CN107885087A - 一种基于能耗优先的多指标环境调控方法及系统 - Google Patents
一种基于能耗优先的多指标环境调控方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明适用于环境监测技术领域，提供了一种基于能耗优先的多指标环境调控方法及系统，该方法包括如下步骤：获取环境中的异常指标数据包；对所述异常指标数据包进行解析，针对解析后的异常指标数据集中的异常指标数据逐个进行异常处理,所述异常处理是指基于异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量。本发明实施例提供实施例中的已启动设备的最大能耗的设备随着偏移量的逐渐减小依次关闭，一方面，均衡考虑了调节速率及能耗的大小，当偏移量大，通过能耗大的设备进行调节，使得偏移量尽快趋近于设定区域，随着偏移量的减小，逐个关闭已启动的最大能耗设备，以使调节力度逐渐下降，可以防止调节过度，节省能耗。
Description
技术领域
本发明属于环境监测技术领域，提供了一种基于能耗优先的多指标环境调控方法及系统。
背景技术
科学农业种植是现代化农业的重要组成部分，在很大程度上使农业生产摆脱了人为感知、经验种植的传统生产模式，使用科学准确的生产手段获得高效率、高产出的农产品，农业大棚能够科学准确的形成农作物的最佳生长环境，并且减少农业污染，提高农业生产效率，提高农作物质量和产量。因此，农业大棚内环境参数监测和控制对于农业生产来说是十分重要的。为了加强对环境参数的监测，调节农作物的生长环境，提高农业生产效益，现有的监控方式均是在环境指标参数出现异常(过高或过低)，发出警报，人工进行调控，以及单指标异常-启动、恢复-停止的简单自动控制模式，存在调控不精准、不及时、能效低的问题。
发明内容
本发明提供一种基于能耗优先的多指标环境调控方法，旨在解决人工对异常环境指标参数进行调整时，存在调控不精准及调控不及时，以及单指标异常-启动、恢复-停止的简单自动控制模式下效能低的问题。
本发明是这样实现的，一种基于能耗优先的多指标环境调控方法，所述方法包括如下步骤：
S1、获取环境中的异常指标数据包，所述异常指标数据包为超出对应设定区间的异常指标数据的集合；
S2、对所述异常指标数据包进行解析，针对解析后的异常指标数据集中的异常指标数据逐个进行异常处理,所述异常处理是指基于异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量,所述关联设备是指用于调控各异常指标数据的相关设备。
进一步的，所述异常处理具体包括如下步骤：
S21、计算异常指标数据的偏移量；
S22、基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零；
S23、基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量，偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
进一步的，所述步骤S23具体如下：
S321、将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
S322、依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
进一步的，在步骤S332之后包括：
S323、检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
进一步的，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值。
本发明实施例还提供了一种基于能耗优先的多指标环境调控系统，该系统包括：
参数收集模块、ZB测量模块、以及ZB控制模块，指定区域内的所述参数收集模块与对应区域内的所述ZB测量模块通信连接，各指定区域内的所述ZB测量模块均与所述ZB控制模块通信连接，
其中，所述参数收集模块用于定时采集监测区域环境中的指标数据，将采集到的指标数据发送至对应的所述ZB测量模块；
所述ZB测量模块获取各异常指标数据，并异常指标数据集打包成异常指标数据包发送至所述ZB控制模块，所述异常指标数据为超出对应设定区间的指标数据；
所述ZB控制模块基于异常指标数据包中的异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量。
进一步的，所述ZB控制模块包括：
偏移量计算单元，用于计算异常指标数据的偏移量；
最大启动设备数量计算单元，基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零；
设备确定单元，基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量,偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
进一步的，所述设备确定单元包括：
排序子单元，将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
设备标记子单元，依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
进一步的，所述设备确定单元还包括：
已启动检测子单元，用于检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
进一步的，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值。
本发明实施例提供实施例是基于异常指标的偏移量来确定启动设备的种类及设备数量，偏移量值的大小与最大启动设备数量正相关，且已启动设备的最大能耗的设备随着偏移量的逐渐减小依次关闭，一方面，均衡考虑了调节速率及能耗的大小，当偏移量大，此时对环境的影响较大，通过能耗大的设备进行调节，使得偏移量尽快趋近于设定区域，随着偏移量的减小，逐个关闭已启动的最大能耗的设备，使得调节力度逐渐下降，可以防止调节过度的同时，节省能耗浪费能源；
此外，整个调节过程为自动调节过程，无需人工的干预，调节及时且精准。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于能耗优先的多指标环境调控方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的基于能耗优先的多指标环境调控系统的结构示意图。
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，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为本发明实施例提供的基于能耗优先的多指标环境调控的流程图,该方法包括如下步骤:
S1、获取异常指标数据，异常指标数据是数值超出设定区间的指标数据；
在本发明实施例中，指标数据包括:温度、湿度、光照、土壤水分、二氧化碳，指标数据通过各种传感器来获取，将采集的指标数据与该指标数据对应的设定区间进行比较，若采集的指标数据值超出设定区间，则判定为异常指标数据；
S2、对所述异常指标数据包进行解析，针对解析后的异常指标数据集中的异常指标数据逐个进行异常处理,所述异常处理是指基于异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量,关联设备是指用于调控各异常指标数据的相关设备；
在本发明实施例中，用于调节上述环境指标的设备主要包括循环风机、灌溉水泵、水肥机、施肥器、顶开窗、侧开窗、卷膜、外遮阳、内遮阴、湿帘、热风机、滴灌、喷灌、CO2发生器等。其中，内外遮阴、开窗、热风机、卷膜、湿帘为温度环境指标参数的关联设备，内遮阴、开窗、循环风、湿帘、喷灌为湿度环境指标参数的关联设备，外遮阳、内遮阴为光照环境指标参数的关联设备，灌溉水泵、水肥机、施肥器、喷灌、滴灌为土壤墒情指标参数的关联设备，开窗、卷膜、循环风、CO2发生器为二氧化碳环境指标参数的关联设备等。
在本发明实施例中，异常处理具体包括如下步骤：
S21、计算异常指标数据的偏移量；
在本发明实施例中，异常指标数据的偏移量是指指标数据偏离设定区间的程度，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值，即大于右端值的异常指标数据与右端值的差值，或左端值与小于左端值的异常指标数据的差值，其中左端值和右端值为设定区间的左、右两端值，即异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值。
S22、基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量；
在本发明实施例中，偏移量-设备启动数量表中记录不同指标类型的偏移量与设备启动数量的映射表，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零。
S23、基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量，偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
在本发明实施例中，步骤S23具体包括如下步骤：
S321、将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
S322、依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
由于一种设备可能被多个指标类型关联，因而存在作为调节一种指标类型的关联设备种类已被其他指标类型作为关联设备占用，即已经处于启动状态，此时，该设备不能再次被启动，因此，作为本发明的另一实施例，在步骤S322之后还包括：
S323、检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
本发明实施例提供实施例是基于异常指标的偏移量来确定启动设备种类及设备数量，偏移量值的大小与最大启动设备数量正相关，且已启动设备的最大能耗的设备随着偏移量的逐渐减小依次关闭，一方面，均衡考虑了调节速率及能耗的大小，当偏移量大，此时对环境的影响较大，通过能耗大的设备进行调节，使得偏移量尽快趋近于设定区域，随着偏移量的减小，逐个关闭已启动的最大能耗的设备，使得调节力度逐渐下降，可以防止调节过度的同时，节省能耗浪费能源；
此外，整个调节过程为自动调节过程，无需人工的干预，调节及时且精准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分可以通过硬件来完成，也可以通过程序指令相关的硬件来完成，执行上述步骤的程序可以存储于一种计算机可读存储介质，上述提到的存储介质可以是只读存储器、闪存、磁盘或光盘等。
图2是本发明实施例提供的基于能耗优先的多指标环境调控系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。
该系统包括：
参数收集模块1、ZB测量模块2、以及ZB控制模块3，指定区域内的所述参数收集模块1与对应区域内的所述ZB测量模块2通信连接，各指定区域内的所述ZB测量模块2均与所述ZB控制模块3通信连接；在本发明实施例中，Zigbee无线网络技术具有网络自组织性强、节点位置灵活的特点，该参数收集模块1与ZB测量模块2、以及ZB测量模块2与ZB控制模块3通过Zigbee网络进行通信。
其中，参数收集模块1用于通过各类传感器采集监测区域环境中的指标数据，将采集到的指标数据发送至对应的所述ZB测量模块2；
ZB测量模块2，获取各异常指标数据，并异常指标数据集打包成异常指标数据包发送至所述ZB控制模块3，异常指标数据是数值超出设定区间的指标数据；
ZB控制模块3基于异常指标数据包中的异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量。
在本发明实施例中，ZB控制模块3包括：
偏移量计算单元31，用于计算异常指标数据的偏移量，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值；
最大启动设备数量计算单元32，基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量；
偏移量-设备启动数量表中记录不同指标类型的偏移量与设备启动数量的映射表，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零。
设备确定单元33，基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量,偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
在本发明实施例中，设备确定单元33包括：
排序子单元331，将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
设备标记子单元332，依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
在本发明实施例中，该设备确定单元还包括：
已启动检测子单元333，用于检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
本发明实施例提供实施例是基于异常指标的偏移量来确定启动设备的种类及设备数量，偏移量值的大小与最大启动设备数量正相关，且已启动设备的最大能耗的设备随着偏移量的逐渐减小依次关闭，一方面，均衡考虑了调节速率及能耗的大小，当偏移量大，此时对环境的影响较大，通过能耗大的设备进行调节，使得偏移量尽快趋近于设定区域，随着偏移量的减小，逐个关闭已启动的最大能耗的设备，使得调节力度逐渐下降，可以防止调节过度的同时，节省能耗浪费能源；
此外，整个调节过程为自动调节过程，无需人工的干预，调节及时且精准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于能耗优先的多指标环境调控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、获取环境中的异常指标数据包，所述异常指标数据包为超出对应设定区间的异常指标数据的集合；
S2、对所述异常指标数据包进行解析，针对解析后的异常指标数据集中的异常指标数据逐个进行异常处理，所述异常处理是指基于异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量，所述关联设备是指用于调控各异常指标数据的相关设备。
2.如权利要求1所述的基于能耗优先的多指标环境调控方法，其特征在于，所述异常处理具体包括如下步骤：
S21、计算异常指标数据的偏移量；
S22、基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零；
S23、基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量，偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
3.如权利要求2所述的基于能耗优先的多指标环境调控方法，其特征在于，所述步骤S23具体如下：
S321、将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
S322、依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
4.如权利要求3所述的基于能耗优先的多指标环境调控方法，其特征在于，在步骤S332之后包括：
S323、检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
5.如权利要求1至4任一权利要求所述的基于能耗优先的多指标环境调控方法，其特征在于，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值。
6.一种基于能耗优先的多指标环境调控系统，其特征在于，所述系统包括：
参数收集模块、ZB测量模块、以及ZB控制模块，指定区域内的所述参数收集模块与对应区域内的所述ZB测量模块通信连接，各指定区域内的所述ZB测量模块均与所述ZB控制模块通信连接；
其中，所述参数收集模块用于定时采集监测区域环境中的指标数据，将采集到的指标数据发送至对应的所述ZB测量模块；
所述ZB测量模块获取各异常指标数据，并异常指标数据集打包成异常指标数据包发送至所述ZB控制模块，所述异常指标数据为超出对应设定区间的指标数据；
所述ZB控制模块基于异常指标数据包中的异常指标数据的偏移量来确定启动关联设备的种类及所述设备种类的数量。
7.如权利要求6所述的基于能耗优先的多指标环境调控系统，其特征在于，所述ZB控制模块包括：
偏移量计算单元，用于计算异常指标数据的偏移量；
最大启动设备数量计算单元，基于偏移量值的异常指标类型从偏移量-设备启动数量表中获取设置的最大启动设备数量，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，偏移量值的大小与设置的最大启动设备数量正相关，当偏移量为零时，设定的最大启动设备数量也为零；
设备确定单元，基于所述异常指标类型对应的偏移量-设备种类表来确定关联设备种类及所述设备种类的数量，偏移量-设备种类表中记载了各设备种类的数量及能耗。
8.如权利要求7所述的基于能耗优先的多指标环境调控系统，其特征在于，所述设备确定单元包括：
排序子单元，将偏移量-设备种类表中的设备种类按能耗从小到大进行排列；
设备标记子单元，依次标记低能耗设备种类的设备，直至标记的设备数量总和达到最大启动设备数量。
9.如权利要求8所述的基于能耗优先的多指标环境调控系统，其特征在于，所述设备确定单元包括：
已启动检测子单元，用于检测被标记的设备是否存在已启动的设备，若判断结果为是，则启动已标记而未启动的设备，若判断结果否，则启动被标记的所有设备。
10.如权利要求6至9任一权利要求所述的基于能耗优先的多指标环境调控系统，其特征在于，异常指标数据的偏移量为异常指标数据与设定区间最近端值的差值绝对值。
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