CN107676935B - 智能空调节能控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能空调节能控制方法，包括：空调运行，在满足设定的节能干预条件时，启动节能干预功能，执行下述的节能干预控制：在制冷模式下，实时判断当前室内环境温度是否不大于目标制冷内环温；在制热模式下，实时判断当前室内环境温度是否不小于目标制热内环温；在当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件时，获取已知的制冷节能模型，在当前室内环境温度不小于目标制热内环温时，获取已知的制热节能模型，控制空调以制冷节能模型或制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。制冷节能模型或制热节能模型为云服务器根据获取的大数据、采用统计分析方法得出的节能模型。采用本发明的方法，实现了智能空调的实时节能控制。

Description

智能空调节能控制方法

技术领域

本发明属于空气调节技术领域，具体地说，是涉及空调的控制，更具体地说，是涉及智能空调节能控制方法。

背景技术

空调夏天可以制冷、冬天可以制热，能够调节室内温度达到冬暖夏凉，为用户提供舒适的环境。在空调为用户提供舒适性的同时，伴随而来的是与高能耗的矛盾。能量消耗不仅增加了用户经济负担，也与节能环保的趋势相背。因此，如何在利用空调为用户提供舒适环境的同时降低空调的能耗，是目前空调器厂家一直在努力解决的问题。

目前，很多用户在使用空调时都没有良好的使用习惯。例如，夏天家里很热的时候，开机时把温度设定地很低，房间温度降下来后也忘记把设定温度调上去，导致房间温度过低、能源浪费；或者，在开空调时，忘记关闭门窗，造成能源浪费。因此，对空调进行更加智能、节能的控制，势在必行。

发明内容

本发明的目的是提供一种智能空调节能控制方法，实行智能空调的实时节能控制。

为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：

一种智能空调节能控制方法，所述方法包括：

空调运行，在满足设定的节能干预条件时，启动节能干预功能，执行下述的节能干预控制：

在制冷模式下，实时判断当前室内环境温度是否不大于目标制冷内环温；在制热模式下，实时判断当前室内环境温度是否不小于目标制热内环温；

在制冷模式下，至少满足所述当前室内环境温度不大于所述目标制冷内环温的条件时，获取已知的制冷节能模型，控制空调以所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行；

在制热模式下，至少满足所述当前室内环境温度不小于所述目标制热内环温时，获取已知的制热节能模型，控制空调以所述制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：采用本发明的方法，在启动节能干预功能之后，在室内环境温度为舒适温度的情况下，控制空调自动依照节能模型中的设定参数运行，实现了尽量不影响室内温度调节舒适性的基础上对非节能空调的节能控制；而且，节能干预功能并非一直启动，仅是在满足设定的节能干预条件的情况下才起作用，实现了功能的可选择性，使得空调更加人性化和个性化。

结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

图1是本发明智能空调节能控制方法一个实施例的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。

请参见图1，该图所示为本发明智能空调节能控制方法一个实施例的流程图。此处所说的智能空调，是指能够被用户通过APP进行交互、能够与服务器如云服务器交互、上报周围环境数据和空调运行数据、能够接收服务器传输的控制参数等的空调。

如图1所示意，该实施例实现智能空调节能控制的方法采用具有下述步骤的流程来实现：

步骤11：空调运行，在满足设定的节能干预条件时，启动节能干预功能，执行节能干预控制。

对于具有节能干预功能的空调，节能干预功能并非开机即启动，而是在满足设定的节能干预条件时才被启动。设定的节能干预条件，为预先设定并存储的条件，可以包含一个或多个条件，且可以根据需要被授权进行修改。通过合理设定的节能干预条件，能够实现节能干预功能的可选择性，实现空调功能的更加人性化和个性化。

作为优选的实施方式，设定的节能干预条件包含但不局限于：节能干预功能被激活，且空调开机后的运行时间达到第二设定时间。节能干预功能被激活，是指空调的节能干预功能被空调使用者所激活，体现了使用者对该功能的控制和选择。譬如，使用者通过终端APP激活空调的节能干预功能。空调开机后的运行时间达到第二设定时间，是指节能干预功能被激活后并非直接启动，而是在空调开机运行一定时间之后才启动，以保证空调开机后对房间进行快速制冷或制热而提高房间温度的舒适性。并且，第二设定时间也是预先存储的一个时间，且可通过授权被修改。优选的，第二设定时间为30min。

在满足设定的节能干预条件而启动节能干预功能之后，将执行包括有步骤12和步骤13过程的节能干预控制。

步骤12：在制冷模式下，实时判断当前室内环境温度是否不大于目标制冷内环温；在制热模式下，实时判断当前室内环境温度是否不小于目标制热内环温。

在执行节能干预控制时，首先需要对是否采用节能模型进行控制作设定条件的判断。在该实施例中，至少包括对当前室内环境温度作判断。

具体而言，在制冷模式下，实时获取当前室内环境温度，并与目标制冷内环温作比较，判断当前室内环境温度是否为舒适温度。其中，目标制冷内环温为预先设定并存储的温度值，可以直接调用，并也可通过授权被修改。

若在制热模式下，实时获取当前室内环境温度，并与目标制热内环温作比较，判断当前室内环境温度是否为舒适温度。其中，目标制热内环温为预先设定并存储的温度值，可以直接调用，并也可通过授权被修改。

步骤13：在制冷模式下，至少满足当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件时，获取已知的制冷节能模型，控制空调以制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行；在制热模式下，至少满足当前室内环境温度不小于目标制热内环温的条件时，获取已知的制热节能模型，控制空调以制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

如果通过步骤12的判断处理，在制冷模式下，当前室内环境温度不大于目标制冷内环温，表明当前室内环境温度较为舒适，进行节能控制不会影响室内温度调节的舒适性。此情况下，将获取已知的制冷节能模型，控制空调以制冷节能模型中的设定参数作为运行参数，控制空调运行。

其中，制冷节能模型一般存储于云服务器中，空调通过网络从云服务器中获取到模型中的设定参数，如目标温度参数、风速参数等，并按照设定参数运行。而且，制冷节能模型优选为云服务器利用采集到的大量空调的大量运行环境数据（如时间、室外环境温度、室外环境湿度等）、运行参数数据（如温度、风速、模式等），经过大数据处理及机器学习等方式所建立的模型；并且，该模型会不断根据新的数据进行自学习式的更新。而且，制冷节能模型中至少包括有制冷节能设定温度。该制冷节能设定温度可以采用下述方式确定：云服务器获取空调所在地域数据、空调运行时的环境数据及反映用户操作行为的空调运行参数数据（这些数据可由空调上报、用户APP上传而被云服务器获取到），并根据所获取的数据采用统计分析方法得出在制冷模式下与空调所在地域及空调运行时的环境相对应的、使用时间最长的用户设定温度，并将该使用时间最长的用户设定温度确定为制冷节能设定温度。由此所建立的制冷节能模型，是综合考虑了各种环境因素、时间因素、空调类型、用户操作行为及能耗等数据所分析得出的一种节能模型，模型更加精确，适应性更加广泛。模型具体的建立过程可以采用现有技术来实现，或者采用随着技术的发展可能会出现的各种技术来实现。

作为更优选的实施方式，制冷节能模型为与空调所在地域相关的模型，更加贴合地域环境特性和用户使用习惯，更加符合地域性特点及用户群体差异化特性。那么，在获取已知的制冷节能模型，控制空调以制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行之前，还包括：

判断空调所在地域，获取与空调所在地域相对应的制冷节能模型，控制空调以与空调所在地域相对应的制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

制热模式与制冷模式类似的，如果通过步骤12的判断处理，在制热模式下，当前室内环境温度不小于目标制热内环温，表明当前室内环境温度较为舒适，进行节能控制不会影响室内温度调节的舒适性。此情况下，将获取已知的制热节能模型，控制空调以制热节能模型中的设定参数作为运行参数，控制空调运行。

其中，制热节能模型一般存储于云服务器中，空调通过网络从云服务器中获取到模型中的设定参数，如目标温度参数、风速参数等，并按照设定参数运行。而且，制热节能模型优选为云服务器利用采集到的大量空调的大量运行环境数据（如时间、室外环境温度、室外环境湿度等）、运行参数数据（如温度、风速、模式等），经过大数据处理及机器学习等方式所建立的模型；并且，该模型会不断根据新的数据进行自学习式的更新。由此所建立的模型是综合考虑了各种环境因素、时间因素、空调类型、用户操作行为及能耗等数据所分析得出的一种节能模型，模型更加精确，适应性更加广泛。而且，制热节能模型中至少包括有制热节能设定温度。该制热节能设定温度可以采用下述方式确定：云服务器获取空调所在地域数据、空调运行时的环境数据及反映用户操作行为的空调运行参数数据，并根据所获取的数据采用统计分析方法得出在制热模式下与空调所在地域及空调运行时的环境相对应的、使用时间最长的用户设定温度，并将使用时间最长的用户设定温度确定为制热节能设定温度。同样的，模型具体的建立过程可以采用现有技术来实现，或者采用随着技术的发展可能会出现的各种技术来实现。

作为更优选的实施方式，制热节能模型为与空调所在地域相关的模型，更加贴合地域环境特性和用户使用习惯，更加符合地域性特点及用户群体差异化特性。那么，在获取已知的制热节能模型，控制空调以制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行之前，还包括：

判断空调所在地域，获取与空调所在地域相对应的制热节能模型，控制空调以与空调所在地域相对应的制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

采用上述实施例的方法，在启动节能干预功能之后，实时对室内环境温度作判断，在室内环境温度为舒适温度的情况下，控制空调自动依照节能模型中的设定参数运行，实现了尽量不影响室内温度调节舒适性的基础上对非节能空调的节能控制，有助于降低空调能耗、尤其是高能耗空调的能耗。而且，节能干预功能并非一直启动，仅是在满足设定的节能干预条件的情况下才起作用，实现了功能的可选择性，使得空调更加人性化和个性化。

作为更加优选的实施方式，目标制冷内环温包括第一目标制冷内环温和第二目标制冷内环温，且第一目标制冷内环温大于第二目标制冷内环温。譬如，第一目标制冷内环温为26℃，第二目标制冷内环温为25℃。上述实施例中的节能干预控制还包括：在制冷模式下，实时判断当前降温速度是否满足设定降温速度。若在满足设定的节能干预条件后的第一设定时间内或设定判断次数内，当前降温速度满足了设定降温速度，那么，当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为当前室内环境温度不大于第一目标制冷内环温的条件；否则，当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为当前室内环境温度不大于第二目标制冷内环温的条件。

具体而言，在制冷模式下，还要获取当前降温速度，并判断是否满足设定降温速度。其中，当前降温速度是指室内环境温度的下降速度，而设定降温速度是已知的、预先存储的设定速度值。

作为优选的实施方式，当前降温速度满足设定降温速度，包括：空调开机时的室内环境温度与当前室内环境温度的差值不小于设定温差，且持续时间不小于设定持续时间。譬如，设定温差为3℃，设定持续时间为2min。那么，如果开机时的室内环境温度与当前室内环境温度的差值不小于3℃且持续时间大于2min，判定当前降温速度满足设定降温速度。

若在满足设定的节能干预条件后的第一设定时间内或设定判断次数内（如设定判断次数为3次），制冷模式下的当前降温速度满足了设定降温速度，那么，当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为当前室内环境温度不大于第一目标制冷内环温的条件。否则，当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为当前室内环境温度不大于第二目标制冷内环温的条件。

其中，第一设定时间为预先设定的时间值，是反映降温速度快慢的一个时间值。如果在第一设定时间内当前降温速度即满足了设定降温速度，表明室内温度下降较快。或者，如果在设定判断次数内（也即从在开机后满足节能干预条件后第一次进行降温速度的判断开始计算、并按照一定周期再次判断的次数）也满足了设定降温速度，同样也表明室内温度下降较快。除了该情况之外的其他情况，均认为室内温度下降较慢。那么，针对这种情况，将采用不同的目标制冷内环温作为是否执行节能控制的判断条件，确保室内较为舒适的情况下再执行节能运行控制。基本原则是，室内温度下降较快时，目标制冷内环温取较大的值，既能保证室内舒适性，又可以尽快进入节能模式，实现节能；室内温度下降较慢时，目标制冷内环温取较小的值，保证室内较为舒适的情况下再进行节能控制。

制热模式与制冷模式类似，目标制热内环温包括第一目标制热内环温和第二目标制热内环温，且第一目标制热内环温小于第二目标制热内环温。譬如，第一目标制热内环温为27℃，第二目标制热内环温为28℃。上述实施例中的节能干预控制还包括：在制热模式下，实时判断当前升温速度是否满足设定升温速度。若在满足设定的节能干预条件后的第一设定时间内或设定判断次数内，当前升温速度满足了设定升温速度，那么，当前室内环境温度不小于目标制热内环温的条件为当前室内环境温度不小于第一目标制热内环温的条件；否则，当前室内环境温度不小于目标制热内环温的条件为当前室内环境温度不小于第二目标制热内环温的条件。

具体而言，在制热模式下，还要获取当前升温速度，并判断是否满足设定升温速度。其中，当前升温速度是指室内环境温度的上升速度，而设定升温速度是已知的、预先存储的设定速度值。

作为优选的实施方式，当前升温速度满足设定升温速度，包括：当前室内环境温度与空调开机时的室内环境温度的差值不小于设定温差，且持续时间不小于设定持续时间。譬如，设定温差为3℃，设定持续时间为2min。那么，当前室内环境温度与空调开机时的室内环境温度的差值不小于3℃且持续时间大于2min，判定当前升温速度满足设定升温速度。

若在满足设定的节能干预条件后的第一设定时间内或设定判断次数内（如设定判断次数为3次），制热模式下的当前升温速度满足了设定升温速度，那么，当前室内环境温度不小于目标制热内环温的条件为当前室内环境温度不小于第一目标制热内环温的条件。否则，当前室内环境温度不小于目标制热内环温的条件为当前室内环境温度不小于第二目标制热内环温的条件。

其中，第一设定时间为预先设定的时间值，是反映升温速度快慢的一个时间值。如果在第一设定时间内当前升温速度即满足了设定升温速度，表明室内温度上升较快。或者，如果在设定判断次数内（也即从在开机后满足节能干预条件后第一次进行升温速度的判断开始计算、并按照一定周期再次判断的次数）也满足了设定升温速度，同样也表明室内温度上升较快。除了该情况之外的其他情况，均认为室内温度上升较慢。那么，针对这种情况，将采用不同的目标制热内环温作为是否执行节能控制的判断条件，确保室内较为舒适的情况下再执行节能运行控制。基本原则是，室内温度上升较快时，目标制热内环温取较小的值，既能保证室内舒适性，又可以尽快进入节能模式，实现节能；室内温度上升较慢时，目标制热内环温取较大的值，保证室内较为舒适的情况下再进行节能控制。

在上述实施例中，获取节能模型的条件是至少要满足室内环境温度为舒适温度。作为更优选的实施方式，除了满足这个条件，还要满足用户设定温度是否为节能设定温度的条件。具体来说，在制冷模式下，获取当前用户设定温度，并与制冷节能设定温度作比较，判断当前用户设定温度是否小于制冷节能设定温度。如果当前用户设定温度小于制冷节能设定温度，表明当前用户设定温度过低，容易造成高能耗，需要进行节能干预处理。其中，当前用户设定温度是指当前用户所设定的空调的目标温度，会随着用户的设定而变化；而制冷节能设定温度是制冷节能模型所设定的、执行节能干预控制的目标温度，是已知的，且也会随着制冷节能模型的变化而变化。在同时满足当前用户设定温度小于制冷节能设定温度的条件和当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件时，再获取制冷节能模型，控制空调以制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

同样的，在制热模式下，还获取当前用户设定温度，并与制热节能设定温度作比较，判断当前用户设定温度是否大于制热节能设定温度。其中，当前用户设定温度是指当前用户所设定的空调的目标温度，会随着用户的设定而变化；而制热节能设定温度是制热节能模型所设定的、执行节能干预控制的目标温度，是已知的，且也会随着制热节能模型的变化而变化。如果当前用户设定温度大于制热节能设定温度，表明当前用户设定温度过高，容易造成高能耗，需要进行节能干预处理。。那么，在同时满足当前用户设定温度大于制热节能设定温度的条件和当前室内环境不小于目标制热内环温的条件时，再获取制热节能模型，控制空调以制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

而且，对于制冷节能模型，优选包括有睡眠模式设定参数和非睡眠模式设定参数。那么，在控制空调以制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行，还包括：判断当前时间是否为睡眠时间的步骤，该步骤的具体实现方法可以采用现有技术来实现，在此不做详细阐述。若为睡眠时间，获取制冷节能模型中的睡眠模式设定参数作为运行参数运行。其中，制冷节能模型中的睡眠模式设定参数中的设定温度为制冷节能设定温度。而若为非睡眠时间，获取制冷节能模型中的非睡眠模式设定参数作为运行参数运行。而且，制冷节能模型中的非睡眠模式设定参数中的设定温度为制冷节能设定温度。

同样的，对于制热节能模型，优选包括有睡眠模式设定参数和非睡眠模式设定参数。那么，在控制空调以制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行，还包括：判断当前时间是否为睡眠时间的步骤，该步骤的具体实现方法可以采用现有技术来实现，在此不做详细阐述。若为睡眠时间，获取制热节能模型中的睡眠模式设定参数作为运行参数运行。其中，制热节能模型中的睡眠模式设定参数中的设定温度为制热节能设定温度。而若为非睡眠时间，获取制热节能模型中的非睡眠模式设定参数作为运行参数运行。而且，制热节能模型中的非睡眠模式设定参数中的设定温度为制热节能设定温度。

当然，如果节能模型为与地域相关的模型，那么，在判断是否为睡眠时间时，结合地域进行判断。

在启动节能干预功能后，节能干预控制并非是一直执行的。由于节能干预控制是一种自动干预控制，目的是在保证用户舒适性的前提下实现节能控制。因此，保证用户的舒适性仍为需要时时考虑的因素。作为优选的实施方式，在控制空调以制热节能模型或制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行的过程中，将不断执行判断运行参数是否被修改的过程。此处所说的运行参数被修改，是指空调运行参数被用户人为修改。譬如，在制冷节能控制过程中，用户感受到目标温度过高，感觉热，人为调低了目标温度。若检测到运行参数被修改，空调将退出制热节能模型或制冷节能模型，然后以修改后的运行参数运行，直至空调关机，并记录修改次数，以尽可能满足用户的个性化要求。若未被修改，则继续以制热节能模型或制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行，直至空调关机。在空调开机后，再次重新激活或启动节能干预功能。

而且，在每次运行参数被修改后，将记录修改次数。如果修改次数达到第一设定次数，则修改制热节能模型或制冷节能模型中的设定参数以向修改后的运行参数靠近。第一设定次数是预先存储的数值，可以通过授权被修改。例如，第一设定次数为2次，如果运行参数被修改的次数达到2次，表明制热节能模型或制冷节能模型不适合用户，那么，将主动修改节能模型中的设定参数，且修改原则是将模型中的设定参数向修改后的运行参数靠近。该过程一般是由云服务器来执行。举例来说，如果用户在两次节能干预控制过程中均将目标温度调低，那么，云服务器将会对该空调的节能模型设定参数中的目标温度也适应性调低，形成更新的节能模型，并将更新的节能模型传输至该空调。此后，空调将按照新的节能模型进行节能控制。

更优选的，空调内或云服务器中还预先存储有第二设定次数，与第一设定次数类似的，该第二设定次数也可以通过授权被修改，且第二设定次数大于第一设定次数。譬如，第一设定次数为2次，第二设定次数为3次。而如果记录的运行参数被修改的次数达到第二设定次数，表明用户对节能模型中的设定参数修改次数较多，可能通过大数据学习得到的节能模型对该用户而言会导致其极为不舒适。此情况下，从用户舒适性角度和使用方便性角度考虑，将向用户发出是否关闭节能干预功能的提醒。同时，将修改次数清零，以便于下一周期的统计分析。如果用户指示关闭该节能干预功能，则在该功能被激活之前不再对用户的空调进行节能干预控制；而如果用户未指示关闭该节能干预功能，则继续为用户提供节能干预功能，并按照前述的方式运行。从而，实现功能的更加人性化和个性化。需要说明的是，所记录的修改次数应为连续的、同方向的修改所对应的次数。譬如，在制冷模式下，连续两次的修改均是降低目标温度，这样的修改所对应的修改次数是正确的。而若连续两次的修改中，一次是降低目标温度，一次是升高目标温度，则不能认为是正确的修改次数。

并且，基于空调与云服务器的交互、空调与用户APP的交互、用户APP与云服务器的交互及云服务器的数据处理能力，还可以将用户空调的节能数据反馈给用户，实现节能数据的及时告知。而且，在整个空调节能控制过程中，空调及用户APP可以仅仅是上报周围环境数据及空调运行数据，所有的判断处理过程优选均在云服务器上来进行。云服务器实时监控上报的数据，进行判断处理后，实时获取对应的节能模型，并将模型中的设定参数发送至空调，控制空调运行。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的普通技术人员来说，依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明所要求保护的技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能空调节能控制方法，其特征在于，所述方法包括：

空调运行，在满足设定的节能干预条件时，启动节能干预功能，执行下述的节能干预控制：

在制冷模式下，实时判断当前室内环境温度是否不大于目标制冷内环温；在制热模式下，实时判断当前室内环境温度是否不小于目标制热内环温；

在制冷模式下，至少满足所述当前室内环境温度不大于所述目标制冷内环温的条件时，获取已知的制冷节能模型，控制空调以所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行；

在制热模式下，至少满足所述当前室内环境温度不小于所述目标制热内环温时，获取已知的制热节能模型，控制空调以所述制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行；

在控制空调以所述制热节能模型或所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行的过程中，判断所述运行参数是否被用户修改；若被用户修改，退出所述制热节能模型或所述制冷节能模型，以修改后的运行参数运行，直至空调关机，并记录修改次数；若未被用户修改，继续以所述制热节能模型或所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行，直至空调关机。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标制冷内环温包括第一目标制冷内环温和第二目标制冷内环温，所述第一目标制冷内环温大于所述第二目标制冷内环温；所述目标制热内环温包括第一目标制热内环温和第二目标制热内环温，所述第一目标制热内环温小于所述第二目标制热内环温；

所述节能干预控制还包括：

在制冷模式下，实时判断当前降温速度是否满足设定降温速度；若在满足所述设定的节能干预条件后的第一设定时间内或设定判断次数内，所述当前降温速度满足了所述设定降温速度，所述当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为所述当前室内环境温度不大于所述第一目标制冷内环温的条件；否则，所述当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件为所述当前室内环境温度不大于所述第二目标制冷内环温的条件；

在制热模式下，实时判断当前升温速度是否满足设定升温速度；若在满足所述设定的节能干预条件后的所述第一设定时间内或所述判断次数内，所述当前升温速度满足所述设定升温速度，所述当前室内环境温度不小于所述目标制热内环温的条件为所述当前室内环境温度不小于所述第一目标制热内环温的条件；否则，所述当前室内环境温度不小于所述目标制热内环温的条件为所述当前室内环境温度不小于所述第二目标制热内环温的条件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前升温速度满足所述设定升温速度，包括：当前室内环境温度与空调开机时的室内环境温度的差值不小于设定温差，且持续时间不小于设定持续时间；

所述当前降温速度满足所述设定降温速度，包括：空调开机时的室内环境温度与当前室内环境温度的差值不小于所述设定温差，且持续时间不小于所述设定持续时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在制冷模式下，还判断当前用户设定温度是否小于制冷节能设定温度；在同时满足所述当前用户设定温度小于所述制冷节能设定温度的条件和所述当前室内环境温度不大于目标制冷内环温的条件时，再获取所述制冷节能模型，控制空调以所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行；

在制热模式下，还判断当前用户设定温度是否大于制热节能设定温度；在同时满足所述当前用户设定温度大于所述制热节能设定温度的条件和所述当前室内环境不小于所述目标制热内环温的条件时，再获取所述制热节能模型，控制空调以所述制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制空调以所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行，包括：

判断当前时间是否为睡眠时间；

若为睡眠时间，获取所述制冷节能模型中的睡眠模式设定参数作为运行参数运行；所述制冷节能模型中的睡眠模式设定参数中的设定温度为所述制冷节能设定温度；

若为非睡眠时间，获取所述制冷节能模型中的非睡眠模式设定参数作为运行参数运行；所述制冷节能模型中的非睡眠模式设定参数中的设定温度为所述制冷节能设定温度；

所述控制空调以所述制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行，包括：

判断当前时间是否为睡眠时间；

若为睡眠时间，获取所述制热节能模型中的睡眠模式设定参数作为运行参数运行；所述制热节能模型中的睡眠模式设定参数中的设定温度为所述制热节能设定温度；

若为非睡眠时间，获取所述制热节能模型中的非睡眠模式设定参数作为运行参数运行；所述制热节能模型中的非睡眠模式设定参数中的设定温度为所述制热节能设定温度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述修改次数达到第一设定次数，则修改所述制热节能模型或制冷节能模型中的设定参数以向所述修改后的运行参数靠近。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述修改次数达到第二设定次数，向用户发出是否关闭所述节能干预功能，并将所述修改次数清零；所述第二设定次数大于所述第一设定次数。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述设定的节能干预条件包括：所述节能干预功能被激活，且空调开机后的运行时间达到第二设定时间。

9.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述制热节能模型或所述制冷节能模型为与空调所在地域相关的模型；

在所述获取已知的制冷节能模型，控制空调以所述制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行之前，还包括：

判断空调所在地域，获取与空调所在地域相对应的制冷节能模型，控制空调以所述与空调所在地域相对应的制冷节能模型中的设定参数作为运行参数运行；

在所述获取已知的制热节能模型，控制空调以所述制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行之前，还包括：

判断空调所在地域，获取与空调所在地域相对应的制热节能模型，控制空调以所述与空调所在地域相对应的制热节能模型中的设定参数作为运行参数运行。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述制冷节能模型和所述制热节能模型均存储在云服务器中，所述制冷节能模型包括有制冷节能设定温度，所述制热节能模型包括有制热节能设定温度；

所述制冷节能设定温度采用下述方法确定：所述云服务器获取空调所在地域数据、空调运行时的环境数据及反映用户操作行为的空调运行参数数据，并根据所获取的数据采用统计分析方法得出在制冷模式下与空调所在地域及空调运行时的环境相对应的、使用时间最长的用户设定温度，并将所述使用时间最长的用户设定温度确定为所述制冷节能设定温度；

所述制热节能设定温度采用下述方法确定：所述云服务器获取空调所在地域数据、空调运行时的环境数据及反映用户操作行为的空调运行参数数据，并根据所获取的数据采用统计分析方法得出在制热模式下与空调所在地域及空调运行时的环境相对应的、使用时间最长的用户设定温度，并将所述使用时间最长的用户设定温度确定为所述制热节能设定温度。