CN111928420A - 空调控制方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

空调控制方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种空调控制方法、装置、电子设备和存储介质，应用于温控设备技术领域，其中，方法包括：每间隔第一预设时间段，获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息，判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果，据判断结果，确定空调的目标运行参数，控制空调以目标运行参数运行。解决了现有技术中，空调室外温度、湿度等变化较大时，需要用户重新调整空调的运行模式，并且，在外部环境变化较快时，需要用户不断调整空调的运行模式，为用户带来不便的问题。

Description

空调控制方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及温控设备技术领域，尤其涉及一种空调控制方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着科技的不断发展，人们对生活质量的要求越来越高。在室内或车内温度不适宜时，往往需要开启空调以进行调温。
而通常情况下，空调会根据用户设定的模式，以该模式下的温度和风挡稳定的运行，直到用户调节模式后，才会进行改变。一般的，在室外或车外环境的温度、湿度等变化较大时，空调按照之前设定的模式运行，会使用户感到不适，需要用户重新调整空调的运行模式，以提高舒适度。但是这种方式，在外部环境变化较快时，需要用户不断调整空调的运行模式，为用户带来不便；尤其是在空调为车内的空调时，用户更换空调运行模式，会分散司机的注意力，增加了车辆行驶过程的危险性。
发明内容
本申请提供了一种空调控制方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中，空调室外温度、湿度等变化较大时，需要用户重新调整空调的运行模式，并且，在外部环境变化较快时，需要用户不断调整空调的运行模式，为用户带来不便的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种空调控制方法，包括：
每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断所述室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
根据所述判断结果，确定所述空调的目标运行参数；
控制所述空调以所述目标运行参数运行。
可选的，所述根据所述判断结果，确定所述空调的运行参数，包括：
若所述判断结果为是，获取空调的室内外环境参数；
根据所述室内外环境参数确定空调的所述目标运行参数；
若所述判断结果为否，获取所述空调的开机运行参数，将所述开机运行参数作为所述目标运行参数。
可选的，所述每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息之前，还包括：
每间隔第二预设时间段，获取所述第二预设时间段内的室内环境参数变化信息；
若所述室内环境参数变化信息不满足预设室内参数变化条件，对获取所述第二预设时间段内的室内环境参数变化信息的次数进行计数，得到第一计数结果，并控制所述空调以开机运行参数运行；
若所述室内环境参数变化信息满足预设室内参数变化条件，清空所述第一计数结果，并执行所述每间隔第一预设时间，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息步骤。
可选的，所述获取所述空调的开机运行参数，将所述开机运行参数作为所述目标运行参数之后，还包括：
对获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息的次数进行计数，得到第二计数结果；并在所述判断结果为是后，清空所述第二计数结果。
可选的，所述获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息，包括：
获取所述第一预设时间段计时开始时，所述空调的第一室外环境参数；
获取所述第一预设时间段计时结束时，所述空调的第二室外环境参数；
根据所述第一室外环境参数和所述第二室外环境参数确定所述室外环境参数变化信息。
可选的，所述根据所述室内外环境参数确定所述空调的目标运行参数，包括：
将所述室内外环境参数输入神经网络预测模型；
通过所述神经网络预测模型确定所述室内外环境参数在各预设舒适等级下对应的各运行参数，获取各所述运行参数下所述空调的运行功率，将所述运行功率中的最小值对应的所述运行参数，作为所述目标运行参数。
可选的，所述神经网络预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本集，所述训练样本集中包括N个训练样本，各所述训练样本包括室内外环境训练参数、M个训练运行参数、在各所述训练运行参数下运行时所述空调的训练运行功率、在各所述训练运行参数下运行时的舒适等级；
分别对所述训练样本集中的训练样本执行以下训练过程：
将所述训练样本中的室内外环境训练参数、各所述舒适等级输入初始神经网络模型中，对所述初始神经网络模型进行训练，以使所述初始神经网络模型在各所述舒适等级下，输出所述室内外环境训练参数对应的所述空调的训练运行参数、在所述训练运行参数下运行时所述空调的训练运行功率，得到初始神经网络预测模型；
获取验证样本集，所述验证样本集中包括X个验证样本，各所述验证样本包括室内外环境验证参数、所述预设舒适等级、预测验证结果；所述预测验证结果包括在所述预设舒适等级下的验证运行参数、在所述验证运行参数下运行时所述空调的验证运行功率；
将所述验证样本依次输入初始神经网络预测模型，得到各所述验证样本的预测结果，根据所述预测结果和所述预测验证结果计算所述验证样本集的预测准确度；
若所述预测准确度小于预设准确度阈值，调整所述初始神经网络预测模型的参数，再次获取所述训练样本集，重复执行所述训练过程，直至所述预测准确度大于或等于预设准确度阈值；
若所述预测准确度大于或等于预设准确度阈值，将所述初始神经网络预测模型作为所述神经网络预测模型。
可选的，所述获取所述空调的室内外环境参数，包括：
获取设置在所述空调室内进风区的热电偶发送的室内温度；
获取设置在所述空调室内进风区的湿度传感器发送的室内湿度；
获取设置在所述空调室外进风区的热电偶发送的室外温度；
获取设置在所述空调室外进风区的湿度传感器发送的室外湿度；
获取服务器发送的空调使用地的温度、空调使用地的湿度和日照强度；
将所述室内温度、室内湿度、室外温度、室外湿度、日照强度、所述空调使用地的温度、所述空调使用地的湿度作为所述室内外环境参数。
第二方面，本申请实施例提供了一种空调控制装置，包括：
获取模块，用于每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断模块，用于判断所述室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
确定模块，用于根据所述判断结果，确定所述空调的目标运行参数；
控制模块，用于控制所述空调以所述目标运行参数运行。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的空调控制方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的空调控制方法。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，每间隔第一预设时间段，就会获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息，并判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；然后根据判断结果，确定空调的目标运行参数，控制空调以目标运行参数运行。如此，在空调室外温湿度变化较大时，空调可以每间隔第一预设时间段，确定一次空调的目标运行参数，可以起到及时调整作用；并且，在外部环境变化较快时，不需要用户参与调节，空调本身自动确定目标运行参数，极大的方便了用户的体验，减少了用户的操作。
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。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的空调控制方法的流程图；
图2为本申请另一实施例提供的空调控制方法的流程图；
图3为本申请一实施例提供的空调控制方法中确定目标运行参数的流程图；
图4为本申请一实施例提供的空调控制方法中神经网络预测模型训练过程的流程图；
图5为本申请一实施例提供的空调控制装置的结构图；
图6为本申请一实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请一实施例中提供了一种空调控制方法，该方法可以应用于任意一种形式的电子设备中，如车载空调或室内空调中。如图1所示，该空调控制方法，包括：
步骤101、每间隔第一预设时间段，获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息。
一些实施例中，第一预设时间段内的室外环境参数变化信息可以为室外温度变化率、室外湿度变化率、室外日照强度变化率；也可以为室外温度变化量、室外湿度变化量、室外日照强度变化量。
以室外环境参数变化信息为室外温度变化率为例，其获取方式可以为：获取第一预设时间段计时开始时，空调的第一室外温度值，获取第一预设时间段计时结束时，空调的第二室外温度值，将第一室外温度值和第二室外温度值差值的绝对值除以第二室外温度值得到室外温度变化率。
第一预设时间段可以根据实际情况进行设定，例如，在室外温湿度变化较大时，可以将第一预设时间段设置为半小时至1小时；变化不大时，可以设置为2小时至3小时，此处不做限定。
步骤102、判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果。
一些实施例中，室外参数变化条件可以根据室外环境参数变化信息进行设置，例如，在室外环境参数变化信息为室外温度变化率时，室外参数变化条件可以设置为室外温度变化率阈值；进一步的，判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，便可以为判断室外参数变化条件是否达到室外温度变化率阈值。
步骤103、根据判断结果，确定空调的目标运行参数。
一些实施例中，判断结果包括是和否，通过不同的判断结果确定空调的目标运行参数，可以动态的对空调进行调节。具体的，在判断结果为否时，可以将开机运行参数作为目标运行参数；在判断结果为是时，可以重新根据室内外环境参数确定目标运行参数。
步骤104、控制空调以目标运行参数运行。
一些实施例中，在确定了目标运行参数后，控制空调以目标运行参数运行，以满足用户需求。其中，目标运行参数包括运行温度和运行风档。
本实施例中，每间隔第一预设时间段，就会获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息，并判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；然后根据判断结果，确定空调的目标运行参数，控制空调以目标运行参数运行。如此，在空调室外温湿度变化较大时，空调可以每间隔第一预设时间段，确定一次空调的目标运行参数，可以起到及时调整作用；并且，在外部环境变化较快时，不需要用户参与调节，空调本身自动确定目标运行参数，极大的方便了用户的体验，减少了用户的操作。
本申请另一实施例中提供了一种空调控制方法，如图2所示，该空调控制方法，包括：
步骤201、每间隔第二预设时间段，获取第二预设时间段内的室内环境参数变化信息。
一些实施例中，在空调开机运行时，空调可以根据获取的室内外环境参数确定出空调的开机运行参数，并将空调以该开机运行参数运行，以调节室内温度。
空调在以开机运行参数运行时，室内的环境参数会逐渐发生变化，本实施例中，每间隔第二预设时间段获取室内环境变化参数信息，以进一步控制空调。
其中，室内环境参数信息可以为室内温度变化率、室内湿度变化率，也可以为室内温度变化量、室内湿度变化量。
第二预设时间段也可根据实际情况进行设定，此处不再举例说明。可以理解的是，第二预设时间段可以与第一预设时间段相同也可以不同。
步骤202、判断室内环境参数变化信息是否满足预设室内参数变化条件，若否，执行步骤203，否则执行步骤204。
一些实施例中，通过将室内环境参数变化信息与预设室内参数变化条件进行比较，判断室内是否已达到工况稳定。具体的，室内参数变化条件可以为室内参数变化阈值。
步骤203、对获取第二预设时间段内的室内环境参数变化信息的次数进行计数，得到第一计数结果，并控制空调以开机运行参数运行。
一些实施例中，在室内环境参数变化信息不满足预设室内参数变化条件时，对步骤201的获取次数进行计数得到第一计数结果，通过计数可以确定室内从开机到工况稳定所需的时间。
一些实施例中，在室内环境参数变化信息满足预设室内参数变化条件时，表明室内以达到工况稳定，控制空调以开机运行参数继续运行即可。
可以理解的是，在室内环境参数变化信息不满足预设室内参数变化条件时，需要循环执行步骤201至步骤203，直至满足预设室内参数变化条件，并在满足预设室内参数变化条件后，清空第一计数结果。
步骤204、每间隔第一预设时间，获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息。
本步骤的具体实现，可以参照上述相关实施例，此处不再赘述。
步骤205、判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，若判断结果为否，执行步骤206至步骤207，否则，执行步骤208至步骤209。
一些实施例中，通过判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，可以确定室外环境是否发生了较大的变化。
步骤206、获取空调的开机运行参数，将开机运行参数作为目标运行参数。
一些实施例中，在室外环境参数变化信息不满足预设室外参数变化条件时，表明室外环境参数变化没有明显变化，此时，控制空调以开机运行参数继续运行即可。
步骤207、对获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息的次数进行计数，得到第二计数结果。
一些实施例中，在室外环境参数变化信息不满足预设室外参数变化条件时，可以对获取室外环境参数变化信息的次数进行计数。
可以理解的是，在室外环境参数变化信息不满足预设室外参数变化条件时，需要循环执行步骤204至步骤207，直至满足预设室外参数变化条件，并在满足预设室外参数变化条件后，清空第二计数结果。
步骤208、获取空调的室内外环境参数。
具体的，获取空调的室内外环境参数，具体包括：
获取设置在空调室内进风区的热电偶发送的室内温度；
获取设置在空调室内进风区的湿度传感器发送的室内湿度；
获取设置在空调室外进风区的热电偶发送的室外温度；
获取设置在空调室外进风区的湿度传感器发送的室外湿度；
获取服务器发送的空调使用地的温度、空调使用地的湿度和日照强度；
将室内温度、室内湿度、室外温度、室外湿度、日照强度、空调使用地的温度、空调使用地的湿度作为室内外环境参数。
其中，空调使用地的温度、空调使用地的湿度和日照强度可以联网获得。
步骤209、根据室内外环境参数确定目标运行参数。
一些实施例中，根据室内外环境参数确定目标运行参数的方式有多种，例如，可以通过神经网络模型预测得到，也可以将室内外环境参数与预设的参数范围等级进行比较，确定该室内外环境参数对应的参数范围等级，获取该参数范围等级对应的运行参数，并作为目标运行参数。
以下以目标运行参数通过神经网络模型预测得到进行具体的说明，包括：
步骤301、将室内外环境参数输入神经网络预测模型。
可以理解的是，神经网络预测模型可以通过训练数据训练得到。
步骤302、通过神经网络预测模型确定室内外环境参数在各预设舒适等级下对应的各运行参数，获取各运行参数下空调的运行功率，将运行功率中的最小值对应的运行参数，作为目标运行参数。
其中，舒适等级可以根据实际情况设定，例如，设置等级为8、9、10的级别作为预设舒适等级。
具体的，神经网络预测模型的训练过程，包括：
步骤401、获取训练样本集，训练样本集中包括N个训练样本，各训练样本包括室内外环境训练参数、M个训练运行参数、在各训练运行参数下运行时空调的训练运行功率、在各训练运行参数下运行时的舒适等级。
其中，N和M均为正整数。
其中，训练运行参数可随机生成，也可以进行不同档位的设定，训练运行参数包括温度和风挡。训练运行功率为空调稳定运行时，根据空调运行时的电压、电流等计算得到的。预设舒适等级是体验者在空调为运行参数并稳定运行后，体验者的主观舒适性感受。具体的，可以分为10个等级，各等级的评判标准以及相应的等级如表1所示。
表1
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分别对训练样本集中的训练样本执行以下训练过程：
步骤402、将训练样本中的室内外环境训练参数、各舒适等级输入初始神经网络模型中，对初始神经网络模型进行训练，以使初始神经网络模型在各舒适等级下，输出室内外环境训练参数对应的空调的训练运行参数、在训练运行参数下运行时空调的训练运行功率，得到初始神经网络预测模型。
步骤403、获取验证样本集，验证样本集中包括X个验证样本，各验证样本包括室内外环境验证参数、预设舒适等级、预测验证结果；预测验证结果包括在预设舒适等级下的验证运行参数、在验证运行参数下运行时空调的验证运行功率。
其中，X为正整数，验证样本集可以为训练样本集的一部分，也可以重新获取。
步骤404、将验证样本依次输入初始神经网络预测模型，得到各验证样本的预测结果，根据预测结果和预测验证结果计算验证样本集的预测准确度。
步骤405、判断预测准确度是否大于或等于预设准确度阈值，若否，执行步骤406，否则，执行步骤407。
步骤406、调整初始神经网络预测模型的参数，再次获取训练样本集。
重复执行步骤402至步骤406，直至预测准确度大于或等于预设准确度阈值；
步骤407、将初始神经网络预测模型作为神经网络预测模型。
步骤210、控制空调以目标运行参数运行。
一些实施例中，在确定了目标运行参数后，控制空调以目标运行参数运行，以满足用户需求。
可以理解的是上述步骤203以及步骤209也可以选择不执行。
本实施例中，在空调开机后，空调可以根据获取的室内外环境参数确定出空调的开机运行参数，并将空调以该开机运行参数运行。然后每间隔第二预设时间段获取室内环境参数变化信息，在确定室内环境参数变化信息满足预设室内参数变化条件后，每间隔第一预设时间段获取室外环境参数变化信息，在确定室外环境参数变化信息满足预设室内参数变化条件后，重新获取室内外环境参数，并根据此时的室内外环境参数确定目标运行参数，并控制空调以目标运行参数运行。此过程中，在室外环境参数变化较大时，重新确定空调的运行参数，空调自动控制运行，不必用户参与，极大的方便了用户操作，尤其时在空调为车载空调时，室外环境参数变化较快，不必用户频繁操作，行驶过程更加安全。
基于同一构思，本申请实施例中提供了一种空调控制装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图5所示，该装置主要包括：
获取模块501，用于每间隔第一预设时间段，获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断模块502，用于判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
确定模块503，用于根据判断结果，确定空调的目标运行参数；
控制模块504，用于控制空调以目标运行参数运行。
基于同一构思，本申请实施例中提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备主要包括：处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601、通信接口602和存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。其中，存储器603中存储有可被至处理器601执行的程序，处理器601执行存储器603中存储的程序，实现如下步骤：
每间隔第一预设时间段，获取第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
根据判断结果，确定空调的目标运行参数；
控制空调以目标运行参数运行。
上述电子设备中提到的通信总线604可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线604可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口602用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器603可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。
上述的处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等，还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本申请的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的空调控制方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如DVD)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种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、物品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、物品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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：
每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断所述室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
根据所述判断结果，确定所述空调的目标运行参数；
控制所述空调以所述目标运行参数运行。
2.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述根据所述判断结果，确定所述空调的运行参数，包括：
若所述判断结果为是，获取空调的室内外环境参数，根据所述室内外环境参数确定所述空调的目标运行参数；
若所述判断结果为否，获取所述空调的开机运行参数，将所述开机运行参数作为所述目标运行参数。
3.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息之前，还包括：
每间隔第二预设时间段，获取所述第二预设时间段内的室内环境参数变化信息；
若所述室内环境参数变化信息不满足预设室内参数变化条件，对获取所述第二预设时间段内的室内环境参数变化信息的次数进行计数，得到第一计数结果，并控制所述空调以开机运行参数运行；
若所述室内环境参数变化信息满足预设室内参数变化条件，清空所述第一计数结果，并执行所述每间隔第一预设时间，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息步骤。
4.根据权利要求2所述的空调控制方法，其特征在于，所述获取所述空调的开机运行参数，将所述开机运行参数作为所述目标运行参数之后，还包括：
对获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息的次数进行计数，得到第二计数结果；并在所述判断结果为是后，清空所述第二计数结果。
5.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息，包括：
获取所述第一预设时间段计时开始时，所述空调的第一室外环境参数；
获取所述第一预设时间段计时结束时，所述空调的第二室外环境参数；
根据所述第一室外环境参数和所述第二室外环境参数确定所述室外环境参数变化信息。
6.根据权利要求2所述的空调控制方法，其特征在于，所述根据所述室内外环境参数确定所述空调的目标运行参数，包括：
将所述室内外环境参数输入神经网络预测模型；
通过所述神经网络预测模型确定所述室内外环境参数在各预设舒适等级下对应的各运行参数，获取各所述运行参数下所述空调的运行功率，将所述运行功率中的最小值对应的所述运行参数，作为所述目标运行参数。
7.根据权利要求6所述的空调控制方法，其特征在于，所述神经网络预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本集，所述训练样本集中包括N个训练样本，各所述训练样本包括室内外环境训练参数、M个训练运行参数、在各所述训练运行参数下运行时所述空调的训练运行功率、在各所述训练运行参数下运行时的舒适等级；
分别对所述训练样本集中的训练样本执行以下训练过程：
将所述训练样本中的室内外环境训练参数、各所述舒适等级输入初始神经网络模型中，对所述初始神经网络模型进行训练，以使所述初始神经网络模型在各所述舒适等级下，输出所述室内外环境训练参数对应的所述空调的训练运行参数、在所述训练运行参数下运行时所述空调的训练运行功率，得到初始神经网络预测模型；
获取验证样本集，所述验证样本集中包括X个验证样本，各所述验证样本包括室内外环境验证参数、所述预设舒适等级、预测验证结果；所述预测验证结果包括在所述预设舒适等级下的验证运行参数、在所述验证运行参数下运行时所述空调的验证运行功率；
将所述验证样本依次输入初始神经网络预测模型，得到各所述验证样本的预测结果，根据所述预测结果和所述预测验证结果计算所述验证样本集的预测准确度；
若所述预测准确度小于预设准确度阈值，调整所述初始神经网络预测模型的参数，再次获取所述训练样本集，重复执行所述训练过程，直至所述预测准确度大于或等于预设准确度阈值；
若所述预测准确度大于或等于预设准确度阈值，将所述初始神经网络预测模型作为所述神经网络预测模型。
8.一种空调控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于每间隔第一预设时间段，获取所述第一预设时间段内的室外环境参数变化信息；
判断模块，用于判断所述室外环境参数变化信息是否满足预设室外参数变化条件，得到判断结果；
确定模块，用于根据所述判断结果，确定所述空调的目标运行参数；
控制模块，用于控制所述空调以所述目标运行参数运行。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现权利要求1-7任一项所述的空调控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的空调控制方法。
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