CN111765603A - 一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法 - Google Patents

一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法 Download PDF

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CN111765603A CN202010513697.8A CN202010513697A CN111765603A CN 111765603 A CN111765603 A CN 111765603A CN 202010513697 A CN202010513697 A CN 202010513697A CN 111765603 A CN111765603 A CN 111765603A
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Abstract

本发明公开一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法，预载系统包括空调控制模块、Wi‑Fi通信转换板、云端平台、客户信息录入系统、互动系统；以用户的身份证号码为标签，依托合适的人体舒适度模型算法存储绑定个性化空调参数，在用户前台办理入住时系统便预载云端平台下行的空调相关数据以执行制冷、制热或关闭命令；此外用户可添加微信小程序，在入住时主动调整空调参数，从而替代了红外遥控，同时用户的空调参数调整痕迹将上传至云端平台以改进算法；实现了用户即使在不同地区的不同酒店入住，都能拥有自己最熟悉的舒适体验的效果；若进一步推广可为热舒适领域的研究提供具有一定价值的数据参考。

Description

一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法
技术领域
本发明涉及空调控制领域，特别涉及一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法。
背景技术
随着经济的发展，人们对生活品质的要求越来越高，希望获得极致舒适的室内环境。但如今的酒店空调大多需要用户手动反复调节，调节具有盲目性，用户体验差。
近年来，逐渐出现一些酒店智能空调控制方法，如公开号CN104359185A的发明专利公开了一种酒店空调的节能控制系统，包括移动终端、远端服务器、室内外温度传感器、人体活动信息传感器、外部控制器和空调，根据人体的差异以及室内外温差控制室内升、降温的时间，避免了人体因室内外温差过大而导致的人体不适。又如公开号为CN108954741A的发明专利公开了一种酒店房间空调器舒适度控制方法，结合季节和天气的变化、房间参数、室内温湿度、平均辐射温度以及用户活动状态等对室内温度和湿度进行控制。
但以上公开文件并没有涉及合适的人体舒适度模型算法以及用户的主观反馈，很难满足不同地区不同用户对热舒适的个性化需求。因此，有必要结合当下流行的微信小程序设计一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种个性化酒店空调参数智能预载系统及方法，用以解决现有酒店空调系统无法满足用户对热舒适的个性化需求以及用户体验差等问题。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种个性化酒店空调参数智能预载系统，包括空调控制模块、Wi-Fi通信转换板、云端平台、客户信息录入系统、互动系统；
所述空调控制模块用于监测空调参数将其传输给Wi-Fi通信板，并接收Wi-Fi通信板下发的空调命令，控制空调状态；
所述Wi-Fi通信板用于接收云端平台计算的空调参数并下发给空调控制模块，并接收空调控制模发送的空调参数及用户使用痕迹并上传至云端平台；
所述云端平台接收Wi-Fi通信板上传的数据，依托人体舒适度算法模型完成空调参数计算，将计算结果发送至空调的Wi-Fi通信板并存储入库；
所述客户信息录入系统用于客户身份证号和房间号、酒店号的录入并上传至云端平台；
所述互动系统用于用户与云端平台远程交互调整空调参数设定或功能设定，实现用户对空调的主动调控和云端平台对数据的自动收集。
进一步，所述互动系统为加载在智能终端的微信小程序。
进一步，所述使用痕迹包括用户在酒店房间通过遥控器或微信小程序调节空调参数后空调的温度、风量和风向。
进一步，所述微信小程序具有的功能包括但不限于：
经用户授权后，收集用户运动数据包括步数，在用户入住酒店时即时反馈给云端平台；
经用户授权后，收集用户卫星定位信息，分析长期居住地理位置，为热适应大数据分析提供信息；
用户在入住酒店前能够提前预约空调参数设定值；
用户能够即时在小程序上调整空调参数设定或功能设定，通过智能终端将信息传输至云端平台，云端平台再将信息发送至空调的Wi-Fi通信板，实现空调的即时调控，同时将使用痕迹直接记录于云端平台。
进一步，所述空调控制模块包括主控芯片与主控芯片相连的时钟模块、显示模块、温湿度检测模块、红外模块和继电器组。
进一步，所述Wi-Fi通信板包括MCU、与MCU连接的Wi-Fi模组和RS485通信线路。
个性化酒店空调参数智能预载方法，包括如下步骤：
(1)客户登记入住，前台工作人员输入用户身份证号和房间号，客户信息录入系统自动上传身份证号、房间号和酒店号至云端平台；
(2)云端平台通过网络获取当地今日平均温度、湿度值，若温度大于27℃，开启客户入住房间空调并设定为制冷模式；若温度小于20℃，开启客户入住房间空调并设定为制热模式；
(3)云端平台服务器将上传的客户信息与云端平台数据库中数据进行比对；
若数据库比对结果无相等项，则视为第一次入住，预载风速值、预载风向值取默认值；将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算PMV值，将相应的PMV值代入aPMV公式计算aPMV值，比较所有位于区间[-1,1]的aPMV值，取其中绝对值最小的aPMV对应的ta作为热舒适模型计算结果，空调预载温度由热舒适模型计算结果对应的空气温度ta和热适应模型计算结果tb加权得到；将得到的预载风速值、预载风向值、预载温度值数据依据下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载；
若数据库比对结果有相等项，则访问该客户信息对应的数据单元，调用已有的PMV值、风速值、风向值，该风速值、风向值作为预载风速值和预载风向值；将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算，然后计算相应aPMV值；将所有位于区间[-1,1]的aPMV值对应的PMV值与数据库中已有的PMV值作差，取其中绝对值最小的aPMV对应的ta作为热舒适模型计算结果，空调预载温度由热舒适模型计算结果对应的空气温度ta和热适应模型计算结果tb加权得到；将得到的预载风速值、预载风向值、预载温度值数据依据下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载；
所述PMV公式为：
PMV＝(0.303×e-0.036M+0.0275){M-W-3.05×[5.733-0.00699(M-W)-pa)-0.42×[(M-W)-58.15]-0.0173M(5.867-pa)-0.0014M(34-ta)-3.96×10-8×fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]-fclhc(tcl-ta)}
M为新陈代谢率，单位W/m2，根据互动系统实时反馈的用户运动量取值，数值范围为60～300；运动量越大，则M值越大；若运动量很小或无互动系统反馈信息，则取为M＝60W/m2；
W为人体做功率，单位W/m2；在室内取W＝0；pa为环境空气中水蒸气分压力，单位kPa；ta为空气温度，即空调设定温度，单位℃；fcl为穿衣人体与裸体表面积之比；ts为室内平均辐射温度，单位℃；tcl为穿衣人体外表面平均温度，单位℃；hc为对流换热系数，单位W/(m2·℃)；
所述aPMV公式为：
Figure BDA0002529360870000041
其中，λ为自适应性系数，具体取值见下表；
Figure BDA0002529360870000042
所述热适应模型依据计算公式为：
tb＝a·tloc+b
其中，tloc为当地今日平均气温；a和b为当地热适应系数；
所述空调预载温度tp依据下式计算：
tp＝A·ta+B·tb
其中，A+B＝1，随着数据库中热适应模型通过大数据的不断修正；
(4)用户在酒店房间能够通过遥控器或互动系统调节空调参数，使用痕迹通过空调控制模块传输至Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板再将信息上传至云端平台；云端平台在一个空调开-关周期内按时间加权储存调整参数，并计算相应个人PMV值，与客户信息对应的数据单元中此前的PMV值加权得新PMV值。
进一步，所述环境空气中水蒸气分压力pa，依据下列式子计算：
Figure BDA0002529360870000051
Figure BDA0002529360870000052
其中，
Figure BDA0002529360870000053
为当地此时相对湿度；
所述穿衣人体与裸体表面积之比fcl依据下式计算：
Figure BDA0002529360870000054
其中Icl为服装热阻，按照酒店所在地区取值；
所述穿衣人体外表面平均温度tcl依据下式计算：
tcl＝35.7-0.028(M-W)-Icl{3.96×10-8fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]+fclhc(tcl-ta)}
所述对流换热系数hc依据下式计算：
Figure BDA0002529360870000055
其中，va为空气平均流速，单位m/s，取值范围0.1～0.25m/s，按酒店空调风量挡位划分数值。
进一步，所述风速值区间为0.1m/s～0.25m/s，每个酒店设定一个风量挡位标签存储于云端平台，风量值取风速按线性关系对应到的该酒店风量挡位值；所述风向值根据其入住酒店空调与床相对位置确定数值大小，每个酒店设定一个风向挡位标签存储于云端平台；空调Wi-Fi通信板下载的风向值大小决定送风方向挡位数值大小。
进一步，若单个房间同时入住人数为两人或三人时，相应的两个或三个输出温度值先加权平均后四舍五入为整数作为预载温度值，输出风速值加权平均后取数值最接近的该酒店对应风量挡位，风向值以登记入住的第一人为准；反馈值则同时上传到这两位或三位用户的数据单元中。
本发明的有益效果是：
本发明的个性化酒店空调参数智能预载系统及方法，以用户的身份证号码为标签，存储绑定个性化空调参数，在用户于前台办理入住时便预载云端平台下行的空调数据执行制冷、制热或关闭命令，针对不同入住对象设定个人满意的空调温度、风速值、风向值；此外用户可添加智能终端加载的互动系统在入住时主动调整空调参数，从而替代了红外遥控，同时用户的空调参数调整痕迹将上传至云端平台以改进算法。
利用此发明可实现用户即使在不同地区的不同酒店入住，都能拥有自己最熟悉的舒适体验的效果；若进一步推广可为热舒适领域的研究提供具有一定价值的数据参考。
本发明的预载系统及方法通过将当地今日平均湿度值等参数代入PMV公式及aPMV公式，获取多种环境参数和客户运动数据、着装、身体参数等综合计算得到热舒适模型计算结果，空调预载温度最终由热舒适模型计算结果对应的空气温度和热适应模型计算结果加权得到，空调控制更加切近人体舒适度要求，提高客户满意度。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图；
图2为本发明个性化酒店空调参数智能预载系统及方法流程图；
图3为本发明云端平台算法流程图；
图4为本发明配套微信小程序功能示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。
如图1所示，本发明的个性化的空调参数智能预载系统包括空调控制模块、WiFi通信转换板、云端平台、客户信息录入系统、互动系统。
所述空调控制模块包括主控芯片与主控芯片相连的时钟模块、显示模块、温湿度检测模块、红外模块和继电器组；用于监测空调参数将其传输给Wi-Fi通信板，并接收Wi-Fi通信板下发的空调命令，控制空调状态。
所述Wi-Fi通信板包括MCU、与MCU连接的Wi-Fi模组和RS485通信线路，用于接收云端平台计算的空调参数并下发给空调控制模块，并接收空调控制模块发送的空调参数及用户使用痕迹并上传至云端平台。
所述云端平台接收Wi-Fi通信板上传的数据，依托人体舒适度算法模型完成空调参数计算，将计算结果发送至空调的Wi-Fi通信板并存储入库。
所述客户信息录入系统用于客户身份证号和房间号、酒店号的录入并上传至云端平台；客户信息录入系统是实装于酒店前台计算机的配套软件，具有的功能为：通过前台工作人员输入身份证号和房间号，自动上传相应字符串包括酒店标签至云端平台。
所述互动系统用于用户与云端平台远程交互调整空调参数设定或功能设定，实现用户对空调的主动调控和云端平台对数据的自动收集，互动系统为加载在智能终端的微信小程序。
本发明实施例提供了一种个性化的空调参数智能预载方法，以身份证号码为标签，个人信息数据单独存储与计算，实现个性化的空调参数预载。
如图2所示，客户于酒店前台登记入住，通过前台工作人员输入用户身份证号和房间号，计算机中的客户信息录入系统自动上传身份证号和房间号、酒店号至云端平台。云端平台首先通过网络获取当地今日平均温度、湿度值，若温度大于27℃，开启制冷模式；若温度小于20℃，开启制热模式。
服务器将上传的字符串与数据库中标签字符串进行比对。
实施例一
数据库比对结果无相等项，则视为第一次入住。将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算，预载风速值、风向值取默认值，其中风速值决定送风量的挡位大小，风向值决定送风的方向挡位大小；ta取从16℃到30℃共15个整数值，相应的PMV值代入aPMV公式计算；比较所有位于区间[-1,1]的aPMV值，取其中绝对值最小的aPMV对应的ta作为热舒适模型计算结果。
云端平台调用数据库中当地热适应公式，将当地今日平均温度代入，计算得tb作为热适应模型计算结果。空调预载温度由ta和tb加权而得，与风量、风向等参数数据依据上传的房间号下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载。
用户在酒店房间可以通过遥控器或微信小程序调节空调参数，使用痕迹如调整温度、风量、风向等将上传，在一个空调开-关周期内按时间加权储存调整参数，并计算相应个人PMV值。
实施例二
数据库比对结果有相等项，则访问该数据单元，调用已有PMV值、风速值、风向值；将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算，然后计算相应aPMV值；将所有位于区间[-1,1]的aPMV值对应的PMV值与数据库中已有的PMV值作差，取其中绝对值最小的差对应的ta作为热舒适模型计算结果。
云端平台调用数据库中当地热适应公式，将当地今日平均温度代入，计算得tb作为热适应模型计算结果。空调预载温度由ta和tb加权而得，与风量、风向等参数数据依据上传的房间号下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载。
用户在酒店房间可以通过遥控器或微信小程序调节空调参数，使用痕迹如温度、风量、风向等通过空调控制模块向Wi-Fi通信板传输，Wi-Fi通信板再将信息上传至云端平台；云端平台在一个空调开-关周期内按时间加权储存调整参数，并计算相应个人PMV值，与个人数据库中此前的PMV值加权得新PMV值。
实施例一与实施例二的详细流程图如图3所示。
上述实施例描述的均为单人入住情况，若单个房间同时入住人数为两人或三人时，流程基本一致；其中与单人不同的是，相应的两个或三个输出温度值应先加权平均后四舍五入为整数，输出风速值加权平均后取数值最接近的该酒店对应风量挡位，风向值以登记入住的第一人为准；反馈值则同时上传到这两位或三位用户的数据单元中。
根据本发明的具体实施例，所述风速值，通常区间为0.1m/s～0.25m/s；存储或计算以具体风速大小为准；每个酒店具有一个风量挡位标签存储于云端平台，风速值取风量按线性关系对应到的该酒店风量挡位值；空调Wi-Fi通信板下载的风量值大小决定空调风量的挡位数值大小。
根据本发明的具体实施例，所述风向值，根据其入住酒店空调与床相对位置确定数值大小，每个酒店具有一个风向挡位标签存储于云端平台；空调Wi-Fi通信板下载的风向值大小决定送风方向挡位数值大小。
根据本发明的具体实施例，所述PMV值的计算公式为：
PMV＝(0.303×e-0.036M+0.0275){M-W-3.05×[5.733-0.00699(M-W)-pa)-0.42×[(M-W)-58.15]-0.0173M(5.867-pa)-0.0014M(34-ta)-3.96×10-8×fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]-fclhc(tcl-ta)}
M为新陈代谢率，单位W/m2；根据微信小程序实时反馈的用户运动量取值，数值范围为60～300；运动量越大，则M值越大；若运动量很小或无微信小程序反馈信息，则取为M＝60W/m2。
W为人体做功率，单位W/m2；在室内可取为W＝0。
pa为环境空气中水蒸气分压力，单位kPa；依据下列式子计算：
Figure BDA0002529360870000091
Figure BDA0002529360870000092
其中
Figure BDA0002529360870000093
为当地此时相对湿度。
ta为空气温度，即空调设定温度，单位℃；在计算PMV时ta在16～30℃依次取整数值。
fcl为穿衣人体与裸体表面积之比，依据下式计算：
Figure BDA0002529360870000101
其中Icl为服装热阻，按照酒店所在地区取值。如华北地区，一般夏天取为Icl＝0.5Clo，冬天取为Icl＝0.9Clo，且1Clo＝0.155m2·K/W。
ts为室内平均辐射温度，单位℃；一般大小与室内温度接近；由云端平台调取日期，若为5到10月，ts＝ta+0.5；否则ts＝ta-0.5。
tcl为穿衣人体外表面平均温度，单位℃；依据下式计算：
tcl＝35.7-0.028(M-W)-Icl{3.96×10-8fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]+fclhc(tcl-ta)}
hc为对流换热系数，单位W/(m2·℃)；依据下式计算：
Figure BDA0002529360870000102
其中va为空气平均流速，单位m/s，取值范围0.1～0.25m/s，按酒店空调风量挡位划分数值。
根据本发明的具体实施例，所述aPMV值的计算公式为：
Figure BDA0002529360870000103
其中λ为自适应性系数，具体取值见下表。
Figure BDA0002529360870000104
根据本发明的具体实施例，所述热适应模型依据下式计算：
tb＝a·tloc+b
其中tloc为当地今日平均气温；a和b为当地热适应系数，包括但不限于：
哈尔滨：a＝0.49，b＝11.8；
北京：a＝0.33，b＝16.9；
上海：a＝0.42，b＝15.1；
重庆：a＝0.23，b＝16.9；
广州：a＝0.55，b＝10.6。
本发明的所述的热适应公式，有多种系数取值，以全国不同地区为区别，存储于云端平台数据库中；后续用户反馈信息增多，通过大数据线性回归算法不断修正、改进数据库中的不同地区热适应系数。
根据本发明的具体实施例，所述空调预载温度tp依据下式计算：
tp＝A·ta+B·tb
其中A+B＝1；系统在市场化初期采取A＝0.5，B＝0.5，随着数据库中热适应公式通过大数据的不断修正，可以考虑人为增大B，减小A。
根据本发明的具体实施例，所述微信小程序为本发明配套开发，以智能终端上APP微信为平台；该微信小程序二维码张贴于酒店前台，用户使用智能终端一扫即可添加进微信平台。
如图4所示，该微信小程序具有的功能包括但不限于：
(1)经用户授权后，收集用户运动数据包括步数，用户入住酒店时即时反馈给云端平台；
(2)经用户授权后，收集用户卫星定位信息，分析长期居住地理位置，为热适应大数据分析提供信息；
(3)用户在入住酒店前可提前预约空调参数设定值；
(4)用户可即时在小程序上调整空调参数设定或功能设定，智能终端通过网络传输信息至云端平台，云端平台再将信息发送至空调的Wi-Fi通信板，从而实现空调的即时调控，同时使用痕迹直接记录于云端平台。
在本发明的云端平台为本系统配套的数据服务器或工作站。其中酒店标签为云端平台提供了酒店号码的标识，不同酒店以不同号码的形式存储于云端平台。需要指出的是，“客户信息录入系统”仅为该软件特点之描述，并非该软件的实际命名。
参照上述实施例对本发明进行了详细说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：包括空调控制模块、WiFi通信转换板、云端平台、客户信息录入系统、互动系统；
所述空调控制模块用于监测空调参数将其传输给Wi-Fi通信板，并接收Wi-Fi通信板下发的空调命令，控制空调状态；
所述Wi-Fi通信板用于接收云端平台计算的空调参数并下发给空调控制模块，并接收空调控制模块发送的空调参数及用户使用痕迹并上传至云端平台；
所述云端平台接收Wi-Fi通信板上传的数据，依托人体舒适度算法模型完成空调参数计算，将计算结果发送至空调的Wi-Fi通信板并存储入库；
所述客户信息录入系统用于客户身份证号和房间号、酒店号的录入并上传至云端平台；
所述互动系统用于用户与云端平台远程交互调整空调参数设定或功能设定，实现用户手动对空调的即时调控和自动的数据收集。
2.根据权利要求1所述的个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：所述互动系统为加载在智能终端的微信小程序。
3.根据权利要求2所述的个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：所述使用痕迹包括用户在酒店房间通过遥控器或微信小程序调节空调参数后空调的温度、风量和风向。
4.根据权利要求3所述的个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：所述微信小程序具有的功能包括但不限于：
经用户授权后，收集用户运动数据包括步数，在用户入住酒店时即时反馈给云端平台；
经用户授权后，收集用户卫星定位信息，分析长期居住地理位置，为热适应大数据分析提供信息；
用户在入住酒店前能够提前预约空调参数设定值；
用户能够即时在小程序上调整空调参数设定或功能设定，通过智能终端将信息传输至云端平台，云端平台再将信息发送至空调的Wi-Fi通信板，实现空调的即时调控，同时将使用痕迹直接记录于云端平台。
5.根据权利要求1所述的个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：所述空调控制模块包括主控芯片、与主控芯片相连的时钟模块、显示模块、温湿度检测模块、红外模块和继电器组。
6.根据权利要求1所述的个性化酒店空调参数智能预载系统，其特征在于：所述Wi-Fi通信板包括MCU、与MCU连接的Wi-Fi模组和RS485通信线路。
7.基于权利要求1-6任一项所述预载系统的个性化酒店空调参数智能预载方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)客户登记入住，前台工作人员输入用户身份证号和房间号，客户信息录入系统自动上传身份证号、房间号和酒店号至云端平台；
(2)云端平台通过网络获取当地今日平均温度、湿度值，若温度大于27℃，开启客户入住房间空调并设定为制冷模式；若温度小于20℃，开启客户入住房间空调并设定为制热模式；
(3)云端平台服务器将上传的客户信息与云端平台数据库中数据进行比对；
若数据库比对结果无相等项，则视为第一次入住，预载风速值、预载风向值取默认值；将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算PMV值，将相应的PMV值代入aPMV公式计算aPMV值，比较所有位于区间[-1,1]的aPMV值，取其中绝对值最小的aPMV对应的ta作为热舒适模型计算结果，空调预载温度由热舒适模型计算结果对应的空气温度ta和热适应模型计算结果tb加权得到；将得到的预载风速值、预载风向值、预载温度值数据依据下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载；
若数据库比对结果有相等项，则访问该客户信息对应的数据单元，调用已有的PMV值、风速值、风向值，该风速值、风向值作为预载风速值和预载风向值；将当地今日平均湿度值代入PMV公式进行计算，然后计算相应aPMV值；将所有位于区间[-1,1]的aPMV值对应的PMV值与数据库中已有的PMV值作差，取其中绝对值最小的aPMV对应的ta作为热舒适模型计算结果，空调预载温度由热舒适模型计算结果对应的空气温度ta和热适应模型计算结果tb加权得到；将得到的预载风速值、预载风向值、预载温度值数据依据下发至相应酒店空调Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板将相关信息传输至空调控制模块，实现空调参数的预载；
所述PMV公式为：
PMV＝(0.303×e-0.036M+0.0275){M-W-3.05×[5.733-0.00699(M-W)-pa)-0.42×[(M-W)-58.15]-0.0173M(5.867-pa)-0.0014M(34-ta)-3.96×10-8×fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]-fclhc(tcl-ta)}
M为新陈代谢率，单位W/m2，根据互动系统实时反馈的用户运动量取值，数值范围为60～300；运动量越大，则M值越大；若运动量很小或无互动系统反馈信息，则取为M＝60W/m2；
W为人体做功率，单位W/m2；在室内取W＝0；pa为环境空气中水蒸气分压力，单位kPa；ta为空气温度，即空调设定温度，单位℃；fcl为穿衣人体与裸体表面积之比；ts为室内平均辐射温度，单位℃；tcl为穿衣人体外表面平均温度，单位℃；hc为对流换热系数，单位W/(m2·℃)；
所述aPMV公式为：
Figure FDA0002529360860000031
其中，λ为自适应性系数，具体取值见下表；
Figure FDA0002529360860000032
所述热适应模型依据计算公式为：
tb＝a·tloc+b
其中，tloc为当地今日平均气温；a和b为当地热适应系数；
所述空调预载温度tp依据下式计算：
tp＝A·ta+B·tb
其中，A+B＝1，随着数据库中热适应模型通过大数据的不断修正而调整；
(4)用户在酒店房间能够通过遥控器或互动系统调节空调参数，使用痕迹通过空调控制模块传输至Wi-Fi通信板，Wi-Fi通信板再将信息上传至云端平台；云端平台在一个空调开-关周期内按时间加权储存调整参数，并计算相应个人PMV值，与客户信息对应的数据单元中此前的PMV值加权得新PMV值。
8.根据权利要求7所述的个性化酒店空调参数智能预载方法，其特征在于：所述环境空气中水蒸气分压力pa，依据下列式子计算：
Figure FDA0002529360860000041
Figure FDA0002529360860000042
其中，
Figure FDA0002529360860000043
为当地今日平均相对湿度；
所述穿衣人体与裸体表面积之比fcl依据下式计算：
Figure FDA0002529360860000044
其中Icl为服装热阻，按照酒店所在地区与季节取值；
所述穿衣人体外表面平均温度tcl依据下式计算：
tcl＝35.7-0.028(M-W)-Icl{3.96×10-8fcl[(tcl+273)4-(ts+273)4]+fclhc(tcl-ta)}
所述对流换热系数hc依据下式计算：
Figure FDA0002529360860000045
其中，va为空气平均流速，单位m/s，取值范围0.1～0.25m/s，按酒店空调风量挡位划分数值。
9.根据权利要求7所述的个性化酒店空调参数智能预载方法，其特征在于：所述风速值区间为0.1m/s～0.25m/s，每个酒店设定一个风量挡位标签存储于云端平台，风量值取风速按线性关系对应到的该酒店风量挡位值；所述风向值根据其入住酒店空调与床相对位置确定数值大小，每个酒店设定一个风向挡位标签存储于云端平台；空调Wi-Fi通信板下载的风向值大小决定送风方向挡位数值大小。
10.根据权利要求7所述的个性化酒店空调参数智能预载方法，其特征在于：若单个房间同时入住人数为两人或三人时，相应的两个或三个输出温度值先加权平均后四舍五入为整数作为预载温度值，输出风速值加权平均后取数值最接近的该酒店对应风量挡位，风向值以登记入住的第一人为准；反馈值则同时上传到这两位或三位用户的数据单元中。
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