CN111503844A - 一种空调控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种空调控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；将所述图像信息转化为热负荷数据信息；根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。本发明能够有效避免调节不当造成的温度过高或过低问题。在人少时及时降低空调功率，能够有效节省能源。

Description

一种空调控制方法及系统
技术领域
本发明涉及自动控制领域，具体来说，涉及一种空调控制方法和系统。
背景技术
在地铁站空调设计过程中，暖通系统都是按照最大负荷量并偏高设计，而且由于其特殊性，地铁站内空调系统几乎全年高负荷运行，资源消耗非常大，而现存负反馈控制对于复杂情况，运行效率不高，节能效果差强人意。
在地铁站内空调运行中，空调机组的运行方式一般是通过人工干预来控制，工作人员设定好地铁站内新风风量，风速，恒定温度等参数，但这种调控方式无法根据站内实时人数进行快速调整，造成乘客温度体验不适。例如在夏季早上上班高峰期，空调系统自然高负荷运行，而到了中午，人流量骤减，空调机组还是保持高负荷运行，导致行人感受到较大冷意，并造成资源的浪费。因此，需要新的控制系统来对地铁站内空调机组进行调整。
针对以上问题，至今都还没有较好的解决措施，因此本系统通过智能化检测人流量，来达到实时监测，实时控制，在保证乘客舒适的前提下来达到节能减排的效果。
发明内容
本发明的目的是，克服现有技术中存在的不足，解决现有临时帐篷运输时间长且需要专业人士进行搭建，从而导致搭建难度大且不及时的问题，提供一种结构简单、搭建快速的一种空调控制方法及系统。
本申请提供的一种空调控制方法，所述方法包括：
检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；
将所述图像信息转化为热负荷数据信息；
根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。
在一个可能的实现方式中，所述检测并获取行人数量和流动方向的图像信息，包括：
根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，对所得到的所述图像信息进行预处理，得到地铁站内行人的密度信息以及人口流动方向，并进行存储。
在一个可能的实现方式中，所述将所述图像信息转化为热负荷数据信息，包括：
根据所述图像信息进行分析，计算出具体的人口数量对应的热负荷需求量，并将其所对应的时间，温度和湿度等信息储存；
根据所述热负荷和预测热负荷数据进行规范化整理，计算出新风量和热交换量，并得出空调机组运行模式。
在一个可能的实现方式中，所述根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度之后，还包括：检测空气的温度、湿度信息，进行反馈调节。
在一个可能的实现方式中，所述根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度之后，还包括：
基于当前站内人数，预测未来一段时间段内的行人数量，并计算出预测热负荷，提前调节室内的空气参数。
另一方面，本发明提供了一种空调控制系统，所述系统包括：
感知模块，用于检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；
数据转化模块，用于将所述图像信息转化为热负荷数据信息；
控制模块，用于根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。
在一个可能的实现方式中，所述感知模块还用于：
根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，对所得到的所述图像信息进行预处理，得到地铁站内行人的密度信息以及人口流动方向，并进行存储。
在一个可能的实现方式中，所述数据转化模块还用于：
根据所述图像信息进行分析，计算出具体的人口数量对应的热负荷需求量，并将其所对应的时间，温度和湿度等信息储存；
根据所述热负荷和预测热负荷数据进行规范化整理，计算出新风量和热交换量，并得出空调机组运行模式。
在一个可能的实现方式中，所述系统还包括：反馈模块，用于检测空气的温度、湿度信息，进行反馈调节。
在一个可能的实现方式中，所述系统还包括：预测模块，用于基于当前站内人数，预测未来一段时间段内的行人数量，并计算出预测热负荷，提前调节室内的空气参数。
通过采用上述方法，使得本发明与现有技术相比至少具有以下有益效果：本发明通过检测并获取行人数量和流动方向的图像信息，将所述图像信息转化为热负荷数据信息，根据所述热负荷数据信息调节空调系统，有效避免调节不当造成的温度过高或过低问题。在人少时及时降低空调功率，能够有效节省能源。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明所研究的一种空调控制系统的示意图；
图2是本发明的数据转化、交换和存储的过程示意图；
图3是本发明整体系统运行时热传导和交换的过程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
下面参照附图，对本发明的具体实施方案作出更为详细的说明：
本发明提供了一种空调调节方法，该方法包括以下步骤：
检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；将图像信息转化为热负荷数据信息；根据热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。本发明能够有效避免调节不当造成的温度过高或过低问题。同时在人少时及时降低空调功率，能够有效节省能源。
以下结合图1至图3，以地铁内的空调系统为例对本发明做进一步详细阐述。
采用本系统运行时，可以根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，在预定通风区域空间的人员流动情况是根据摄像头进行拍摄的照片进行人员识别获得的。通过图像预处理，旋转变换，渲染分割，重影消除等技术操作，得到地铁站内行人的数量信息。
人口流动方向是首先由计算流体动力学仿真软件(Computational FluidDynamics，CFD)建立地铁站内整体模型，再由视频信息带入人体模型，以此来判断站内人员的位置，流动方向，人口密度等信息。
经过长期的学习和训练，热负荷模型和CFD模型均是采用深度学习理论进行大数据调整。例如，在不同时间段，通过全方位摄像设备进行取样，从得到的图像中采用卷积神经网络和循环神经网络进行模型训练，然后输出站内人员的实际数量，实际的位置，流动方向等信息。并将其传入数据转化模块中，以进行下一步操作。
由感知模块传递出来的行人数量、位置和流动情况等信息，数据转化模块将根据热交换原理，计算在此时的温度、湿度、风速、大空间散热原理等条件下，计算出此时的行人的散热量、总体的热负荷等数据，并将此时的天气、时间、通车量、风速、温度等信息记录下来。以便在未来研究过程中进行分析和学习。并根据大数据原理，进行分析比较，生成预测热负荷模型。最后所得到的数据进行规范化整理，得出最适宜的空调机组控制模式。
在中央处理模块中提供一种控制处理器，主要用于分析数据、运行算法，执行程序，调控出最适宜的空调机组内的冷水机组，风机等装置。
其中变频风机具有很大的节能空间，在夏季行人数量大，密度高时，变频风机则高负荷运行，加大新风量和冷风量；在行人数量少，人员稀疏时，变频风机则低功率运行，节约能源。
冷水机组的调控方式则是通过数据模块的所得出的热负荷模型和预测热负荷模型，将其所对应的冷冻水温度，热交换效率计算出来。以对抗现在存在的热量。同时单个机组如冷冻泵、冷却塔等设备单独运行会造成能源浪费，联动控制则有较高的收益。也是未来暖通控制的发展方向
反馈模块包含有灵敏温度检测器，湿度检测器，二氧化碳检测器等设备。在所有空调机组在进行地铁站内空气调节之后，及时的将空气中温度、湿度等信息反馈到中央控制模块，用于检测空气调节质量，以便及时做出调整和学习。
本次发明不仅能解决地铁站内空调系统不太舒适的特点，也避免了不必要的资源浪费，加入了大数据分析处理和神经网络系统等原理，优化了地铁站内暖通空调的控制系统。
在本发明的另一个实施例中，还提供了一种空调控制系统，所述系统包括：
感知模块，用于检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，对所得到的所述图像信息进行预处理，得到地铁站内行人的密度信息以及人口流动方向，并进行存储。
数据转化模块，用于将所述图像信息转化为热负荷数据信息；根据所述图像信息进行分析，计算出具体的人口数量对应的热负荷需求量，并将其所对应的时间，温度和湿度等信息储存；根据所述热负荷和预测热负荷数据进行规范化整理，计算出新风量和热交换量，并得出空调机组运行模式。
控制模块，用于根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。
反馈模块，用于检测空气的温度、湿度信息，进行反馈调节。
预测模块，用于基于当前站内人数，预测未来一段时间段内的行人数量，并计算出预测热负荷，提前调节室内的空气参数。
本文中应用了具体个例对发明构思进行了详细阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离该发明构思的前提下，所做的任何显而易见的修改、等同替换或其他改进，均应包含在本发明的保护范围之内。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性地，本申请的真正范围和精神由上述的权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
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步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种空调控制方法，其特征在于，所述方法包括：
检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；
将所述图像信息转化为热负荷数据信息；
根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测并获取行人数量和流动方向的图像信息，包括：
根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，对所得到的所述图像信息进行预处理，得到地铁站内行人的密度信息以及人口流动方向，并进行存储。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像信息转化为热负荷数据信息，包括：
根据所述图像信息进行分析，计算出具体的人口数量对应的热负荷需求量，并将其所对应的时间，温度和湿度等信息储存；
根据所述热负荷和预测热负荷数据进行规范化整理，计算出新风量和热交换量，并得出空调机组运行模式。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度之后，还包括：检测空气的温度、湿度信息，进行反馈调节。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度之后，还包括：
基于当前站内人数，预测未来一段时间段内的行人数量，并计算出预测热负荷，提前调节室内的空气参数。
6.一种空调控制系统，其特征在于，所述系统包括：
感知模块，用于检测并获取行人数量和流动方向的图像信息；
数据转化模块，用于将所述图像信息转化为热负荷数据信息；
控制模块，用于根据所述热负荷数据信息调节空调系统，升高或降低空间内的温度。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述感知模块还用于：
根据全方位的图像摄取设备采集的视频信息，对所得到的所述图像信息进行预处理，得到地铁站内行人的密度信息以及人口流动方向，并进行存储。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据转化模块还用于：
根据所述图像信息进行分析，计算出具体的人口数量对应的热负荷需求量，并将其所对应的时间，温度和湿度等信息储存；
根据所述热负荷和预测热负荷数据进行规范化整理，计算出新风量和热交换量，并得出空调机组运行模式。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：反馈模块，用于检测空气的温度、湿度信息，进行反馈调节。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：预测模块，用于基于当前站内人数，预测未来一段时间段内的行人数量，并计算出预测热负荷，提前调节室内的空气参数。
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