CN109140660B - 用于空调的智能控温方法及装置、空调、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于空调的智能控温装置方法，属于空调领域。该方法包括：获取当前环境的测量输入参数；结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；基于所述热负荷变化，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节。本发明可以实现空调的智能主动控温，在环境变化时能够主动计算出热负荷的变化量，做出对应的制冷/制热能力变化，使受控空间的温度更稳定。

Description

用于空调的智能控温方法及装置、空调、存储介质

技术领域

本发明涉及空调技术领域，特别涉及一种用于空调的智能控温方法及装置、空调、存储介质。

背景技术

空调的使用在我们生活中非常普遍，无论是日常的制冷制热模式，还是在工业当中的用途，都会为我们的生活带来很多的便利。

空调最重要的作用是进行温度控制，将周围的温度保持在一个合适的温度范围之内，对于温度控制，目前多数空调是采取人工调节温度的方法，这在一定程度上，影响了温度控制的精确度，增加了人工成本。

发明内容

本发明实施例提供了一种用于空调的智能控温方法及装置、空调、存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种用于空调的智能控温方法，包括：

获取当前环境的测量输入参数；

结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节。

一种实施方式中，该方法还包括：

记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

一种实施方式中，所述设定参数，包括如下之一或组合：

房间面积空间大小、建筑传热系数和传热结构面积、房间固定设备负荷、人体热负荷。

一种实施方式中，所述测量输入参数包括如下之一或组合：

室外空气温湿度、光照强度、风速风向，室内空气温湿度、人数、设备开关状态。

一种实施方式中，所述控温参数，包括如下之一或组合：

室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数。

一种实施方式中，该方法还包括：

将所述当前环境的设定参数上传网络。

本发明的第二方面，提供一种空调，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本发明实施例提供的用于空调的智能控温方法。

本发明的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的用于空调的智能控温方法。

本发明的第四方面，提供一种用于空调的智能控温装置，包括：

获取模块，用于获取当前环境的测量输入参数；

计算模块，用于结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

温度调节模块，用于基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节。

一种实施方式中，该智能控温装置还包括：

存储模块，用于记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

比较模块，用于对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

优化模块，用于基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明可以实现空调的智能主动控温，在环境变化时能够主动计算出热负荷的变化量，做出对应的制冷/制热能力变化，使受控空间的温度更稳定。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种用于空调的智能控温方法的流程示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种优化设定参数的方法的流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种空调的结构示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的空调的智能控温装置结构示意图。

具体实施方式

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法、产品等而言，由于其与实施例公开的方法部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

如图1所示，本发明提供了一种用于空调的智能控温方法，包括：

S101、获取当前环境的测量输入参数；

S102、结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

S103、基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节。

其中，所述设定参数，可以包括如下之一或组合：

房间面积空间大小、建筑传热系数和传热结构面积、房间固定设备负荷、人体热负荷。

测量输入参数包括如下之一或组合：

室外空气温湿度、光照强度、风速风向，室内空气温湿度、人数、设备开关状态。

测量输入参数的数值可以由空调的室内机和室外机进行测量，其中，空调的室内机可以用来测量室内的空气温湿度、人数等，空调的室外机可以用来测量室外的空气参数、光照、风速等参数。

控温参数，包括如下之一或组合：

室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数。

其中，室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数用来由空调内部的处理器调节室内电机、室外电机、压力、节流装置、电辅热、导风板。

实际应用中，设定参数、测量输入参数、及控温参数还可以包括其他参数，本领域技术人员可以自行设定，本申请不限于此。

本发明可以实现空调的智能主动控温，在环境变化时能够通过感知环境变化，主动计算出热负荷的变化量，做出对应的制冷/制热能力变化，使受控空间的温度更稳定。

进一步，本发明中的设定参数可以进行调整，对设定参数的值，以及参数种类，都可以进行调整。不同客户的设定参数可以不同，同一客户也可以对其设定的参数进行修改，从而生成不同的控温逻辑，设定参数不同，得到的控温结果不同，即温度调节的精度和时间不同，通过比较控温结果，可以对设定参数进行优化，控温结果较好的设定参数，可以作为较优的设定参数，作为系统优选的设定参数，并且，设定参数及控温的逻辑可以通过网络进行上传，这样不同的用户之间可以互相分享设定参数和控温逻辑，以及对应的控温结果。通过用户间的相互分享，可以增加可比较的数据量，从而选出最优的设定参数和控温逻辑。一种实施方式中，可以通过机器学习的方式，来优化设定参数。将用户上传的设定参数与控温结果都传输到机器学习算法中，进行数据的学习和训练，算出最优的设定参数。

实际应用中，如图2所示，该方法还包括：

S201、记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

S202、对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

S203、基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

如图3所示，本发明实施例还提供一种空调，包括存储器301、处理器302及存储在所述存储器301上并可被所述处理器运行的程序，其特征在于，所述处理器302执行所述程序时实现本发明实施例提供的用于空调的智能控温方法。

本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的用于空调的智能控温方法。

如图4所示，本发明还提供一种用于空调的智能控温装置，包括：

获取模块401，用于获取当前环境的测量输入参数；

计算模块402，用于结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

温度调节模块403，用于基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节。

存储模块404，用于记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

比较模块405，用于对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

优化模块406，用于基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

其中，所述设定参数，可以包括如下之一或组合：

房间面积空间大小、建筑传热系数和传热结构面积、房间固定设备负荷、人体热负荷。

测量输入参数包括如下之一或组合：

室外空气温湿度、光照强度、风速风向，室内空气温湿度、人数、设备开关状态。

测量输入参数的数值可以由空调的室内机和室外机进行测量，其中，空调的室内机可以用来测量室内的空气温湿度、人数等，空调的室外机可以用来测量室外的空气参数、光照、风速等参数。

控温参数，包括如下之一或组合：

室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数。

其中，室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数用来由空调内部的处理器调节室内电机、室外电机、压力、节流装置、电辅热、导风板。

实际应用中，设定参数、测量输入参数、及控温参数还可以包括其他参数，本领域技术人员可以自行设定，本申请不限于此。

本发明可以实现空调的智能主动控温，在环境变化时能够通过感知环境变化，主动计算出热负荷的变化量，做出对应的制冷/制热能力变化，使受控空间的温度更稳定。

进一步，本发明中的设定参数可以进行调整，对设定参数的值，以及参数种类，都可以进行调整。不同客户的设定参数可以不同，同一客户也可以对其设定的参数进行修改，从而生成不同的控温逻辑，设定参数不同，得到的控温结果不同，通过比较控温结果，可以对设定参数进行优化，控温结果较好的设定参数，可以作为较优的设定参数，作为系统优选的设定参数，并且，设定参数及控温的逻辑可以通过网络进行上传，这样不同的用户之间可以互相分享设定参数和控温逻辑，以及对应的控温结果。通过用户间的相互分享，可以增加可比较的数据量，从而选出最优的设定参数和控温逻辑。一种实施方式中，可以通过机器学习的方式，来优化设定参数。将用户上传的设定参数与控温结果都传输到机器学习算法中，进行数据的学习和训练，算出最优的设定参数。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明可以实现空调的智能主动控温，在环境变化时能够主动计算出热负荷的变化量，做出对应的制冷/制热能力变化，使受控空间的温度更稳定。

本发明实施例提供的智能控温方法，区别于传统空调在于可以提前预测温湿度变化趋势，例如室外温度升高光照增强，室内人数增加，带来的热负荷增加，空调提前做出能力调整，使空间内温湿度更稳定。

本发明可差异化设定参数，可以实现半开放系统的温控，能够适应人数的增减、空气的流通这些变化，不同用户的设定参数可以做到差异化，控温过程逻辑可移植，用户之间通过联网通讯可以互通数据，可以使机器学习成本降低。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由处理器执行以完成前文所述的方法。上述非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、磁带和光存储设备等。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所属技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，应该理解到，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

应当理解的是，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种用于空调的智能控温方法，其特征在于，包括：

获取当前环境的测量输入参数；

结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节；

记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定参数，包括如下之一或组合：

房间面积空间大小、建筑传热系数和传热结构面积、房间固定设备负荷、人体热负荷。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量输入参数包括如下之一或组合：

室外空气温湿度、光照强度、风速风向，室内空气温湿度、人数、设备开关状态。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控温参数，包括如下之一或组合：

室内电机调节参数、室外电机调节参数、压缩机调节参数、节流装置调节参数、电辅热调节参数、导风板调节参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述当前环境的设定参数上传网络。

6.一种空调，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一所述的用于空调的智能控温方法。

7.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任意一项所述的用于空调的智能控温方法。

8.一种用于空调的智能控温装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前环境的测量输入参数；

计算模块，用于结合所述当前环境的测量输入参数，及当前环境的设定参数，计算当前环境的热负荷变换；

温度调节模块，用于基于所述热负荷变换，确定控温参数，基于所述控温参数执行温度调节；

存储模块，用于记录所述温度调节的精度和时间，并与所述当前环境的测量输入参数及所述当前环境的设定参数关联存储；

比较模块，用于对所述当前环境的设定参数进行调整，获取调整当前环境的设定参数后，所述当前环境的测量输入参数相同时，执行的温度调节的精度和时间，并与调整前存储的所述温度调节的精度和时间进行比较，生成比较结果；

优化模块，用于基于所述比较结果优化所述当前环境的设定参数。

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