CN112361544A - 酒店空调的控制方法、装置及酒店空调 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种酒店空调的控制方法、装置及酒店空调，酒店空调的控制方法包括建立酒店空调控制模型；获取酒店空调实际应用场景；将实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制。本申请可以针对不同酒店建立空调控制模型，输出符合该酒店在不同应用场景下的空调最优控制参数，使用该参数控制空调系统运行，实现个性化节能运行，自适应能力强。
Description
技术领域
本申请属于空调技术领域，具体涉及一种酒店空调的控制方法、装置及酒店空调。
背景技术
在庞大的酒店耗电量中，空调耗电量占到酒店用电量的40％～50％。而且，目前我国酒店业能源消耗费用平均约占酒店收入的13％左右，空调耗能则占据了此项费用51％的比例。酒店空调具有以下特点：1.一年运行时间长，尤其是热带和亚热带地区的酒店，空调使用时间有250天以上；2.一天运行时间多，几乎24小时都在使用空调；3.空调负荷变化幅度大，部分负荷时间长，一天的空调负荷、一年的空调负荷可以从3％变化到90％。
目前传统的酒店空调控制系统在使用过程中存在以下缺陷：1.目前酒店空调的设计都是按酒店夏季最大负荷匹配制冷机组、辅助设备，冷量调节性很差。2.只有在夏季天气炎热和酒店较高入住率(95％以上)的情况下其能效比较高。实际上，酒店全年85％以上的营业时间的入住率在20％～85％之间，能效比较低。3.在过渡季度(初夏或初秋)，为了节省空调费用，多数酒店在这个时段不开空调，导致客人住宿体验差满意度低。综上，传统的酒店控制系统不能满足酒店的节能、成本和客户体验的多重需求、控制方法通用，不符合各个酒店自身实际节能运行条件。
发明内容
为至少在一定程度上克服传统酒店空调控制系统不能满足酒店的节能、成本和客户体验的需求，酒店空调控制方法通用，不符合各个酒店自身实际节能运行条件的问题，本申请提供一种酒店空调的控制方法、装置及酒店空调。
第一方面，本申请提供一种酒店空调的控制方法，包括：
建立酒店空调控制模型；
获取酒店空调实际应用场景；
将所述实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据所述控制参数进行酒店空调的控制。
进一步的，所述建立酒店空调控制模型，包括：
获取预设时间段长度的训练数据；
对所述训练数据进行先分类后组合生成多场景参数；
将多场景参数输入机器学习模型进行训练；
将训练好的模型作为酒店空调控制模型。
进一步的，所述训练数据，包括：
输入数据和输出数据；
所述输入数据包括酒店的功能区域、人员情况、环境数据和标签数据；
所述输出数据包括各场景下空调使用习惯对应的控制参数。
进一步的，所述对所述训练数据进行分类，包括：
对酒店的功能区域进行分类，得到一级分类结果和与所述一级分类结果对应的二级分类结果。
进一步的，所述一级分类结果，包括：
客房区、公共区、管理区和后勤区。
进一步的，所述二级分类结果，包括：
与客房区对应的二级分类结果，包括：标准房、行政套房、豪华套房、总统房；
与公共区对应的二级分类结果，包括：大堂、餐厅、咖啡厅、酒吧、茶室、宴会厅、多功能厅、会议室、室内游泳区、娱乐区、儿童游戏区、健身房、商店；
与管理区对应的二级分类结果，包括：办公室、洽谈区、接待区；
与后勤区对应的二级分类结果，包括：休息室、员工餐厅、培训室、库房、洗衣房、厨房、机房。
进一步的，所述人员情况包括：
人员数量、人员劳动强度和人员属性。
进一步的，所述人员劳动强度包括：轻微等级、弱等级、中等级和强等级；所述人员劳动强度依据人体指标进行等级划分，所述人体指标包括心电、心率、血氧、血压、呼吸率、皮肤温度、新陈代谢率、脑电波、排汗率中的一项或多项。
进一步的，所述人员属性包括：
人员年龄、性别和身体健康状况。
进一步的，所述环境数据包括：
温度、湿度、风速、空气质量、室外环境温度、室外环境湿度中的一项或多项。
进一步的，所述标签数据包括：
用于识别不同功能区域的标签。
进一步的，所述控制参数包括：
压缩机频率、出水温度、水流量、各风机转速、换气次数、各水泵频率、设定温度、设定湿度中的一项或多项。
进一步的，还包括：
针对人员属性对客房区输出控制参数；
或，
按照历史经验输出客房区控制参数。
进一步的，所述针对人员属性对客房区输出控制参数包括：
获取预设时间段内客房区人员属性；
计算人员属性中各项的平均数或者中位数，根据所述平均数或者中位数输出对应控制参数。
进一步的，还包括：
获取多个预设时间段长度的训练数据；
根据所述多个预设时间段长度的训练数据更新所述酒店空调控制模型。
进一步的，还包括：
收集顾客预计到达时间；
根据所述预计到达时间预测应用场景；
将所述预测应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数；
根据所述控制参数提前开启和控制酒店空调。
第二方面，本申请提供一种酒店空调的控制装置，包括：
建立模块，用于建立酒店空调控制模型；
获取模块，用于获取酒店空调实际应用场景；
控制模块，用于将所述实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据所述控制参数进行酒店空调的控制。
第三方面，本申请提供一种酒店空调，包括：
检测设备和如第二方面所述的酒店空调的控制装置；
所述检测设备，用于获取酒店空调实际应用场景；
所述酒店空调的控制装置与检测设备连接。
进一步的，所述检测设备包括：
温度监测设备、湿度监测设备、风速检测设备、空气质量检测设备、穿戴式生理信号采集装置、可携带终端装置、数字摄像头、人体红外传感器、质量传感器、温度传感器、血压传感器、无线感应设备、数字摄像头、无线射频识别设备中的一项或多项。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明实施例提供的酒店空调的控制方法、装置及酒店空调，通过建立酒店空调控制模型；获取酒店空调实际应用场景；将实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制，从而实现针对不同酒店建立空调控制模型，输出符合该酒店在不同应用场景下的空调最优控制参数，使用该参数控制空调系统运行，实现个性化节能运行，自适应能力强。
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，并不能限制本申请。
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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请一个实施例提供的一种酒店空调的控制方法的流程图。
图2为本申请另一个实施例提供的一种酒店空调的控制方法的流程图。
图3为本申请另一个实施例提供的一种酒店空调的控制方法的流程图。
图4为本申请一个实施例提供的一种酒店空调的控制装置的功能结构图。
图5为本申请一个实施例提供的一种酒店空的功能结构图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。
图1为本申请一个实施例提供的酒店空调的控制方法的流程图，如图1所示，该酒店空调的控制方法包括：
S11：建立酒店空调控制模型；
S12：获取酒店空调实际应用场景；
S13：将实际应用场景输入酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制。
在获得酒店空调控制模型后，只需采集实时的酒店环境数据、功能分区数据、人体数据，即可通过模型得到对应的控制参数，从而控制空调系统运行。
目前酒店的空调系统已经不能满足酒店对节能、成本和客户体验的需求，不同酒店的运营特性不同，全年各种住宿率不同，通用的空调控制方法已不能满足酒店的实际需求。
本实施例中，通过建立酒店空调控制模型；获取酒店空调实际应用场景；将实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制，从而实现针对不同酒店建立空调控制模型，输出符合该酒店在不同应用场景下的空调最优控制参数，使用该参数控制空调系统运行，实现个性化节能运行，自适应能力强。满足酒店运营特性、全年各种住宿率情况下都能有较高能效的空调控制方法，以实现酒店节能、提高经营效益和客人住宿体验满意度。
本实施例提供另一种酒店空调的控制方法，如图2所示流程图，该酒店空调的控制方法包括：
S21：获取预设时间段长度的训练数据；
一些实施例中，训练数据，包括：
输入数据和输出数据；
输入数据包括酒店的功能区域、人员情况、环境数据和标签数据；
输出数据包括各场景下空调使用习惯对应的控制参数。
控制参数包括但不限于压缩机频率、出水温度、水流量、各风机转速、换气次数、各水泵频率、设定温度、设定湿度等。
酒店不同功能区域需要的空气条件不同，不同区域的人员数量、劳动强度、人员属性也大不相同、且在不同时段动态变化，因此在不同时段、不同区域、人员对空气质量的要求也不相同，因此通过实际应用场景记录不同时间、各种场景下的空调使用习惯，分析出较优的使用习惯作为模型的训练数据中的输出数据，有利于加快模型的训练速度，且，保证模型输出结果更加准确。
例如，建在北方的酒店与建在南方的酒店在全年的需热量和需冷量不同，其各时间的控制方法不同。节假日期间以游客接待为主，此时游客较多，入住率较高，各场景空调使用率较高，且空调系统基本是接近满负荷运行。而工作日主要接待商务人士及承办各种活动，此时入住率相对不高，各场景使用率也不固定，空调系统只需部分负荷运行即可满足需求。而在一天之中，各功能区的人员情况也不同，比如中午时餐厅人员较多，晚上时客房人员较多，而上午或下午会议室可能人员较多，且不同场景的劳动强度和人员属性也有区别。通过记录并存储这些空调使用习惯数据，建立每个酒店独特的训练数据的数据库。
S22：对训练数据进行先分类后组合生成多场景参数；
例如：
对酒店的功能区域进行分类，得到一级分类结果和与一级分类结果对应的二级分类结果，分类结果如表1所示。
表1酒店的功能区域进行分类结果
一级分类结果，包括：
客房区、公共区、管理区和后勤区。
进一步的，所述二级分类结果，包括：
与客房区对应的二级分类结果，包括：标准房、行政套房、豪华套房、总统房；
与公共区对应的二级分类结果，包括：大堂、餐厅、咖啡厅、酒吧、茶室、宴会厅、多功能厅、会议室、室内游泳区、娱乐区、儿童游戏区、健身房、商店；
与管理区对应的二级分类结果，包括：办公室、洽谈区、接待区；
与后勤区对应的二级分类结果，包括：休息室、员工餐厅、培训室、库房、洗衣房、厨房、机房。
人员情况包括：
人员数量、人员劳动强度和人员属性。
人员数量分为1级、2级、3级、4级等。人员劳动强度包括：轻微等级、弱等级、中等级和强等级；人员劳动强度依据人体指标进行等级划分，人体指标包括心电、心率、血氧、血压、呼吸率、皮肤温度、新陈代谢率、脑电波、排汗率等。
人员属性包括：人员年龄、性别和身体健康状况，身体健康状况包括优、良、差等。
环境数据包括：温度、湿度、风速、空气质量、室外环境温度、室外环境湿度等。
标签数据包括：用于识别不同功能区域的标签。
需要说明的是，以上分类方法只是本申请的一种分类方法，本领域的技术人员基于以上思路的其他分类方法并未偏离本申请的保护范围。
将酒店的不同功能区域、人员情况的分类结果进行组合，得到包含各因素的最终多个应用场景分类。
S23：将多场景参数输入机器学习模型进行训练；
S24：将训练好的模型作为酒店空调控制模型；
获取不同应用场景的空调系统实际运行数据后，可以基于机器学习模型对数据进行分析，得到不同应用场景下的最优控制参数。其中，机器学习模型用于建立不同应用场景与空调系统最优控制参数之间的对应关系。可以基于训练数据的数据库获取酒店一段时间内的运行数据，基于此数据进行训练，得到合适的训练模型。在之后的空调运行过程中，基于该训练模型获取符合当前应用场景的最优控制参数。
最优控制参数是指在当前环境条件、应用场景、满足酒店控制习惯和人员舒适度的前提下，采用该最优控制参数控制空调系统运行时，空调系统的能耗最小。
一些实施例中，还包括针对人员属性对客房区输出控制参数；
或，按照历史经验输出客房区控制参数。
其中，针对人员属性对客房区输出控制参数包括：
获取预设时间段内客房区人员属性；
计算人员属性中各项的平均数或者中位数，根据平均数或者中位数输出对应控制参数。
由于酒店的顾客流动性较大，每个顾客的控制习惯各不相同，所以客房场景的记录数据需要单独处理。比如取固定时间段内各客房不同属性顾客(年龄、性别、身体条件等)控制数据的平均数、中位数等，或者不记忆和考虑客房的控制数据，按照实际经验给不同属性顾客所在客房固定的控制参数。
S25：获取多个预设时间段长度的训练数据；
S26：根据多个预设时间段长度的训练数据更新酒店空调控制模型。
例如，训练完成后，模型可以用于控制空调系统的运行。模型的输入参数是应用场景，但应用场景由实时的酒店环境数据、功能分区数据、人体数据决定，模型的输出参数指压缩机频率、出水温度、水流量、各风机转速、换气次数、各水泵频率等参数。
比如在实际运行中，时间为2020.7.20的11:20，检测到环境温度为30℃，环境湿度70％，酒店餐厅的室内温度28℃，室内湿度69％，风速2m/s，空气质量为优，人员数量为5人，三男两女，年龄分布在25-30之间，身体条件均为优，劳动强度均为弱，同时检测其它所有区域的这些参数，获得所有区域的实际数据后，可以依据第一步的分类结果得到对应的应用场景，将应用场景作为模型的输入得到输出参数，输出参数可以是各压缩机频率65Hz，出水温度7℃，各风机转速800rad/min等。
本实施例中，通过建立酒店各场景的具体分类方法，将酒店的应用场景进行精细化分类，实现对各功能区的精准控制；采集酒店实际运行数据，在建立训练模型时考虑实际空调使用习惯，形成符合每个酒店实际运行情况的节能策略，自适应能力强；将多场景参数输入机器学习模型进行训练，将训练好的模型作为酒店空调控制模型，通过酒店空调控制模型直接输出控制参数，实现精准化节能的目的，并且可以不断更新模型，使系统一直保持高效的节能运行；在节能运行的基础上，进行更符合顾客舒适度的空调系统控制，进一步满足顾客舒适度需求。
图3为本申请另一个实施例提供的酒店空调的控制方法的流程图，如图3所示，该酒店空调的控制方法包括：
S31：收集顾客预计到达时间；
S32：根据预计到达时间预测应用场景；
S33：将预测应用场景输入酒店空调控制模型得到控制参数；
S34：根据控制参数提前开启和控制酒店空调。
本实施例中，对于有顾客时开，没顾客时关的应用场景，可以在顾客到达前提前开启空调，使顾客进入场景时即获得较好的舒适度体验，在此节能控制方法的基础上，可以根据不同场景的特点，进一步进行更加满足人性化的控制。
图4为本申请一个实施例提供的酒店空调的控制装置的功能结构图，如图4所示，该酒店空调的控制装置包括：
建立模块41，用于建立酒店空调控制模型；
获取模块42，用于获取酒店空调实际应用场景；
控制模块43，用于将实际应用场景输入酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制。
一些实施例中，还包括：
更新模块44，用于获取多个预设时间段长度的训练数据，根据多个预设时间段长度的训练数据更新酒店空调控制模型。
提前开启模块45，用于收集顾客预计到达时间，根据预计到达时间预测应用场景，将预测应用场景输入酒店空调控制模型得到控制参数，根据控制参数提前开启和控制酒店空调。
本实施例中，通过建立模块建立酒店空调控制模型，获取模块获取酒店空调实际应用场景，控制模块将实际应用场景输入酒店空调控制模型得到控制参数，以根据控制参数进行酒店空调的控制，将酒店的不同功能区域及人员情况进行精细化分类，通过检测得到酒店实际对空调的需求情况并形成数据库，然后将这些个性化数据作为控制空调运行的输入条件，应用机器学习方法得到符合各酒店在不同应用场景下的空调系统最优控制参数，使用该参数控制空调系统运行，实现个性化运行节能，在实现节能的基础上，针对顾客的舒适性需求，调整空调运行策略，满足顾客进入特定场景即享受优质空气环境。
图5为本申请一个实施例提供的酒店空调的功能结构图，如图5所示，该酒店空调包括：
检测设备51和上述实施例中的酒店空调的控制装置52；
检测设备51，用于获取酒店空调实际应用场景；
酒店空调的控制装置52与检测设备51连接。
一些实施例中，检测设备51包括但不限于：
温度监测设备、湿度监测设备、风速检测设备、空气质量检测设备、穿戴式生理信号采集装置、可携带终端装置、数字摄像头、人体红外传感器、质量传感器、温度传感器、血压传感器、无线感应设备、数字摄像头、无线射频识别设备等。
温度监测设备、湿度监测设备、风速检测设备、空气质量检测设备可用于酒店环境监测；穿戴式生理信号采集装置、可携带终端装置、数字摄像头、人体红外传感器、质量传感器、温度传感器、血压传感器和其他无线感应设备等可用于人员及生理参数监测；数字摄像头、无线射频识别设备等检测设备可用于各功能区域识别检测。
需要说明的是，酒店空调的控制装置52可以是与酒店空调之间能够相互接收和发送数据信息的独立装置，也可以是集成在酒店空调中的一个模块。在获得最优控制参数后，酒店空调的控制装置52控制空调系统执行该参数下的相应动作，使不同功能区域达到最佳运行效果。
本实施例中，通过检测设备获取酒店空调实际应用场景，酒店空调的控制装置与检测设备连接，获取酒店实际应用场景对应的个性化数据，并将个性化数据存储到数据库，然后将这些个性化数据作为控制空调运行的输入条件，应用机器学习方法得到符合各酒店在不同应用场景下的空调系统最优控制参数，使用该参数控制空调系统运行，实现个性化运行节能，在实现节能的基础上，针对顾客的舒适性需求，调整空调运行策略，满足顾客进入特定场景即享受优质空气环境。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是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，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
需要说明的是，本发明不局限于上述最佳实施方式，本领域技术人员在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (19)
1.一种酒店空调的控制方法，其特征在于，包括：
建立酒店空调控制模型；
获取酒店空调实际应用场景；
将所述实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据所述控制参数进行酒店空调的控制。
2.根据权利要求1所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述建立酒店空调控制模型，包括：
获取预设时间段长度的训练数据；
对所述训练数据进行先分类后组合生成多场景参数；
将多场景参数输入机器学习模型进行训练；
将训练好的模型作为酒店空调控制模型。
3.根据权利要求2所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述训练数据，包括：
输入数据和输出数据；
所述输入数据包括酒店的功能区域、人员情况、环境数据和标签数据；
所述输出数据包括各场景下空调使用习惯对应的控制参数。
4.根据权利要求3所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行分类，包括：
对酒店的功能区域进行分类，得到一级分类结果和与所述一级分类结果对应的二级分类结果。
5.根据权利要求4所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述一级分类结果，包括：
客房区、公共区、管理区和后勤区。
6.根据权利要求4所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述二级分类结果，包括：
与客房区对应的二级分类结果，包括：标准房、行政套房、豪华套房、总统房；
与公共区对应的二级分类结果，包括：大堂、餐厅、咖啡厅、酒吧、茶室、宴会厅、多功能厅、会议室、室内游泳区、娱乐区、儿童游戏区、健身房、商店；
与管理区对应的二级分类结果，包括：办公室、洽谈区、接待区；
与后勤区对应的二级分类结果，包括：休息室、员工餐厅、培训室、库房、洗衣房、厨房、机房。
7.根据权利要求3所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述人员情况包括：
人员数量、人员劳动强度和人员属性。
8.根据权利要求7所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述人员劳动强度包括：轻微等级、弱等级、中等级和强等级；所述人员劳动强度依据人体指标进行等级划分，所述人体指标包括心电、心率、血氧、血压、呼吸率、皮肤温度、新陈代谢率、脑电波、排汗率中的一项或多项。
9.根据权利要求7所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述人员属性包括：
人员年龄、性别和身体健康状况。
10.根据权利要求3所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述环境数据包括：
温度、湿度、风速、空气质量、室外环境温度、室外环境湿度中的一项或多项。
11.根据权利要求3所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述标签数据包括：
用于识别不同功能区域的标签。
12.根据权利要求3所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述控制参数包括：
压缩机频率、出水温度、水流量、各风机转速、换气次数、各水泵频率、设定温度、设定湿度中的一项或多项。
13.根据权利要求9所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，还包括：
针对人员属性对客房区输出控制参数；
或，
按照历史经验输出客房区控制参数。
14.根据权利要求13所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，所述针对人员属性对客房区输出控制参数包括：
获取预设时间段内客房区人员属性；
计算人员属性中各项的平均数或者中位数，根据所述平均数或者中位数输出对应控制参数。
15.根据权利要求2所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，还包括：
获取多个预设时间段长度的训练数据；
根据所述多个预设时间段长度的训练数据更新所述酒店空调控制模型。
16.根据权利要求1～15任一项所述的酒店空调的控制方法，其特征在于，还包括：
收集顾客预计到达时间；
根据所述预计到达时间预测应用场景；
将所述预测应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数；
根据所述控制参数提前开启和控制酒店空调。
17.一种酒店空调的控制装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立酒店空调控制模型；
获取模块，用于获取酒店空调实际应用场景；
控制模块，用于将所述实际应用场景输入所述酒店空调控制模型得到控制参数，以根据所述控制参数进行酒店空调的控制。
18.一种酒店空调，其特征在于，包括：
检测设备和如权利要求17所述的酒店空调的控制装置；
所述检测设备，用于获取酒店空调实际应用场景；
所述酒店空调的控制装置与检测设备连接。
19.根据权利要求18所述的酒店空调，其特征在于，所述检测设备包括：
温度监测设备、湿度监测设备、风速检测设备、空气质量检测设备、穿戴式生理信号采集装置、可携带终端装置、数字摄像头、人体红外传感器、质量传感器、温度传感器、血压传感器、无线感应设备、数字摄像头、无线射频识别设备中的一项或多项。
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| CN202011084364.4A CN112361544A (zh) | 2020-10-12 | 2020-10-12 | 酒店空调的控制方法、装置及酒店空调 |
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