CN112650321A - 一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，包括云计算处理平台、数据上传模块、数据接收模块、数据处理控制模块、储存模块、舒适度调控模块、深度学习模块、实时温度预调控模块、季节温度预调控模块与警报模块，云计算处理平台包括用户认证模块、服务请求管理模块、时间确认模块、服务管理模块、实时数据分类整理模块、现有数据分类整理模块、比对数据压缩模块、数据库、计算资源分派模块、大规模数据计算处理中心模块与一组数据计算比对模块，大规模数据计算处理中心模块由若干物理计算机器组成。本发明提供了更好的便利性与舒适性，达到了智能家居对于良好居住环境的要求。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居领域，具体涉及一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统。
背景技术
智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境；智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等)连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能；
但是现在的智能家居一般是屋主回到家中才开始运行，且温度调控只能根据设定的温度进行，不会根据季节或者作息时间的改变而改变，不能提供更好的便利性与舒适性，不能达到智能家居对于良好居住环境的要求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现在的智能家居一般是屋主回到家中才开始运行，且温度调控只能根据设定的温度进行，不会根据季节或者作息时间的改变而改变，不能提供更好的便利性与舒适性，不能达到智能家居对于良好居住环境的要求的问题，提供了一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括云计算处理平台、数据上传模块、数据接收模块、数据处理控制模块、储存模块、舒适度调控模块、深度学习模块、实时温度预调控模块、季节温度预调控模块与警报模块；
所述云计算处理平台包括用户认证模块、服务请求管理模块、时间确认模块、服务管理模块、实时数据分类整理模块、现有数据分类整理模块、比对数据压缩模块、数据库、计算资源分派模块、大规模数据计算处理中心模块与一组数据计算比对模块，大规模数据计算处理中心模块由若干物理计算机器组成；
所述云计算处理平台与数据上传模块通信连接，云计算处理平台与数据接收模块通信连接，数据上传模块与数据接收模块与数据处理控制模块通信连接，数据处理控制模块与舒适度调控模块、储存模块通信连接，舒适度调控模块与实时温度预调控模块通信连接，舒适度调控模块与深度学习模块通信连接，舒适度调控模块与储存模块通信连接，储存模块与实时温度预调控模块通信连接，实时温度预调控模块与季节温度调控模块通信连接；
所述用户认证模块与服务管理模块通信连接，服务请求管理模块与服务管理模块通信连接，时间确认模块与服务管理模块通信连接，服务管理模块与实时数据分类整理模块通信连接，实时数据分类整理模块与一组数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与现有数据分类整理模块通信连接，现有数据分类整理模块与数据库通信连接，数据库与比对数据压缩模块通信连接，比对数据压缩模块与数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与计算资源分派模块通信连接，计算资源分派模块与大规模数据计算处理中心模块通信连接；
所述云计算处理平台用于对数据上传模块上传的数据进行处理，再将处理完成的数据通过数据下载模块进行传回数据处理控制模块内进行进一步处理，在云计算处理平台内额用户认证模块与时间确认模块认证成功后，使用服务请求管理模块向服务管理模块提出服务请求，服务管理模块收到请求后，使用实时数据分裂整理模块对数据进行整理，再通过现有数据分类整理模块将数据库内数据提取出并输入相应的数据计算比对模块内与接收到的数据进行比对、计算与处理，处理使用的为大规模数据计算处理中心模块内的物理计算机器完成；
通过所述云计算处理平台接收与上传的数据，数据处理控制模块进行进一步的整理与计算，并使用舒适度调控模块进行调控实时温度，或可通过季节温度调控模块进行调控，在使用时，深度学习模块能够根据储存模块与舒适度学习模块进行深度学习并将成果放置在储存模块内供舒适度调节模块进行调用，实时温度预调控模块用于生成实时温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，季节温度预调控模块用于根据季节生成季节性温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，深度学习模块用于采集舒适度调控模块手动调节信息并通过云计算处理平台处理成用户习惯信息再储存至储存模块内。
进一步的，所述实时温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将室内的区域划分为网格形区域Vi，i＝1...n；
步骤二：实时温度预调控模块根据安装在室内不同位置的温度感应器感应温度C，结合相应的室内的网格形区域得到相应网格区域内的温度并标记为ViC；
步骤三：在舒适度调控模块使用前首先将网格形区域根据不同的房间进行划分，对同一个房间内的ViC进行记录,并计算出房间内的平均温度C均，根据公式S2＝[(C均-C1)2+(C均-C2)2+...+(C均-Ci)2]/i算出个公差S，通过公差进一步反映了房间内温度的散步，在S超过预设值时，警报模块便会发生警报声提醒屋主检查门窗的密封性；
步骤四：设室外温度标记为B，每隔预设时长采集一次室内温度信息ViC和室外温度信息B，连续采集n次，n≥3；
步骤五：通过公式(B1+B2……+Bn)/H＝B均得到室外温度均值B均；
步骤六：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值小于5摄氏度时，室内的温度调控装置不运作；
步骤七：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值大于5摄氏度时，室内的温度调控装置进行预运作，防止室内温度均值C均发生巨大变化。
进一步的，所述季节性温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将一年分为4个季节，根据各个地区的气候不同，将一年分为时段a，时段b、时段c与时段d，时段a对应春季，时段b对应夏季，时段c对应秋季，时段d对应冬季，每个时段的具体时间根据相应地区的位置进行实时调整，调整使用与计算内的大规模数据计算处理中心模块内保存的数据为准；
步骤二：当接收数据的时间为a时段时内的温度数据名称前添加标记a，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xa；
步骤三：当接收数据的时间为b时段时内的温度数据名称前添加标记b，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xb；
步骤四：当接收数据的时间为c时段时内的温度数据名称前添加标记c，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xc；
步骤五：当接收数据的时间为d时段时内的温度数据名称前添加标记d，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xd；
步骤六：将房间内的温度计为Xi，在相应的时间段内舒适度调控模块会根据Xi对室内的温度记性调控，使Xi无限趋近于相应季节的平均温度。
进一步的，所述用户习惯信息的具体处理过程如下：
步骤一：在使用舒适度调控模块时初始一般是用云计算得出的最适宜大众情况的室内平均温度作为室内的目标温度趋势相应的温度调节装置运行，屋主可自行调控，在多次进行调控后，深度学习模块能够根据不同季节、不同时间的手动调控数据修改默认温度；
步骤二：根据工作需求将每年分为第五时间段J与第六时间段K，第五时间段J与第六时间段K对应上班族的夏冬两季作息时间；
步骤三：将每天屋主回家的时刻设为T，进行一个标准月30天的数据采集，通过公式T均＝(T1+T2+...+T30)/30得到T均，T均为屋主每天回家的平局时刻，舒适度调控模块会在T均时刻的前十五分钟进行室内温度的预调控工作。
进一步的，所述云计算处理平台所有处理的数据均由数据处理控制模块进行编码与控制传输，可以将安装本系统的计算装置进行统一调配进大规模数据计算处理中心模块内，在闲置时用于其他机器系统的运算。
本发明相比现有技术具有以下优点：本发明的智能家居系统能够在屋主回到家前，提前进行室内温度的调控工作，调控的目标温度会根据季节、作息时间的改变而改变，且在进行一定量的手动调控后，通过深度学模块能够再次对目标温度进行调控，提供了更好的便利性与舒适性，达到了智能家居对于良好居住环境的要求。
附图说明
图1是本发明的系统框图；
图2时云计算处理平台的系统框图。
具体实时方式
下面对本发明的实时例作详细说明，本实时例在以本发明技术方案为前提下进行实时，给出了详细的实时方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实时例。
如图1-2所示，本实时例提供一种技术方案：一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，包括云计算处理平台、数据上传模块、数据接收模块、数据处理控制模块、储存模块、舒适度调控模块、深度学习模块、实时温度预调控模块、季节温度预调控模块与警报模块；
所述云计算处理平台包括用户认证模块、服务请求管理模块、时间确认模块、服务管理模块、实时数据分类整理模块、现有数据分类整理模块、比对数据压缩模块、数据库、计算资源分派模块、大规模数据计算处理中心模块与一组数据计算比对模块，大规模数据计算处理中心模块由若干物理计算机器组成；
所述云计算处理平台与数据上传模块通信连接，云计算处理平台与数据接收模块通信连接，数据上传模块与数据接收模块与数据处理控制模块通信连接，数据处理控制模块与舒适度调控模块、储存模块通信连接，舒适度调控模块与实时温度预调控模块通信连接，舒适度调控模块与深度学习模块通信连接，舒适度调控模块与储存模块通信连接，储存模块与实时温度预调控模块通信连接，实时温度预调控模块与季节温度调控模块通信连接；
所述用户认证模块与服务管理模块通信连接，服务请求管理模块与服务管理模块通信连接，时间确认模块与服务管理模块通信连接，服务管理模块与实时数据分类整理模块通信连接，实时数据分类整理模块与一组数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与现有数据分类整理模块通信连接，现有数据分类整理模块与数据库通信连接，数据库与比对数据压缩模块通信连接，比对数据压缩模块与数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与计算资源分派模块通信连接，计算资源分派模块与大规模数据计算处理中心模块通信连接；
所述云计算处理平台用于对数据上传模块上传的数据进行处理，再将处理完成的数据通过数据下载模块进行传回数据处理控制模块内进行进一步处理，在云计算处理平台内额用户认证模块与时间确认模块认证成功后，使用服务请求管理模块向服务管理模块提出服务请求，服务管理模块收到请求后，使用实时数据分裂整理模块对数据进行整理，再通过现有数据分类整理模块将数据库内数据提取出并输入相应的数据计算比对模块内与接收到的数据进行比对、计算与处理，处理使用的为大规模数据计算处理中心模块内的物理计算机器完成；
通过所述云计算处理平台接收与上传的数据，数据处理控制模块进行进一步的整理与计算，并使用舒适度调控模块进行调控实时温度，或可通过季节温度调控模块进行调控，在使用时，深度学习模块能够根据储存模块与舒适度学习模块进行深度学习并将成果放置在储存模块内供舒适度调节模块进行调用，实时温度预调控模块用于生成实时温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，季节温度预调控模块用于根据季节生成季节性温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，深度学习模块用于采集舒适度调控模块手动调节信息并通过云计算处理平台处理成用户习惯信息再储存至储存模块内。
所述实时温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将室内的区域划分为网格形区域Vi，i＝1...n；
步骤二：实时温度预调控模块根据安装在室内不同位置的温度感应器感应温度C，结合相应的室内的网格形区域得到相应网格区域内的温度并标记为ViC；
步骤三：在舒适度调控模块使用前首先将网格形区域根据不同的房间进行划分，对同一个房间内的ViC进行记录,并计算出房间内的平均温度C均，根据公式S2＝[(C均-C1)2+(C均-C2)2+...+(C均-Ci)2]/i算出个公差S，通过公差进一步反映了房间内温度的散步，在S超过预设值时，警报模块便会发生警报声提醒屋主检查门窗的密封性；
步骤四：设室外温度标记为B，每隔预设时长采集一次室内温度信息ViC和室外温度信息B，连续采集n次，n≥3；
步骤五：通过公式(B1+B2……+Bn)/H＝B均得到室外温度均值B均；
步骤六：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值小于5摄氏度时，室内的温度调控装置不运作；
步骤七：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值大于5摄氏度时，室内的温度调控装置进行预运作，防止室内温度均值C均发生巨大变化。
所述季节性温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将一年分为4个季节，根据各个地区的气候不同，将一年分为时段a，时段b、时段c与时段d，时段a对应春季，时段b对应夏季，时段c对应秋季，时段d对应冬季，每个时段的具体时间根据相应地区的位置进行实时调整，调整使用与计算内的大规模数据计算处理中心模块内保存的数据为准；
步骤二：当接收数据的时间为a时段时内的温度数据名称前添加标记a，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xa；
步骤三：当接收数据的时间为b时段时内的温度数据名称前添加标记b，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xb；
步骤四：当接收数据的时间为c时段时内的温度数据名称前添加标记c，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xc；
步骤五：当接收数据的时间为d时段时内的温度数据名称前添加标记d，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xd；
步骤六：将房间内的温度计为Xi，在相应的时间段内舒适度调控模块会根据Xi对室内的温度记性调控，使Xi无限趋近于相应季节的平均温度。
所述用户习惯信息的具体处理过程如下：
步骤一：在使用舒适度调控模块时初始一般是用云计算得出的最适宜大众情况的室内平均温度作为室内的目标温度趋势相应的温度调节装置运行，屋主可自行调控，在多次进行调控后，深度学习模块能够根据不同季节、不同时间的手动调控数据修改默认温度；
步骤二：根据工作需求将每年分为第五时间段J与第六时间段K，第五时间段J与第六时间段K对应上班族的夏冬两季作息时间；
步骤三：将每天屋主回家的时刻设为T，进行一个标准月30天的数据采集，通过公式T均＝(T1+T2+...+T30)/30得到T均，T均为屋主每天回家的平局时刻，舒适度调控模块会在T均时刻的前十五分钟进行室内温度的预调控工作。
所述云计算处理平台所有处理的数据均由数据处理控制模块进行编码与控制传输，可以将安装本系统的计算装置进行统一调配进大规模数据计算处理中心模块内，在闲置时用于其他机器系统的运算。
综上，本发明在使用时，云计算处理平台用于对数据上传模块上传的数据进行处理，再将处理完成的数据通过数据下载模块进行传回数据处理控制模块内进行进一步处理，在云计算处理平台内额用户认证模块与时间确认模块认证成功后，使用服务请求管理模块向服务管理模块提出服务请求，服务管理模块收到请求后，使用实时数据分裂整理模块对数据进行整理，再通过现有数据分类整理模块将数据库内数据提取出并输入相应的数据计算比对模块内与接收到的数据进行比对、计算与处理，处理使用的为大规模数据计算处理中心模块内的物理计算机器完成，再通过所述云计算处理平台接收与上传的数据，数据处理控制模块进行进一步的整理与计算，并使用舒适度调控模块进行调控实时温度，或可通过季节温度调控模块进行调控，在使用时，深度学习模块能够根据储存模块与舒适度学习模块进行深度学习并将成果放置在储存模块内供舒适度调节模块进行调用，实时温度预调控模块用于生成实时温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，季节温度预调控模块用于根据季节生成季节性温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，深度学习模块用于采集舒适度调控模块手动调节信息并通过云计算处理平台处理成用户习惯信息再储存至储存模块内，在使用时能够在屋主回到家前，提前进行室内温度的调控工作，调控的目标温度会根据季节、作息时间的改变而改变，且在进行一定量的手动调控后，通过深度学模块能够再次对目标温度进行调控，提供了更好的便利性与舒适性，达到了智能家居对于良好居住环境的要求。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实时例”、“一些实时例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实时例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实时例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实时例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实时例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实时例或示例以及不同实时例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实时例，可以理解的是，上述实时例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实时例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (5)
1.一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，其特征在于，包括云计算处理平台、数据上传模块、数据接收模块、数据处理控制模块、储存模块、舒适度调控模块、深度学习模块、实时温度预调控模块、季节温度预调控模块与警报模块；
所述云计算处理平台包括用户认证模块、服务请求管理模块、时间确认模块、服务管理模块、实时数据分类整理模块、现有数据分类整理模块、比对数据压缩模块、数据库、计算资源分派模块、大规模数据计算处理中心模块与一组数据计算比对模块，大规模数据计算处理中心模块由若干物理计算机器组成；
所述云计算处理平台与数据上传模块通信连接，云计算处理平台与数据接收模块通信连接，数据上传模块与数据接收模块与数据处理控制模块通信连接，数据处理控制模块与舒适度调控模块、储存模块通信连接，舒适度调控模块与实时温度预调控模块通信连接，舒适度调控模块与深度学习模块通信连接，舒适度调控模块与储存模块通信连接，储存模块与实时温度预调控模块通信连接，实时温度预调控模块与季节温度调控模块通信连接；
所述用户认证模块与服务管理模块通信连接，服务请求管理模块与服务管理模块通信连接，时间确认模块与服务管理模块通信连接，服务管理模块与实时数据分类整理模块通信连接，实时数据分类整理模块与一组数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与现有数据分类整理模块通信连接，现有数据分类整理模块与数据库通信连接，数据库与比对数据压缩模块通信连接，比对数据压缩模块与数据计算比对模块通信连接，数据计算比对模块与计算资源分派模块通信连接，计算资源分派模块与大规模数据计算处理中心模块通信连接；
所述云计算处理平台用于对数据上传模块上传的数据进行处理，再将处理完成的数据通过数据下载模块进行传回数据处理控制模块内进行进一步处理，在云计算处理平台内额用户认证模块与时间确认模块认证成功后，使用服务请求管理模块向服务管理模块提出服务请求，服务管理模块收到请求后，使用实时数据分裂整理模块对数据进行整理，再通过现有数据分类整理模块将数据库内数据提取出并输入相应的数据计算比对模块内与接收到的数据进行比对、计算与处理，处理使用的为大规模数据计算处理中心模块内的物理计算机器完成；
通过所述云计算处理平台接收与上传的数据，数据处理控制模块进行进一步的整理与计算，并使用舒适度调控模块进行调控实时温度，或可通过季节温度调控模块进行调控，在使用时，深度学习模块能够根据储存模块与舒适度学习模块进行深度学习并将成果放置在储存模块内供舒适度调节模块进行调用，实时温度预调控模块用于生成实时温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，季节温度预调控模块用于根据季节生成季节性温度调控信息并输入舒适度调控模块内进行控制，深度学习模块用于采集舒适度调控模块手动调节信息并通过云计算处理平台处理成用户习惯信息再储存至储存模块内。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，其特征在于：所述实时温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将室内的区域划分为网格形区域Vi，i＝1...n；
步骤二：实时温度预调控模块根据安装在室内不同位置的温度感应器感应温度C，结合相应的室内的网格形区域得到相应网格区域内的温度并标记为ViC；
步骤三：在舒适度调控模块使用前首先将网格形区域根据不同的房间进行划分，对同一个房间内的ViC进行记录,并计算出房间内的平均温度C均，根据公式S2＝[(C均-C1)2+(C均-C2)2+...+(C均-Ci)2]/i算出个公差S，通过公差进一步反映了房间内温度的散步，在S超过预设值时，警报模块便会发生警报声提醒屋主检查门窗的密封性；
步骤四：设室外温度标记为B，每隔预设时长采集一次室内温度信息ViC和室外温度信息B，连续采集n次，n≥3；
步骤五：通过公式(B1+B2……+Bn)/H＝B均得到室外温度均值B均；
步骤六：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值小于5摄氏度时，室内的温度调控装置不运作；
步骤七：当室外温度均值B均与室内温度均值C均之间的差值大于5摄氏度时，室内的温度调控装置进行预运作，防止室内温度均值C均发生巨大变化。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，其特征在于：所述季节性温度调控信息的具体处理过程如下：
步骤一：将一年分为4个季节，根据各个地区的气候不同，将一年分为时段a，时段b、时段c与时段d，时段a对应春季，时段b对应夏季，时段c对应秋季，时段d对应冬季，每个时段的具体时间根据相应地区的位置进行实时调整，调整使用与计算内的大规模数据计算处理中心模块内保存的数据为准；
步骤二：当接收数据的时间为a时段时内的温度数据名称前添加标记a，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xa；
步骤三：当接收数据的时间为b时段时内的温度数据名称前添加标记b，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xb；
步骤四：当接收数据的时间为c时段时内的温度数据名称前添加标记c，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xc；
步骤五：当接收数据的时间为d时段时内的温度数据名称前添加标记d，在时段a结束时，将一整个时段a内采集到的平均温度计为Xd；
步骤六：将房间内的温度计为Xi，在相应的时间段内舒适度调控模块会根据Xi对室内的温度记性调控，使Xi无限趋近于相应季节的平均温度。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，其特征在于：所述用户习惯信息的具体处理过程如下：
步骤一：在使用舒适度调控模块时初始一般是用云计算得出的最适宜大众情况的室内平均温度作为室内的目标温度趋势相应的温度调节装置运行，屋主可自行调控，在多次进行调控后，深度学习模块能够根据不同季节、不同时间的手动调控数据修改默认温度；
步骤二：根据工作需求将每年分为第五时间段J与第六时间段K，第五时间段J与第六时间段K对应上班族的夏冬两季作息时间；
步骤三：将每天屋主回家的时刻设为T，进行一个标准月30天的数据采集，通过公式T均＝(T1+T2+...+T30)/30得到T均，T均为屋主每天回家的平局时刻，舒适度调控模块会在T均时刻的前十五分钟进行室内温度的预调控工作。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能家居室内温度调控系统，其特征在于：所述云计算处理平台所有处理的数据均由数据处理控制模块进行编码与控制传输，可以将安装本系统的计算装置进行统一调配进大规模数据计算处理中心模块内，在闲置时用于其他机器系统的运算。
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