冷模式，然后确定模型参数Q是采用制冷模型参数，还是采暖模型参数。模型输入为建筑外环境温度To（tp-t0）、建筑内预约舒适性温度Ts、第一触发时刻建筑室内温度T（tp-t0）、趋近精度e以及模型参数Q等，输出空调控制时长TC，即TC=f（To（tp-t0），Ts，T（tp-t0），e，Q）。对计算结果进行修正，取空调控制时长为最接近的建筑内温度采样周期Δ的整数倍，记为TC为采样周期Δ的（n-1）倍。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤⑤的处理流程，如图6所示，任务处理服务器211设置第二触发时刻tp-TC，并形成温度设定值为预约舒适性温度Ts的空调控制任务，写入数据库215，见步骤601；在网络型空调遥控器222通过通信服务器212查询数据库215时，获取在第二触发时刻tp-TC空调控制任务，并定时处理，见步骤602、603；在第二触发时刻tp-TC，网络型空调遥控器222开启空调223，温度设定为预约舒适性环境温度Ts，见步骤604；在第二触发时刻tp-TC，网络型空调遥控器222开始按照采样周期Δ，采集空调控制时长TC内温度设定值控制响应实时运行数据T(0)、T(1)、……、T(n-1)，并通过通信服务器212，将实时运行数据及预约空调控制任务完成消息存入数据库215，见步骤605、606、607；任务处理服务器211在轮询数据库215时，收到预约空调控制任务完成消息，开始实施步骤⑥修正模型参数的处理流程。

所述预约舒适性环境温度的空调控制方法的步骤⑥修正模型参数的处理流程，如图7所示，是根据温度设定值控制响应实时运行数据，应用反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量，通过辨识过渡响应时长，来修正模型的输出空调控制时长，进而修正模型参数，使模型计算结果收敛到准确的空调控制时长的处理方法。

所述修正模型参数的处理方法，具体包括以下步骤，

①输入空调控制时长TC内温度设定值控制响应实时运行数据T（0）、T（1）、T（2）、……、T（n-1），趋近精度e、采样数量w、空调控制时长调整时间单位s以及建筑内温度采样周期Δ，见步骤701；

②计算最终采样数量的建筑内温度的平均值TE（n-w，n-1），即

TE（n-w，n-1）=（T（n-w）+T（n-w+1）+……+T（n-1））/w

见步骤702；

③根据步骤②中得到的TE（n-w，n-1），结合趋近精度e和最终采样数量的建筑内温度建立特征判定依据，如果所有最终采样数量的建筑内温度与平均值TE（n-w，n-1）的差的绝对值都小于趋近精度e，则转步骤④，见步骤703；否则，空调控制时长TC增加采样周期Δ的空调控制时长调整时间单位s倍后，转步骤⑤，见步骤704、705；

④搜索实时运行数据T（i），使得自该运行数据起，所有可能的采样数量的建筑内温度的平均值TE（i，i+w-1）、TE（i+1，i+w）、……、TE（n-w，n-1），与这些平均值对应的采样数量的建筑内温度的差的绝对值都小于趋近精度e。但是，采样数量的建筑内温度T（i-1）、T（i）、……、T（i+w-2）与其平均值TE（i-1，i+w-2）的差的绝对值至少有1个大于等于趋近精度e。空调控制时长TC修正为采样周期Δ的i+w-1倍，见步骤706、707。

⑤应用模型，结合修正后的空调控制时长TC、建筑外环境温度To、建筑内预约舒适性温度Ts、建筑内温度设定值控制初始时刻温度T（0）、趋近精度e，辨识模型参数Q，并应用于下一次空调控制任务中，通过模型计算空调控制时长，见步骤708、709。

本发明给出移动互联网与空调控制的一种结合应用，提供一种通过移动智能终端预约未来某时刻舒适性室内温度的信息服务，满足人们日益增长的空调使用便捷化、智能化、人性化的需求，并致力于实现既能在预约时间满足人体对环境的舒适性要求，又能使空调因工作时长最小化而提高能源利用效率的技术效果。因此，本发明对于拓广移动互联网的信息服务，提高空调的利用效率，以及改善人们舒适性生活品质，都具有重要的现实意义。

Claims (7)

1.预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：设置基础信息、接收预约舒适性环境温度空调控制任务、设置第一触发时间采集实时环境数据、应用模型计算空调开启时长、设置第二触发时间控制空调运行并采集实时运行数据、根据实时运行数据修正模型参数并应用于下一次空调控制任务。

2.如权利要求1所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：所述基础信息包括空调信息、空调所处建筑信息和运行参数等，其中空调信息包括生产厂商名称、型号、制冷量、额定功率等，建筑信息包括建筑面积、房高、层高、外墙和/或屋顶面积、外窗面积、主要建筑材料、所在地邮政编码等，运行参数包括建筑内温度采样周期、空调温度设定值控制响应没达到预期稳态状况下的空调控制时长调整时间单位、反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量等。

3.如权利要求1所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：所述预约舒适性环境温度空调控制任务包括舒适性温度值以及建筑室内环境达到该温度值的时刻。

4.如权利要求1所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：所述实时环境数据包括建筑室内温度、建筑所在地气象数据等，其中建筑所在地气象数据包括建筑所在地权威气象信息发布机构发布的室外干湿球温度、风速等信息。

5.如权利要求1所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：所述模型是输入为建筑外环境温度、建筑内预约舒适性温度、建筑内温度设定值控制初始时刻温度、趋近精度以及模型参数等，输出是空调控制时长的计算方法;通过实时运行数据修正模型参数，使该计算方法计算结果收敛到准确的空调控制时长;其中空调控制时长为建筑内环境温度完成预约舒适性温度控制响应，并且达到最终采样数量的建筑内温度变化特征在趋近精度内所需的时间值，模型参数分为根据季节确定的制冷模型参数和采暖模型参数。

6.如权利要求1所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：所述修正模型参数是根据温度设定值控制响应实时运行数据，应用反映温度设定值控制响应完成特征的趋近精度及采样数量，通过辨识过渡响应时长，来修正模型的输出空调控制时长，进而修正模型参数，使模型计算结果收敛到准确的空调控制时长的处理方法。

7.如权利要求6所述的预约舒适性环境温度的空调控制方法，其特征在于：处理方法具体包括以下步骤，

①输入空调控制时长TC内温度设定值控制响应实时运行数据T（0）、T（1）、T（2）、……、T（n-1），趋近精度e、采样数量w、空调控制时长调整时间单位s以及建筑内温度采样周期Δ；

②计算最终采样数量的建筑内温度的平均值TE（n-w，n-1），即

TE（n-w，n-1）=（T（n-w）+T（n-w+1）+……+T（n-1））/w；

③根据步骤②中得到的TE（n-w，n-1），结合趋近精度e和最终采样数量的建筑内温度建立特征判定依据，如果所有最终采样数量的建筑内温度与平均值TE（n-w，n-1）的差的绝对值都小于趋近精度e，则转步骤④；否则，空调控制时长TC增加采样周期Δ的空调控制时长调整时间单位s倍后，转步骤⑤；

④搜索实时运行数据T（i），使得自该运行数据起，所有可能的采样数量的建筑内温度的平均值TE（i，i+w-1）、TE（i+1，i+w）、……、TE（n-w，n-1），与这些平均值对应的采样数量的建筑内温度的差的绝对值都小于趋近精度e;采样数量的建筑内温度T（i-1）、T（i）、……、T（i+w-2）与其平均值TE（i-1，i+w-2）的差的绝对值至少有1个大于等于趋近精度e。空调控制时长TC修正为采样周期Δ的i+w-1倍;

⑤应用模型，结合修正后的空调控制时长TC、建筑外环境温度To、建筑内预约舒适性温度Ts、建筑内温度设定值控制初始时刻温度T（0）、趋近精度e，辨识模型参数Q，并应用于下一次空调控制任务中，通过模型计算空调控制时长。

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