CN104864548A - 一种空调运行的控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空调运行的控制方法及系统。其方法包括：根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数；按照确定的所述运行参数，在所述目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。本发明实施例提供的技术方案能够使得对空调运行参数的设置更加符合用户的实际需求。

Description

一种空调运行的控制方法及系统

技术领域

本发明涉及智能空调控制技术领域，尤其涉及一种空调运行的控制方法及系统。

背景技术

随着信息产业的变革，产品智能化已逐步成为家电行业的主要发展趋势。对于空调行业来讲，能否及时捕捉用户需求、提供良好的用户体验是其产品智能化水平的重要考量标准。

现有的一种智能空调控制方法如下：

通过分析空调的历史运行参数预测该空调的运行参数，采用预测得到的运行参数对空调的运行进行控制。其中，运行参数可以但不仅限于是空调的开机时间，空调的关机时间，空调的运行模式，空调的设置温度，和/或空调的风量等等。历史运行参数是指，操作时间早于当前时间的运行参数。例如，当前日期是2015年3月20日，则可以将该空调在往年3月19:00～21:00时段的设置温度的均值作为预测得到的当前日期19:00～21:00的设置温度。由于空调的历史运行参数反映了使用该空调的用户的个人偏好，因此可以实现针对用户个人偏好的个性化运行控制。

由于用户的行为存在随机性，因此用户的个人偏好只有通过大量的历史运行参数的数据统计才能准确预测。当该空调的历史运行参数较少时，预测得到的运行参数与用户实际需要设置的运行参数之间的偏差较大，无法反映用户的实际需求。而智能空调控制的目的就是尽可能地使得对运行参数的设置满足用户的实际需求，因此，现有的智能空调控制方法无法很好地实现该目的。

发明内容

本发明的目的是提供一种空调运行的控制方法及系统，以解决现有的智能空调控制方法无法使得对运行参数的设置很好地满足用户实际需要的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种空调运行的控制方法，包括：

根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数；

按照确定的所述运行参数，在目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。

一种空调运行的控制系统，包括：

存储单元，用于保存待控空调所在地理区域的运行参考参数和待控空调的运行参考参数；

运行参数确定单元，用于根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的运行参数；

运行控制单元，用于按照确定的所述运行参数，在所述目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。

其中，待控空调所在地理区域的空调运行参考参数至少包括该地理区域内的各个空调的运行参数及其操作时间。

其中，待控空调的历史运行参考参数至少包括该待控空调的历史运行参数及其操作时间。

本发明实施例提供的技术方案，同时考虑了待控空调所在地理区域内的空调运行参考参数和待控空调本身的历史运行参考参数，根据这两个参数确定出待控空调在目标操作时间的运行参数，然后根据确定的运行参数对待控空调进行控制，由于同时考虑了自身的历史运行数据和本地理区域内其他空调的运行数据，与现有技术相比，现有技术中由于待控空调本身历史数据可能缺失，造成预测的运行参数与用户实际需求偏差较大，而由于同一地理区域内的气象条件基本相同，用户的生活习惯接近，因此，同一地理区域内的各空调的运行参数在本地理区域内具有普遍性，能够基本反映用户的实际需求，弥补了用户对待控空调的历史运行参数不充足的缺陷。同时，仍然考虑用户对待控空调的历史运行参数，则确定待控空调的运行参数时，也需要参考用户偏好进行空调的运行控制，以满足用户个性化需求。可见，本发明实施例提供的技术方案能够使得对空调运行参数的设置更加符合用户的实际需求。

附图说明

图1为本发明实施例提供的第一种系统示意图；

图2为本发明实施例提供的第二种系统示意图；

图3为本发明实施例提供的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。

如图1所示，本发明实施例提供的空调运行的控制系统至少包括存储单元101、运行参数确定单元102和运行控制单元103。其中：

存储单元101中至少保存有待控空调所在地理区域的空调运行参考参数和待控空调的历史运行参考参数。

其中，待控空调所在地理区域的空调运行参考参数至少包括该地理区域内的各个空调的运行参数及其操作时间。

其中，待控空调的历史运行参考参数至少包括该待控空调的历史运行参数及其操作时间。

其中，存储单元101中保存的待控空调的运行参数为历史运行参数；存储单元101中保存的待控空调所在地理区域内的其他空调的运行参数包括历史运行参数，也可能包括为该空调确定的待操作的运行参数。

本发明实施例中，待控空调是指一台采用本发明实施例提供的方案实现运行控制的空调。

本发明实施例中，存储单元101可以是设置在待控空调内部的存储器，也可以是独立的至少一台存储服务器。如果是多台存储服务器，这些存储服务器可以但不仅限于组成分布式系统共同分担数据存储任务。例如，多台存储服务器构成云服务器。

运行参数确定单元102用于：根据存储单元101中存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和待控空调的历史运行参考参数，确定待控空调在目标操作时间的运行参数。

运行控制单元103，用于按照确定的上述运行参数，在上述目标操作时间对上述待控空调进行运行控制。

本发明实施例提供的技术方案，同时考虑了待控空调所在地理区域内的空调运行参考参数和待控空调本身的历史运行参考参数，根据这两个参数确定出待控空调在目标操作时间的运行参数，然后根据确定的运行参数对待控空调进行控制，由于同时考虑了自身的历史运行数据和本地理区域内其他空调的运行数据，与现有技术相比，现有技术中由于待控空调本身历史数据可能缺失，造成预测的运行参数与用户实际需求偏差较大，而由于同一地理区域内的气象条件基本相同，用户的生活习惯接近，因此，同一地理区域内的各空调的运行参数在本地理区域内具有普遍性，能够基本反映用户的实际需求，弥补了用户对待控空调的历史运行参数不充足的缺陷。同时，仍然考虑用户对待控空调的历史运行参数，则确定待控空调的运行参数时，也需要参考用户偏好进行空调的运行控制，以满足用户个性化需求。可见，本发明实施例提供的技术方案能够使得对空调运行参数的设置更加符合用户的实际需求。

本发明实施例中，运行参数确定单元的具体工作方式有多种。下面例举其中一种，并且在该实现方式中，按照不同的实现功能，将运行参数确定单元具体又划分为多个单元。应当指出的是，这种划分方式仅为举例说明，而不是对运行参数确定单元结构或功能划分的限定。

具体的，运行参数确定单元102可划分为第一预测运行参数确定单元，第二运行参数确定单元，和权重系数分配单元。

其中，第一预测运行参数确定单元用于：根据存储单元101中存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

本发明实施例中，具体可以是根据操作时间与目标操作时间匹配的运行参数，确定待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

第二运行参数确定单元用于：根据存储单元101中存储的待控空调的历史运行参考参数，确定待控空调在上述目标操作时间的第二预测运行参数。

本发明实施例中，具体可以是根据操作时间与目标操作时间匹配的历史运行参数，确定待控空调在目标操作时间的第二预测运行参数。

本发明实施例中，历史运行参数是指，操作时间早于当前时间的运行参数。

权重系数分配单元用于：根据待控空调的历史运行参数的数量确定第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数。

其中，存储单元101中保存的N个操作时间对应的历史运行参数，其数量即为N。

其中，待控空调的历史运行参数的数量越大，第一预测运行参数的权重系数越小、第二预测运行参数的权重系数越大；待控空调的历史运行参数的数量越小，第一预测运行参数的权重系数越大、第二预测运行参数的权重系数越小。

本发明实施例中，优选的，第一预测运行参数的权重系数与第二预测运行参数的权重系数之和为1。

本发明实施例中，第一运行参数确定单元、第二运行参数确定单元、权重系数分配单元和运行控制单元103分别可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功能模块，也可以是至少一台独立的硬件实体或待控空调外部的功能模块。其中，这几个单元的部分或全部功能还可以集成在同一个硬件实体上实现。例如，这几个单元的全部功能由至少一台控制服务器实现，这至少一台控制服务器实现对多台空调的集中控制。

对于不存在历史运行参数的待控空调，则无法获取到待控空调的历史运行参数，进而也就无法确定有效的第二预测运行参数。一种处理方式可以是，规定这种情况下确定的第二预测运行参数值为0；另一种处理方式可以是，规定这种情况下，第二预测运行参数的权重系数为0。即不需要第二预测运行参数，仅根据第一预测运行参数确定待控空调在目标操作时间的运行参数。

进一步的，本发明实施例提供的系统还可以包括运行参数采集单元，用于采集待控空调的运行参数及运行参数的操作时间，并将采集到运行参数，运行参数的操作时间，以及采集到的运行参数、运行参数的操作时间与待控空调所在地理区域的对应关系保存到存储单元中。具体的，可以将空调的标识信息、一次采集到的该空调的运行参数、运行参数的操作时间以及该空调所在地理区域的信息作为一条完整的记录保存在存储单元中，相应的，在从存储单元中获取同一地理区域的各个空调的运行参数时，从存储单元中查找包含所有该地理区域的信息的记录。也可以为每个地理区域划分专属的存储空间，相同地理区域的空调的运行参数及其操作时间保存到对应的存储空间中。

本发明实施例中，运行参数采集单元可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功能模块，即每部空调对应一个运行参数采集单元。运行参数采集单元也可以是独立于待控空调的至少一个硬件实体或功能模块。

基于上述各个系统实施例，优选的，存储单元中至少还可以保存待控空调所在地理区域的气象参数。在此基础上，控制系统中还可以包括气象参数采集单元，至少用于采集待控空调所在地理区域的气象参数，并将采集到的气象参数，以及该气象参数与待控空调所在地理区域的对应关系保存到存储单元中。具体的，可以将一次采集到的某个地理区域的气象参数以及该地理区域的信息作为一条完整的记录保存在存储单元中。也可以为每个地理区域划分专属的存储空间，相同地理区域的气象参数保存到对应的存储空间中。

本发明实施例中，气象参数采集单元可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功能模块，即每部空调对应一个气象参数采集单元。运行参数采集单元也可以是独立于待控空调的至少一个硬件实体或功能模块。

如果存储单元中还保存待控空调所在地理区域的气象参数，优选的，第一预测运行参数确定单元的功能具体包括：根据存储单元中存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，和存储单元中存储的待控空调所在地理区域的气象参数，确定待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

如果存储单元中还保存待控空调所在地理区域的气象参数，可选的，第二预测运行参数确定单元的功能具体包括：根据存储单元中存储的待控空调的历史运行参数及其操作时间，和存储单元中存储的待控空调所在地理区域的气象参数，确定待控空调在目标操作时间的第二预测运行参数。

基于以上任意系统实施例，权重系数分配单元确定第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数的具体实现方式，本发明不作限定。例如，可以预先将运行参数的数量划分为若干个数量区间，并建立每个数量区间与第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数的对应关系；相应的，查找历史运行参数的数量所在的数量区间，即可以确定对应的权重系数。又例如，可以预先建立运行参数的数量与第一预测运行参数的权重系数或第二预测运行参数的权重系数的线性公式，且第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数的和为1；相应的，通过将历史运行参数的数量代入建立的公式，就可以确定第一预测运行参数的权重系数或第二预测运行参数的权重系数，进而得到另一个权重系数，等等。

基于以上任意系统实施例，可以通过各单元的配合，周期性确定待控空调的运行参数。其中，各单元工作的周期可以相同也可以不同。例如，第一预测运行参数确定单元、第二预测运行参数确定单元、权重系数分配单元和运行控制单元的工作周期相同，记作T1；运行参数采集单元的工作周期T2可以与T1相同，也可以不同(例如，T2小于T1)；气象参数采集单元的工作周期T3可以与T1、T2相同，也可以不同(例如，T3小于T1)。相应的，每个运行参数确定周期(此处为T1)确定的运行参数对应的目标操作时间可以在当前T1内，也可以晚于当前T1。例如，假设T1为1小时，可以在当前T1内，确定未来24小时内各个目标操作时间的运行参数，也可以仅确定当前T1内的各个目标操作时间的运行参数。如果在当前T1内确定未来24小时内各个目标操作时间的运行参数，那么实际运行过程中，以最后一次确定的运行参数为准。例如，目标操作时间为2015年2月18日19点整，从2015年2月17日20点整到2015年2月18日18点整的各整点时刻均会确定2015年2月18日19点整的运行参数，那么，最后一次确定的目标操作时间的运行参数为2015年2月18日18点整确定的运行参数，在2015年2月18日19点整按照2015年2月18日18点整确定的运行参数控制空调运行。

为避免不必要的重复预测，优选的，在每个运行参数确定周期，仅确定本周期内的目标操作时间的运行参数。

下面以一具体应用实施例为例，对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。

该实施例中，空调运行的控制系统如图2所示。其中，空调的微处理器201实现运行参数采集单元、第一预测运行参数控制单元、第二预测运行参数控制单元、权重系数分配单元和运行控制单元的功能；云服务器202实现存储单元的功能；气象参数采集服务器203实现气象参数采集单元的功能。

应当指出的是，图2所示系统仅为系统结构的举例说明。实际应用的系统中，也可以不包括气象参数采集服务器203，且上述各实施例中的各单元还有其他架构方式。例如，空调的微处理器实现运行参数采集单元、第二预测运行参数确定单元和权重系数分配单元的功能，另有单独的控制服务器实现第一预测运行参数确定单元和气象参数采集单元的功能，等等，本发明不再一一举例说明。

基于图2所示的系统架构，下面对其工作过程进行详细说明。

各个空调的微处理器201采集本空调的运行参数及运行参数的操作时间，并将采集到的运行参数及其操作时间保存在云服务器202中本空调所属地理区域对应的存储空间中。

其中，云服务器202中，为每个地理区域划分专属的存储空间。可以以小区为单位划分地理区域，也村、镇、区、县、市等等为单位划分地理区域。

其中，运行参数可以但不仅限于空调的开机时间，空调的关机时间，空调的运行模式，空调的设置温度，和/或空调的风量等等。

本实施例中，微处理器201在每次确定了目标操作时间的运行参数后，就采集本次确定的运行参数及其操作时间。应当指出的是，微处理器201也可以以预设的时间单位(例如小时，半天，一天等等)为周期采集一个时间单位内本空调的运行参数及其操作时间。

本发明实施例中，可以将空调按照运行参数运行的开始时间作为该运行参数的操作时间。其时间粒度可以精确到分、秒等等，但最好不超过上述预设的时间单位。

本实施例中，默认使用同一台空调的用户的使用习惯相同(即被认为是同一个用户)。应当指出的是，也可以针对使用同一台空调的每个用户分别采集并保存运行参数，那么，空调的微处理器201在采集运行参数之前，首先进行用户识别。其具体实现方式可以是，根据接收到的用户输入的用户身份信息进行用户识别，也可以采用智能识别技术(例如人脸识别、指纹识别等等)进行用户识别。相应的，将采集到的运行参数按照不同用户分别存储。

气象参数采集服务器203采集各个地理区域的气象参数，并将采集到的气象参数保存到云服务器202中各个地理区域对应的存储空间内。

其中，气象参数采集服务器203可以以预设的时间单位为周期采集一个时间单位内各个地理区域的气象参数。本实施例中，预设的时间单位为小时，应当指出的是，预设的时间单位还可以是半天、一天等等。

其中，气象参数采集服务器203可以通过互联网获取各个地理区域的气象预报信息作为气象参数，也可以从各个地理区域的气象信息采集站获取信息并分析得到各个地理区域的气象参数。其中，气象信息采集站既可以是现有的天气预报系统中部署的设备，也可以是空调上安装的用于采集气象信息的传感器等等。无论是实时气象参数还是预报的气象参数，气象参数采集服务器203均周期性更新各个地理区域的气象参数。

待控空调X的微处理器201根据云服务器202中存储的X所在地理区域(例如北京市海淀区)内各个空调的运行参数及其操作时间，和X所在地理区域的气象参数，确定X在目标操作时间的第一预测运行参数。

本实施例中，微处理器201在系统启动后或智能空调控制功能开启后，确定第一预测运行参数，并按照预设的周期确定上述第一预测运行参数。应当指出的是，微处理器201也可以在系统启动或智能空调控制功能开启后，确定第一预测运行参数，并在每次满足触发条件(例如X所在地理区域的气象参数有更新或者X所在地理区域有空调的运行参数更新)后，确定第一预测运行参数。

其中，具体是根据X所在地理区域的各空调的运行参数中、操作时间与目标操作时间匹配的运行参数，以及与目标操作时间匹配的X所在地理区域的气象参数，确定X在目标操作时间的第一预测运行参数。

假设目标操作时间为2015年2月18日19:00，操作时间与该目标操作时间匹配的运行参数是指，操作时间为当天19:00的X所在区域内各空调的运行参数；也可以是指一段时间内每天19:00的X所在区域内各空调的运行参数，例如每年2月18日19:00、X所在区域内各空调的运行参数，或者，最近1个月每天19:00、X所在区域内各空调的运行参数等等。

与目标操作时间匹配的气象参数是指，该气象参数针对的时间与目标操作时间匹配。假设目标操作时间为2015年2月18日19:00，与该目标操作时间匹配的气象参数是指，X所在地理区域当天19:00的气象参数，也可以是指X所在地理区域在一段时间内每天19:00的气象参数。

确定第一预测运行参数的具体实现方式有多种，本发明无法一一例举，仅举例说明：

针对每个地理区域，分别建立训练样本集其中，(i＝1,2，…，n)为表征本地理区域内某一天某个时间的气象的特征向量，该向量可以包括该特征向量所对应的月份、时刻、气象参数等等特征值，且每个均有相应的运行参数向量该向量可以包括多项运行参数，例如温度、运行模式、风力、开机率等等。其中，包括的各项运行参数是根据上述某一天某个时间、本地理区域内各个空调的运行参数确定的(例如这些运行参数的均值)。上述样本集会定期更新。

使用支持向量机或其他机器学习方法，对上述X所在地理区域的训练样本集进行学习，建立数据模型。然后以目标操作时间对应的气象特征向量为输入，进而获得对应的运行参数向量，获得的运行参数向量中包含的各个运行参数即上述第一预测运行参数。

待控空调X的微处理器201根据云服务器202中存储的X的历史运行参数及其操作时间，确定X在目标操作时间的第二预测运行参数。

本实施例中，微处理器201在系统启动后或智能空调控制功能开启后，确定第二预测运行参数，并按照预设的周期确定上述第二预测运行参数。应当指出的是，微处理器201也可以在系统启动或智能空调控制功能开启后，确定第二预测运行参数，并在每次满足触发条件(例如X所在地理区域的气象参数有更新或者X所在地理区域有空调的运行参数更新)后，确定第二预测运行参数。

其中，具体是根据操作时间与目标操作时间匹配的X的历史运行参数，确定X在目标操作时间的第二预测运行参数。

其具体实现方式有多种，本发明无法一一例举，仅举例说明：

建立用户在不同月份的个人偏好样本集其中，(j＝1,2,……,m)为表征本用户在某月的个人偏好表征向量，该向量可以包括该月用户使用空调的平均时间分布，空调每项运行参数的设置次数与时间分布等特征值，且每个个人偏好表征向量均有相应的运行参数向量该向量包括多项运行参数，例如温度、运行模式、风力、开机率等等。其中，包括的各项运行参数是根据该月用户设置空调的历史运行参数确定的(例如这些运行参数的均值)。上述个人偏好样本集会定期更新。

其中，假定使用同一台空调的是同一个用户，不同空调的用户不同。

从X对应的个人偏好样本集中，获得与目标操作时间对应的个人偏好表征向量，进而获得对应的运行参数向量，获得的运行参数向量中包含的各个运行参数即上述第二预测运行参数。具体的，可以通过如下相似度计算公式获得与目标操作时间对应的个人偏好表征向量：

$\mathrm{sim}({\stackrel{\→}{u}}^{\′},{\stackrel{\→}{u}}_j)=\frac{{\stackrel{\→}{u}}^{\′}\·{\stackrel{\→}{u}}_j}{\left|\right|{\stackrel{\→}{u}}^{\′}\left|\right|\left|\right|{\stackrel{\→}{u}}_j\left|\right|}$

其中，为和之间的相似度量化取值，为根据目标操作时间建立的特征向量。如果超过设定阈值，则为与目标操作时间对应的个人偏好表征向量。

待控空调X的微处理器201根据X的历史运行参数的数量确定第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数。

本实施例中，具体是根据操作时间与目标操作时间匹配的X的历史运行参数的数量确定第一预测运行参数的权重系数和第二预测运行参数的权重系数。

本发明实施例对权重系数的具体确定方式不作限定。

待控空调X的微处理器201按照确定的权重系数分别对第一预测运行参数和第二预测运行参数进行加权处理后，确定X在目标操作时间的运行参数。具体如下公式：

S_final＝αS_area+(1-α)S_person

其中，S_final为X在目标操作时间的运行参数，α为第一预测运行参数的权重系数，(1-α)为第二预测运行参数的权重系数，S_area为第一预测运行参数，S_person为第二预测运行参数。

基于与系统同样的发明构思，本发明实施例还提供一种空调运行的控制方法，如图3所示，该方法包括：

步骤301、根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的运行参数。

步骤302、按照确定的所述运行参数，在所述目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。

本发明实施例提供的技术方案，同时考虑了待控空调所在地理区域内的空调运行参考参数和待控空调本身的历史运行参考参数，根据这两个参数确定出待控空调在目标操作时间的运行参数，然后根据确定的运行参数对待控空调进行控制，由于同时考虑了自身的历史运行数据和本地理区域内其他空调的运行数据，与现有技术相比，现有技术中由于待控空调本身历史数据可能缺失，造成预测的运行参数与用户实际需求偏差较大，而由于同一地理区域内的气象条件基本相同，用户的生活习惯接近，因此，同一地理区域内的各空调的运行参数在本地理区域内具有普遍性，能够基本反映用户的实际需求，弥补了用户对待控空调的历史运行参数不充足的缺陷。同时，仍然考虑用户对待控空调的历史运行参数，则确定待控空调的运行参数时，也需要参考用户偏好进行空调的运行控制，以满足用户个性化需求。可见，本发明实施例提供的技术方案能够使得对空调运行参数的设置更加符合用户的实际需求。

优选的，所述根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数，包括：

根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；并根据存储的所述待控空调的运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；

根据所述待控空调的历史运行参考参数中的历史运行参数的数量确定所述第一预测运行参数的权重系数和所述第二预测运行参数的权重系数；

根据采用各自的权重系数加权处理后的第一预测运行参数和第二预测运行参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数。

应当指出的是，上述确定第一预测运行参数，确定第二预测运行参数和确定权重系数的步骤之间不存在时序上的先后限定。

优选的，确定第一预测运行参数的实现方式为：根据所述存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；或者，根据所述存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，和存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

可选的，确定第二预测运行参数的实现方式为：根据所述存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；或者，根据所述存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，和存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数。

相应的，本发明实施例提供的方法还包括如下操作：采集所述待控空调所在地理区域的气象参数；保存采集到的所述气象参数，以及所述气象参数与所述待控空调所在地理区域的对应关系。

基于上述任意方法实施例，较佳地，保存可以将确定的所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数及其操作时间，以及所述运行参数及其操作时间与所述待控空调所在地理区域的对应关系。

上述方法中各步骤的具体实现方式及实现原理可以参照对应的系统实施例描述，重复之处不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种空调运行的控制方法，其特征在于，包括：

根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的运行参数；

按照确定的所述运行参数，在所述目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数，包括：

根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；并根据存储的所述待控空调的运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；

根据所述待控空调的历史运行参考参数中的历史运行参数的数量确定所述第一预测运行参数的权重系数和所述第二预测运行参数的权重系数；

根据采用各自的权重系数加权处理后的第一预测运行参数和第二预测运行参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数，包括：

根据所述存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；或者，

根据所述存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，和存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据存储的所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数，包括：

根据所述存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；或者，

根据所述存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，和存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数之后，该方法还包括：

保存确定的所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数及其操作时间，以及所述运行参数及其操作时间与所述待控空调所在地理区域的对应关系。

6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

采集所述待控空调所在地理区域的气象参数；

保存采集到的所述气象参数，以及所述气象参数与所述待控空调所在地理区域的对应关系。

7.一种空调运行的控制系统，其特征在于，包括：

存储单元，用于保存待控空调所在地理区域的运行参考参数和待控空调的运行参考参数；

运行参数确定单元，用于根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，和所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数；

运行控制单元，用于按照确定的所述运行参数，在目标操作时间对所述待控空调进行运行控制。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述运行参数确定单元用于：

根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；并根据存储的所述待控空调的运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；

根据所述待控空调的历史运行参考参数中的历史运行参数的数量确定所述第一预测运行参数的权重系数和所述第二预测运行参数的权重系数；

根据采用各自的权重系数加权处理后的第一预测运行参数和第二预测运行参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的运行参数。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，根据存储的待控空调所在地理区域的空调运行参考参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数时，所述运行参数确定单元用于：

根据所述存储单元中存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数；或者，

根据所述存储单元中存储的待控空调所在地理区域内各个空调的运行参数及其操作时间，和所述存储单元中存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，根据存储的所述待控空调的历史运行参考参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数时，所述运行参数确定单元用于：

根据所述存储单元中存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数；

根据所述存储单元中存储的所述待控空调的历史运行参数及其操作时间，和所述存储单元中存储的所述待控空调所在地理区域的气象参数，确定所述待控空调在所述目标操作时间的第二预测运行参数。

11.根据权利要求7～10任一项所述的系统，其特征在于，还包括气象参数采集单元，用于：

采集所述待控空调所在地理区域的气象参数；

将采集到的所述气象参数，以及所述气象参数与所述待控空调所在地理区域的对应关系保存到所述存储单元中。

12.根据权利要求7～10任一项所述的系统，其特征在于，还包括运行参数采集单元，用于：

将所述待控空调的运行参数及其操作时间，以及所述运行参数及其操作时间与所述待控空调所在地理区域的对应关系保存到所述存储单元中。