CN112050437A - 制冷工况下空调器的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于空调器领域，具体提供一种制冷工况下空调器的控制方法。本发明旨在解决现有的空调器在制冷工况下不能够精确地完成对于开机时间的判断，进而造成开机时间不准，影响用户体验的问题，本发明的空调器包括压缩机和室内风机，控制方法包括：获取房间内的实际温度T、实际湿度RH；基于空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启空调器的时间△t。本发明能够精确控制在用户回家之前需要提前开启空调器的时间△t，从而节约能源的同时，在用户到家时，室内温湿度均达到用户设定的标准。

Description

制冷工况下空调器的控制方法

技术领域

本发明属于空调器技术领域，具体提供一种制冷工况下空调器的控制方法。

背景技术

空调器在日常生活中应用广泛，特别是在智能家居领域，随着用户的要求逐渐提升，带有智能控制的空调器受到越来越多用户的青睐。

对于空调器开机时间的智能控制方法很多，但均不能够精准地根据室内环境进行设置，特别是在制冷工况下，由于通常是在炎热的夏季进行制冷，常规控制方法往往是仅通过室内温度来判断开机时间。而往往由于开机时间不准确，会造成用户到家后室内温湿度还并未达到要求温湿度，引起用户不满，或者早已达到要求温湿度，浪费电能。

相应的，本领域需要一种新的制冷工况下空调器的控制方法来解决现有的空调器在制冷工况下不能够精确地完成对于开机时间的判断，进而造成开机时间不准，影响用户体验的问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有的空调器在制冷工况下不能够精确地完成对于开机时间的判断，进而造成开机时间不准，影响用户体验的问题，本发明提供了一种制冷工况下空调器的控制方法，所述空调器包括压缩机和室内风机，其特征在于，所述控制方法包括：

获取房间内的实际温度T、实际湿度RH；

基于所述空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从所述实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从所述实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；

比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，所述空调器的运行参数包括空调器的制冷速度v₁和除湿速度v₂，所述用户习惯信息包括所述习惯温度T_s和所述习惯湿度RH_s；

其中，所述制冷速度v₁基于所述空调器的制冷功率w₁和室内空间面积S确定，所述除湿速度v₂基于所述空调器的除湿功率w₂和室内空间面积S确定。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，“基于所述空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从所述实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从所述实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂”的步骤进一步包括：

基于所述实际温度T、所述习惯温度T_s和所述制冷速度v₁，计算从所述实际温度T降温至所述习惯温度T_s的时间t₁；

基于所述实际湿度RH、所述习惯湿度RH_s和所述除湿速度v₂，计算从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，“比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t”的步骤进一步包括：

当t₁＞t₂+t_e时，△t＝t₁；

其中，t_e为时间补偿值。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，所述控制方法进一步包括：

当△t＝t₁时，控制所述压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制所述室内风机以第一预设转速r₁运行。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，“比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t”的步骤进一步包括：

当t₁≤t₂+t_e时，△t＝t₂；

其中，t_e为时间补偿值。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，所述控制方法进一步包括：

当△t＝t₂时，控制所述压缩机以第二预设频率f₂运行，并且控制所述室内风机以第二预设转速r₂运行。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，所述时间补偿值t_e＝10s。

在上述制冷工况下空调器的控制方法的优选技术方案中，所述控制方法还包括：

每隔t_r时间，更新所述用户习惯信息。

本发明还提供了一种制冷工况下空调器的控制方法，所述空调器包括压缩机和室内风机，其特征在于，所述控制方法包括：

获取房间内的实际温度T、实际湿度RH、用户习惯温度T_s、习惯湿度RH_s，以及所述空调器的制冷速度v₁和除湿速度v₂；

基于所述实际温度T、所述习惯温度T_s和所述制冷速度v₁，计算从所述实际温度T降温至所述习惯温度T_s的时间t₁；

基于所述实际湿度RH、所述习惯湿度RH_s和所述除湿速度v₂，计算从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；

比较t₁和t₂的大小；

当t₁＞t₂+t_e时，需要提前开启所述空调器的时间△t＝t₁，且当△t＝t₁时，控制所述压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制所述室内风机以第一预设转速r₁运行；

当t₁≤t₂+t_e时，需要提前开启所述空调器的时间△t＝t₂，且当△t＝t₂时，控制所述压缩机以第二预设频率f₂运行，并且控制所述室内风机以第二预设转速r₂运行；

其中，t_e为时间补偿值。

本领域人员能够理解的是，在本发明的技术方案中，空调器包括压缩机和室内风机，控制方法包括：获取房间内的实际温度T、实际湿度RH；基于空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启空调器的时间△t。

通过上述设置方式，使得本发明的制冷工况下空调器的控制方法在对提前开启空调器的时间△t判断的过程中，同时引入了室内实际温度T、实际湿度RH，以及用户习惯温度T_s和习惯湿度RH_s，能够充分考虑到室内温度T和湿度RH与用户设置的习惯温度T_s和习惯湿度RH_s的差距，从而使空调器在△t时间内同时控制温度和湿度，使室内空间的温湿度能够均达到用户期望的状态，解决了现有的空调器在制冷工况下不能够精确地完成对于开机时间的判断，进而造成开机时间不准，影响用户体验的问题。本发明还优化了提前开启时间△t的时长，使空调器能够得到一个尽量小的提前开启时间△t，减少了电能的损耗。

附图说明

下面参照附图来描述本发明的制冷工况下空调器的控制方法。附图中：

图1为本发明的实施例一的制冷工况下空调器的控制方法的流程图；

图2为本发明的实施例一的制冷工况下空调器的控制方法的逻辑图。

图3为本发明的实施例二的制冷工况下空调器的控制方法的流程图；

图4为本发明的实施例三的制冷工况下空调器的控制方法的流程图；

图5为本发明的实施例四的制冷工况下空调器的控制方法的流程图；

图6为本发明的实施例五的制冷工况下空调器的控制方法的流程图；

图7为本发明的实施例五的打分系统的示意图。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。本领域技术人员可以根据需要对其作出调整，以便适应具体的应用场合。例如，尽管说明书中是以制冷功率w1和室内空间面积S计算制冷速度v1来进行描述的，但是，本发明显然可以采用其他形式来计算制冷速度v1，例如，生产厂商往往会在产品进行研发阶段时，对产品进行大量测试，得出一个根据空调器的标准匹数和室内面积S来确定制冷速度v1的对照表格，可以通过该对照表格，直接得出制冷速度v1。

实施例一

首先参照图1，对现有的制冷工况下空调器的控制方法进行描述。其中，图1为本发明的制冷工况下空调器的控制方法的流程图。

如图1所示，为解决现有的空调器在制冷工况下不能够精确地完成对于开机时间的判断，进而造成开机时间不准，影响用户体验的问题，本发明的空调器包括压缩机和室内风机，制冷工况下空调器的控制方法包括：

S100、获取房间内的实际温度T、实际湿度RH。

可以通过空调器内设置的检测模块，来检测室内的实际温湿度，如采用温度传感器和湿度传感器分别检测室内的实际温度和湿度。

S200、基于空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂。

根据空调器本身的运行参数、用户习惯温度T_s、习惯湿度RH_s、以及房间内的实际温度T、实际湿度RH，来计算降温时间t₁和除湿时间t₂。由于降温与除湿的作用是相伴的，即在降温时也会附带除湿，在除湿时也会附带降温，将t₁和t₂均提前求出，即可为后续的需要提前开启空调器的时间△t的确定作准备。

S300、比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启空调器的时间△t。

比较t₁和t₂的大小，可以确定控制空调器需要以降温为主还是以除湿为主，并根据降温/除湿的参数，计算出在降温/除湿过程中，相应地对除湿/降温所产生的影响，最终使得降温和除湿能够较为同步地进行，进而确定出开启空调器的时间△t。

下面进一步参照图1和图2，对本发明的制冷工况下空调器的控制方法进行详细描述。其中，图2为本发明的制冷工况下空调器的控制方法的逻辑图。

如图1和图2所示，在一种可能的实施方式中，空调器的运行参数包括空调器的制冷速度v₁和除湿速度v₂，用户习惯信息包括习惯温度T_s、习惯湿度RH_s。其中，制冷速度v₁可以根据空调器的制冷功率w₁和室内空间面积S计算得到，除湿速度v₂可以根据空调器的除湿功率w₂和室内空间面积S计算得到，制冷速度v₁和除湿速度v₂的计算方式较为传统，在此不在赘述。计算得到制冷速度v₁和除湿速度v₂后，可以储存在空调器内，以便随时调取使用。S200的步骤的计算方法进一步包括：基于实际温度T、习惯温度T_s和制冷速度v₁，计算从实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁，基于实际湿度RH、习惯湿度RH_s和除湿速度v₂，计算从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂。

通过T、T_s和v₁来计算t₁的方式多样，在一种较为优选地计算方式中，可以采用如下公式(1)和公式(2)来计算：

t₁＝k₁*(T-T_s)/v₁ (1)

t₂＝k₂*(RH-RH_s)/v₂ (2)

公式(1)中，T-T_s为室内温度差值，v₁为制冷速度，两者比值即为所需要的时间，但是，实际应用中，由于T、T_s和v₁的不准确性，实际应用中往往需要一个补偿值k₁，来使t₁尽量接近实际值。同理，公式(2)中，RH-RH_s为室内湿度的差值，v₂为除湿速度，两者比值即为所需要的时间，k₂为补偿值。

上述设置方式的优点在于：通过上述方式，能够得到极其接近实际值的t₁和t₂，使后续基于t₁和t₂得到的△t的值更加精准，也就使用户能够得到更好地空调器使用体验。

如图2所示，在一种可能的实施方式中，S300的步骤进一步包括：当t₁＞t₂+t_e时，△t＝t₁，当△t＝t₁时，控制压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制室内风机以第一预设转速r₁运行。当t₁≤t₂+t_e时，△t＝t₂，当△t＝t₂时，控制压缩机以第二预设频率f₂运行，并且控制室内风机以第二预设转速r₂运行。其中，t_e为时间补偿值，f₁可以为压缩机在制冷时的额定运行频率，r₁可以为室内风机在制冷时的额定运行转速，f₂可以为压缩机在除湿时的额定运行频率，r₂可以为室内风机在除湿时的额定运行转速。

需要说明的是，空调制冷和除湿所需要的功率和风速是不同的，制冷是需要高风速，以使换热更高效、更迅速，对于冷媒的温度要求并不是很低。但是除湿恰恰相反，除湿是需要冷媒的温度很低，相应地风速要降低，以实现与室内盘管的充分接触，温度相比于露点温度越低，其除湿能力越强。但不可否认，除湿过程中必然伴随着制冷，制冷过程中也会伴随着除湿，只是针对室内温湿度情况，需要选择性地选取除湿控制和降温控制。

上述设置方式的优点在于：由于制冷和除湿过程中，第一预设频率f₁和第一预设转速r₁与第二预设频率f₂和第二预设转速r₂的值是不同的，这就造成如果在f₁与r₁的模式下运行，降温时间是t₁，但是除湿时间并不是t₂，因此，相应地将降温时间t₁和除湿时间t₂之间增加了一个补偿值t_e，从而可以使两者在同一个压缩机频率和风机转速下进行比较。当在f₂与r₂的模式下运行时同理，t₂是真实值，但t₁并不是。当t₁＞t₂+t_e时，说明制冷的时间是高于补偿后的除湿的时间的，因此，空调器仍然应该以制冷为主，此时，△t＝t₁，控制空调器在f₁与r₁的模式下运行，当制冷完毕时，除湿也已经优先完成。相反地，当t₁≤t₂+t_e时，说明补偿后的除湿的时间是高于制冷的时间的，因此，空调器会以优先除湿为主，此时，△t＝t₂，控制空调器在f₂与r₂的模式下运行，当除湿完毕时，制冷也已经优先完成。

在一种可能的实施方式中，控制方法还包括：每隔t_r时间，更新用户习惯信息。例如，每隔一周或一个月的时间，重新计算这段时间内用户控制空调器时设定的温度的平均值和设定的湿度的平均值，然后将其作为新的习惯温度和习惯湿度进行储存。

上述设置方式的优点在于：在一年四季，用户对于室内温度和湿度的需求是不同的，例如，在夏季，室内27℃左右，用户就会感觉很凉爽，但是在冬季，室内达到21℃，用户就会感觉很温暖，不必在增加温度，同理，四季中对于湿度的需求也不同。因此，随着时间的变化，用户对于温湿度的要求也是在不断变化的，这就需要空调器有自主学习能力，定期更新用户习惯信息，更加匹配用户在当前季节下的需求。

综上所述，本发明能够精确控制在用户回家之前，提前开启空调器的时间△t，从而在节约电能消耗的同时，使用户到家时，室内温湿度均达到用户设定的标准。通过基于实际温度T、习惯温度T_s、实际湿度RH、习惯湿度RH_s、补偿值k₁、补偿值k₂、制冷速度v₁和除湿速度v₂来计算t₁和t₂，并根据t₁、t₂和补偿值t_e，来最终确定需要提前开启所述空调器的时间△t，均是为了使△t更准确。

需要说明的是，上述实施方式仅仅用来阐述本发明的原理，并非旨在与限制本发明的保护范围，在不偏离本发明原理的条件下，本领域技术人员能够对上述结构进行调整，以便本发明能够应用于更加具体的应用场景。

例如，在一种可替换的实施方式中，空调器的运行参数还可以是一个根据空调器的标准功率匹数和室内面积S来确定制冷速度v₁的对照表格，该对照表格可以是生产厂商在出厂时已经经过多次测试进行统计好的，这样就无需通过计算得到制冷功率w₁和除湿功率w₂，而是直接通过表格查询到制冷速度v₁和除湿速度v₂，这些都不偏离本发明的原理，因此都将落入本发明的保护范围之内。

例如，在另一种可替换的实施方式中，用户习惯信息中的室内空间面积S的参数还可以替换成室内空间体积，由于每个楼层的高度并不是一定的，特别是对于会场、大厅这种室内高度很高的场所，使用室内空间体积来计算t₁和t₂能够更加准确，这些都不偏离本发明的原理，因此都将落入本发明的保护范围之内。

例如，在另一种可替换的实施方式中，t1和t2的计算也不仅仅是依靠t₁＝k₁*(T-T_s)/v₁和t₂＝k₂*(RH-RH_s)/v₂两个公式进行计算，如果没有k₁和k₂，也是可以得到t₁和t₂的，仅仅是距离实际值多了一些偏差，因此，这两个公式仅仅是为了表达发明人基于T、T_s、RH、RH_s、k₁和k₂的一种计算方式，对t₁和t₂的计算方法多样，此处并不能一一列举，但只要是基于本发明提出的上述参数计算t₁和t₂，都不偏离本发明的原理，因此都将落入本发明的保护范围之内。

例如，在另一种可替换的实施方式中，当t₁＞t₂+t_e时，△t＝t₁，此时控制压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制室内风机以第一预设转速r₁运行，这种设计虽然计算简单，也可以实现在降温完成的同时，除湿也已经完成，两者基本同步。但是，其并未使降温和除湿完全同步，如果想要使两者完全同步，则还可以精确调整压缩机的频率和风机转速，使t₁＝t₂+t_e，但相应地，其增加了计算难度与控制难度，需要对压缩机的频率和风机的转速进行实时控制或分段控制。同理，当t₁≤t₂+t_e时，是一个道理，只要实时满足t₁＝t₂+t_e，即可使除湿与降温同步完成，这些都不偏离本发明的原理，因此都将落入本发明的保护范围之内。

上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行，例如空调器的运行参数、用户的习惯信息、房间内的实际温度T和实际湿度RH的获取顺序是可以进行调换的，并不会影响计算，类似这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。

在实施例一中，主要介绍如何确定提前开启空调器的时间△t，使得用户在下班回家后，室内能够保持较舒适的均衡的温湿度。但是，空调系统何时开启，在实施例一中并未介绍。

现有技术中通常是用户设定一个预设开机时刻，如下午6:00，当提前开启空调器的时间△t为30min，以此来确定提前开启时刻，如根据预设开机时刻为下午6:00，提前开启空调器的时间△t为30min，那么提前开启时刻就是下午5:30。

但是，由于用户每次的预设开机时刻并不是均为6:00，也就是用户并不是每次都是6:00到家，这样的话，就可能会造成提前开启，浪费能源，延后开启，用户体验不佳的情况。并且，提前开启空调器的时间△t如果不参照外部环境，也并不一定能够每次均准时完成调节，进而对提前开启时刻作出误判，同样可能造成浪费能源或用户体验不佳的情况。

那么，如何准确确定预设开机时刻，以及如何保证提前开启空调器的时间△t，通过这两者来保证提前开启时刻的准确性，将在实施例二至实施例四中重点阐述。

实施例二

为了解决现有的预设开机时刻以及提前开启空调器的时间△t均不够精确的问题，本发明在实施例一中的S100步骤之前增加了对于预设开机时刻和提前开启空调器的时间△t的补偿。

参见图3，其中，图3为本发明的实施例二的制冷工况下空调器的控制方法的流程图。

如图3所示，在一种较佳的实施方式中，空调器的控制方法还包括：

S110、获取空调器的预设开机时刻和室外环境温度。

本实施方式中的预设开机时刻可以是用户主动设置的开机时刻，也可以是基于空调器的历史开机时刻统计得出的开机时刻。例如预设开机时刻可以是用户通过遥控器、手机APP等方式设定的开机时刻，或者空调器的控制器或云端服务器根据空调器的历史实际开机时刻统计得出的开机时刻，如利用统计学方法和概率论计算等方法对空调器的历史实际开机时刻进行统计计算得出的历史实际开机时刻的平均值，并将该平均值作为本次空调器的预设开机时刻。下文将以云端服务器进行统计计算为例对本控制方法进行阐述。在获取空调器的预设开机时刻的同时、之前或之后，获取空调器所在位置的室外环境温度，如通过设置于室外机的温度传感器等采集室外环境温度。

S111、基于时间修正参数，修正预设开机时刻。

时间修正参数用于表征预设开机时刻与实际开机时刻之间的对应关系，也即用户设定的或计算出的预设开机时刻与实际开机时刻之间的偏差。在用户设定或空调器计算出预设开机时刻后，基于时间修正参数对该开机时刻进行修正，如在确定出的预设开机时刻的基础上通过增加或减少一个时间段的方式对预设开机时刻进行修正，可以使得修正后的预设开机时刻更加接近用户的真实开机时间。例如，预设开机时刻为18:00，时间修正参数为+10min，那么修正后的预设开机时刻为18:00+10min＝18:10。

在一种优选的实施方式中，时间修正参数为空调器上一次运行时确定的。具体地，在空调器上一次接收到开机指令运行时，如前一天的相同时段或前几天的相同时段空调器接收开机指令时，首先记录当前实际开机时刻，然后将本次以前(包括本次)设定天数内的历史预设开机时刻和历史实际开机时刻进行统计，并分别计算设定天数内的历史预设开机时刻的均值和历史实际开机时刻的均值。然后计算历史实际开机时刻的均值与历史预设开机时刻的均值之间的第一差值，并将该第一差值作为时间修正参数进行存储，供下一次修正预设开机时刻使用。

举例而言，云端服务器统计空调器包括本次在内的过去7天的同一时段(如18:00-19:00)的历史预设开机时刻和历史实际开机时刻，并计算所有历史预设开机时刻的均值和所有历史实际开机时刻的均值，如历史预设开机时刻的均值计算出为18:30，历史实际开机时刻的均值计算出为18:40，那么第一差值等于18:40-18:30＝10min，也就是说，时间修正参数为10min，也即在过去7天内，用户的实际开机时刻比预设开机时刻平均晚了10min。由此，在下一次预估预设开机时刻时，通过计算预估出的预设开机时刻与时间修正参数的总和作为修正后的预设开机时刻，从而提升预设开机时刻的预估精准度，减少能源浪费，提升用户体验。当然，上述举例中时间修正参数是以正数为例进行说明的，如果求得的时间修正参数为负数，本控制方法同样成立。如时间修正参数为-10min，那么表示过去7天内用户的实际开机时刻比预设开机时刻平均早了10min，由此在下一次预估预设开机时刻时，通过计算预设开机时刻与时间修正参数的总和，即预设开机时刻减去10min作为修正后的预设开机时刻，同样可以提升预设开机时刻的预估精准度。

S112、开启S100至S300步骤，确定需要提前开启空调器的时间△t。

S100步骤至S300步骤与实施例一中的实施方式相同，此处先求出需要提前开启空调器的时间△t的数值，为后续补偿和确定提前开启时刻做准备。

S113、基于室外环境温度，对提前开启空调器的时间△t进行补偿。

基于室外环境温度，对提前开启空调器的时间△t进行补偿，如在确定室外环境温度后，云端服务器基于室外环境温度计算出与该室外环境温度相匹配的提前开启空调器的时间△t的补偿值，再与△t结合，得到补偿后的提前开启空调器的时间△t。

较为优选的，可以基于室外环境温度与提前开启空调器的时间△t的补偿值之间的拟合公式，计算提前开启空调器的时间△t的补偿值。例如，采用如下公式(1)计算提前开启空调器的时间△t的补偿值t_k：

t_k＝k×Tao+b (1)

公式(1)中，t_k代表提前开启空调器的时间△t的补偿值，Tao为室外环境温度，k和b为常数，该常数可以基于实验数据拟合得出。例如，针对不同室外环境温度和提前开启空调器的时间△t的补偿值进行多次对照实验，从而建立提前开启空调器的时间△t的补偿值与室外环境温度的线性关系。例如，室外环境为25℃时，t_k＝0,室外环境为30℃时，t_k＝5min，等等，基于这些实验数据带入，得到一个k和b，进而在下次得到室外环境温度后，直接求出一个补偿值t_k。

当然，提前开启空调器的时间△t的补偿值的确定还可以基于室外环境温度与提前开启空调器的时间△t的补偿值的其他关系进行，如基于室外环境温度与提前开启空调器的时间△t的补偿值固定对应关系确定等。如基于空气调节试验确定出室外环境温度与提前开启空调器的时间△t的补偿值的对照表，利用该对照表确定在不同室外环境温度下的提前开启空调器的时间△t的补偿值。

上述设置方式的优点在于：由于不同的室外环境温度对空调器的空气调节能力有很大的影响，因此通过利用室外环境温度与提前开启空调器的时间△t的补偿值之间的拟合公式或对应关系确定补偿后的提前开启空调器的时间△t，能够保证提前开启空调器的时间△t的精确性，避免能源被过度浪费。

S114、基于补偿后的提前开启空调器的时间△t和修正后的预设开机时刻，确定提前开启时刻。

基于修正后的预设开机时刻和经过室外环境温度补偿后的提前开启空调器的时间△t，计算空调器的提前开启时刻；在修正预设开机时间后，空气调节模式的开启时刻就可以基于提前开启空调器的时间△t确定。例如，空调器的提前开启空调器的时间△t为5min，则在修正后的预设开机时刻为18:10时，提前开启时刻为18:05。

通过上述描述可以看出，本发明的空调器的控制方法能够提基于时间修正参数对预设开机时刻进行修正，提升时间预估的精确度。具体而言，通过基于时间修正参数，修正预设开机时刻，本发明的控制方法能够基于用户的开机习惯对预设开机时刻进行修正，从而使修正后的预设开机时刻与用户的真实开机时间更加接近，做到针对单个用户的精确化和个性化对待，提高用户体验。另外，本发明基于室外环境温度对提前开启空调器的时间△t的补偿值进行确定，由于不同的室外环境温度对空调器的空气调节能力有很大的影响，因此通过利用室外环境温度对提前开启空调器的时间△t进行补偿，得到补偿后的提前开启空调器的时间△t，进一步保证提前开启空调器的时间△t的精确性，避免能源被过度浪费。

实施例三

本发明的实施例三在实施例二的基础上，去掉了基于室外环境温度，对提前开启空调器的时间△t进行补偿的步骤，而是直接使用提前开启空调器的时间△t。因为，只要适当选取压缩机频率和风机转速，就能够保证每次都能够在固定的提前开启空调器的时间△t内完成调节。但相应地，其相对于实施例二的补偿后的提前开启空调器的时间△t会有一定的误差，因此最终确定的提前开启时刻也会有一定的误差，但此处误差是可以接受范围内的。

具体实施例参见图4，其中，图4为为本发明的实施例三的制冷工况下空调器的控制方法的流程图。

如图4所示，在一种可能的实施方式中，空调器的控制方法还包括：

S120、获取空调器的预设开机时刻；

S121、基于时间修正参数，修正预设开机时刻；

S122、开启S100至S300步骤，确定需要提前开启空调器的时间△t；

S123、基于需要提前开启空调器的时间△t和修正后的预设开机时刻，确定提前开启时刻。

实施例四

本发明的实施例四中，在基于实施例二的基础上，去掉了基于时间修正参数，修正预设开机时刻的步骤。但相应的，由于实施例四缺少了对于预设开机时刻的修正步骤，因此其会相对于实施例二有一定的误差，但此处误差是可以接受范围内的。

具体实施例参见图5，其中，图5为本发明的实施例四的制冷工况下空调器的控制方法的流程图。

如图5所示，在一种可能的实施方式中，空调器的控制方法还包括：

S130、获取空调器的预设开机时刻和室外环境温度；

S131、开启S100至S300步骤，确定需要提前开启空调器的时间△t；

S132、基于室外环境温度，对提前开启空调器的时间△t进行补偿；

S133、基于补偿后的提前开启空调器的时间△t和预设开机时刻，确定提前开启时刻。

在实施例二至实施例四里面，我们均是基于空调器会提前开启，然后对提前开启时刻进行各种方式的优化，但是，如果用户在一段时间内，生活并不规律，例如经常出差，或者经常加班造成回家时间不稳定的话，那么是否开启S100步骤对室内空气进行调节，就需要进行判定了。基于上述问题，本发明的实施例五提出了一种判断方法，来确定是否开启S100步骤。

实施例五

为了解决当用户生活不规律时，空调器不能够自主判断是否对室内空气进行调节的问题，本发明在S100步骤之前还增加了对于是否开启空调器进行预测的步骤。

具体实施例参见图6和图7，其中，图6为本发明的实施例五的制冷工况下空调器的控制方法的流程图，图7为本发明的实施例五的打分系统的示意图。

如图6所示，在一种较佳的实施方式中，空调器的控制方法还包括：

S141、当到达预测时间点时，基于预先建立的打分系统，计算所述空调器在今日的提前开启时刻开启空调器的概率得分。

其中，打分系统用于表征空调器的历史运行信息和历史预测信息与空调器在下一提前开启时刻开启空调器的概率得分之间的对应关系。提前开启时刻与上述实施例二至实施例四中的含义相同，预测时间点为提前开启时刻之前的某一时间点，提前开启时刻为19:00，而预测时间点可以为19:00之前的1小时，即18:00。

云端服务器调用预先建立的打分系统，计算在19:00时空调器提前开启的概率得分，也即空调器在19:00时提前开启的概率。其中，打分系统用于表征空调器的历史运行信息和历史预测信息与空调器在下一提前开启时刻开启空调器的概率得分之间的对应关系，也就是说，将19:00输入打分系统后，打分系统会基于空调器的历史运行信息和历史预测信息计算出在该时间点提前开启空调器的概率。

在一种较佳的实施方式中，步骤S141可以进一步包括：将下一提前开启时刻输入预先训练的空调器开启概率模型，得到空调器在下一提前开启时刻开启空调器的历史开启概率；基于设定天数内在下一提前开启时刻开启空调器的天数，得到近期开启概率；基于历史预测信息，得到下一提前开启时刻的历史预测准确率；基于历史开启概率、近期开启概率和历史预测准确率，计算空调器在下一提前开启时刻开启空调器的概率得分；其中，空调器开启概率模型用于表征历史运行信息与历史开启概率之间的对应关系。具体地，如图7所示，在本实施方式中，在将提前开启时刻输入打分系统后，打分系统计算的分数来源于三部分，第一部分为基于训练好的空调器开启概率模型计算出的历史开启频率；第二部分为基于该提前开启时刻在设定天数内开启的次数得到的近期开启概率；第三部分为基于历史预测信息得到的该提前开启时刻的历史预测准确率；概率得分可以为历史开启概率、近期开启概率和历史预测准确率的加权值，其中三部分在打分系统中所占的权值分别可以为70分、15分和15分。

其中，第一部分中，空调器开启概率模型的建立过程具体可以为：以历史提前开启空调器时刻、该开启空调器时刻对应的开机次数和空调器的总运行天数为特征数据建立模型，得到历史提前开启空调器时刻与历史开启概率的对应关系，再将提前开启时刻输入该模型中，便可输出该提前开启时刻对应的历史开启概率。其中，第二部分中，设定天数可以为最近7天，最近7天中开启天数每增加1天的近期开启概率增加20％，当开启5天以上时，近期开启概率为100％。其中，第三部分中，历史预测信息可以为在该提前开启时刻的历史预测中，预测正确的数量与预测总数量的比值。

举例而言，将下一提前开启时刻为19:00输入打分系统后，开启空调器概率模型计算出在该开机时刻的历史开启概率为80％；近7天内开启天数为4天，则近期开启概率为80％；在19:00提前开启时刻的预测正确数量为7次，总数量为10次，即预测准确率为70％；由此将三个概率分别与其权值相乘后求和，得出概率得分为P＝80％×70+80％×15+70％×15＝78.5分。

S142、当概率得分大于设定阈值，且在到达提前开启时刻时，进入S100步骤。

例如，在满分100分的前提下，打分系统在18:00时计算出在19:00时提前开启空调器的概率得分为80分(即提前开启空调器的概率为80％)，证明用户很大可能在19:00后使用空调器，此时当到达提前开启时刻，云端服务器下发开启S100步骤的指令，以便空调器在19:00开机并开始调节室内的温湿度。再如，在打分系统计算出19:00提前开启空调器的概率得分为50分，证明用户很大可能在19:00以后不会使用空调，此时云端服务器控制空调器不开启S100步骤。

进一步地，在一种较佳的实施方式中，预测时间点可以基于如下方法确定：

基于空调器的历史运行信息，选择性地确定预测时间点。具体地，基于空调器的历史运行信息，判断空调器的活跃度；在空调器的活跃度为高时，统计设定天数内空调器在多个运行时段的运行次数；从多个运行时段内选取若干个运行次数大于设定次数的运行时段；分别计算每个被选取的运行时段内所有空调器提前开启时的开启时刻的平均值作为该运行时段的提前开启时刻；计算每个提前开启时刻与预设时间段的差值作为该提前开启时刻的预测时间点。举例而言，空调器的活跃度可以定义为在过去几天(如过去3天)有无开机行为，当过去几天内用户有开机记录时，则空调器的活跃度为高，否则，活跃度为低。在活跃度为低时，证明用户使用空调的次数较少，开启空调概率较低，此时不对空调器是否开启进行预测。在空调器的活跃度为高时，证明用户使用空调器较为频繁，其使用空调器的习惯和规律更容易分析，此时统计设定天数内(如最近7天内)空调器在多个运行时段的运行次数，如对所有开机的时刻按1小时为一个运行时段聚合计数，然后从多个运行时段中挑选出若干个7天内开机次数大于4次的时段，然后分别计算每个时段内的所有开机时刻的平均值，作为该运行时段的提前开启时刻，最后将每个提前开启时刻减去1小时候的时间点作为预测时间点，如某一提前开启时刻为19:00，那么18:00即为该提前开启时刻的预测时间点。

通过上述控制方式，本发明的控制方法能够提高空调器的智能化程度和用户体验。具体而言，通过在到达预测时间点时，基于打分系统计算空调器在下一提前开启时刻开启空调器的概率得分，本控制方法能够基于用户使用空调器的历史信息，合理预测用户在下一提前开启时刻开启空调的概率，从而在开启空调的概率较高时，在提前开启时候到来后，控制S100步骤开启，以控制室内温湿度同时达到平衡。并且，由于该预测过程全部自动完成，因此本控制方法能够提高空调器的智能化程度，提升用户体验。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种制冷工况下空调器的控制方法，所述空调器包括压缩机和室内风机，其特征在于，所述控制方法包括：

获取房间内的实际温度T、实际湿度RH；

基于所述空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从所述实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从所述实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；

比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t。

2.根据权利要求1所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，所述空调器的运行参数包括空调器的制冷速度v₁和除湿速度v₂，所述用户习惯信息包括所述习惯温度T_s和所述习惯湿度RH_s；

其中，所述制冷速度v₁基于所述空调器的制冷功率w₁和室内空间面积S确定，所述除湿速度v₂基于所述空调器的除湿功率w₂和室内空间面积S确定。

3.根据权利要求2所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，“基于所述空调器的运行参数和用户习惯信息，计算从所述实际温度T降温至习惯温度T_s的时间t₁和从所述实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂”的步骤进一步包括：

基于所述实际温度T、所述习惯温度T_s和所述制冷速度v₁，计算从所述实际温度T降温至所述习惯温度T_s的时间t₁；

基于所述实际湿度RH、所述习惯湿度RH_s和所述除湿速度v₂，计算从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂。

4.根据权利要求1所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，“比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t”的步骤进一步包括：

当t₁＞t₂+t_e时，△t＝t₁；

其中，t_e为时间补偿值。

5.根据权利要求4所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，所述控制方法进一步包括：

当△t＝t₁时，控制所述压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制所述室内风机以第一预设转速r₁运行。

6.根据权利要求1所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，“比较t₁和t₂的大小，并基于比较结果确定需要提前开启所述空调器的时间△t”的步骤进一步包括：

当t₁≤t₂+t_e时，△t＝t₂；

其中，t_e为时间补偿值。

7.根据权利要求6所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，所述控制方法进一步包括：

当△t＝t₂时，控制所述压缩机以第二预设频率f₂运行，并且控制所述室内风机以第二预设转速r₂运行。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，所述时间补偿值t_e＝10s。

9.根据权利要求1所述的制冷工况下空调器的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：

每隔t_r时间，更新所述用户习惯信息。

10.一种制冷工况下空调器的控制方法，所述空调器包括压缩机和室内风机，其特征在于，所述控制方法包括：

获取房间内的实际温度T、实际湿度RH、用户习惯温度T_s、习惯湿度RH_s，以及所述空调器的制冷速度v₁和除湿速度v₂；

基于所述实际温度T、所述习惯温度T_s和所述制冷速度v₁，计算从所述实际温度T降温至所述习惯温度T_s的时间t₁；

基于所述实际湿度RH、所述习惯湿度RH_s和所述除湿速度v₂，计算从实际湿度RH除湿至习惯湿度RH_s的时间t₂；

比较t₁和t₂的大小；

当t₁＞t₂+t_e时，需要提前开启所述空调器的时间△t＝t₁，且当△t＝t₁时，控制所述压缩机以第一预设频率f₁运行，并且控制所述室内风机以第一预设转速r₁运行；

当t₁≤t₂+t_e时，需要提前开启所述空调器的时间△t＝t₂，且当△t＝t₂时，控制所述压缩机以第二预设频率f₂运行，并且控制所述室内风机以第二预设转速r₂运行；

其中，t_e为时间补偿值。

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