CN112923529A - 基于热经历的供暖空调温度调控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于热经历的供暖空调温度调控方法及系统，方法包括步骤：根据用户预设信息和室内外空气温度历史数据，量化综合室内外热经历温度值；根据热经历温度值计算室内舒适温度值；根据室内舒适温度值调控室内温度。本发明综合考虑自然通风热经历、供暖空调热经历及室外气温热经历的量化指标和方法，弥补现有智能控制空调系统的不足，可以更准确评价人群复杂热经历情况下的供暖空调热环境舒适性，为夏热冬冷等地区的分散式或间歇式空调供暖调控提供依据，并为不同地区的供暖空调系统调控及热感觉评价提供参考。

Description

基于热经历的供暖空调温度调控方法及系统

技术领域

本发明涉及空调温度控制技术领域，尤其涉及基于热经历的供暖空调温度调控方法及调控系统。

背景技术

由于现代人类大部分时间都待在室内，建筑室内的热舒适水平好坏与人们生活工作的良好状态息息相关。室内人员的热舒适受到温度的较大影响。因此，现行国家供暖空调标准规范对供暖空调建筑的规定为：冬季18～24℃，夏季22～28℃，作为室内温度控制的依据。而对于自然通风建筑，通常依靠室外气温的线性关系来确定室内的热舒适温度范围。

标准中的供暖空调建筑室内温度调控范围是恒定范围值，没有根据人体热适应水平而动态变化，往往不能满足人们多样化分散式空调供暖的需求。恒定温度控制只适用于集中供暖供冷建筑，不适用于分散式和间歇式的空调供暖建筑。对于分散式和间歇式的空调供暖热环境，人体热适应水平受到室内外多样化热经历的影响而具有差异，而现有标准没有考虑热经历对热舒适需求温度差异的影响，缺乏动态的温度调控策略。

现有的智能空调控制方法，例如采用PMV模型，综合室内空气温度、辐射温度、相对湿度、风速、服装热阻和代谢率六大因素来调控室内热环境。但这些智能控制方法往往只考虑了室内当时的物理参数，没有考虑到人体过往热经历对现在热舒适性需求的影响。大量研究表面，人体热经历是影响人体热舒适的第七大因素，但却并没有在智能控制空调系统里得到体现。

同时，人们在现实生活中往往同时具有自然通风、空调供暖和室外气候不同类型的热经历。且自然通风建筑评价及动态控制只考虑了室外气温，现在标准及评价技术缺乏综合考虑自然通风热经历、供暖空调热经历及室外气温热经历的量化指标和方法，以及相应基于人体综合热经历量化值的空调供暖调控系统与方法。

发明内容

本发明提供一种基于热经历的供暖空调温度调控方法及系统，综合考虑自然通风热经历、供暖空调热经历及室外气温热经历的量化指标和方法，弥补现有智能控制空调系统的不足，可以更准确评价多样化情况下的供暖空调热环境，为夏热冬冷地区的供暖调控提供依据，并为不同地区的供暖空调系统调控及热感觉评价提供参考。

解决上述技术问题采用的一些实施方案包括：

本发明提供一种基于热经历的空调温度调控方法，包括以下步骤：

S1，根据用户预设信息和室内外空气温度历史数据，量化综合室内外热经历温度值；

S2，根据热经历温度值计算室内舒适温度值；

S3，根据室内舒适温度值调控室内温度。

作为本发明的优选方案之一，步骤S1具体包括：

S11，获取用户输入或选择的预设信息，预设信息包括过去N天内的给定时间段，用户平均室外活动时间h_out、平均在空调或供暖室内的活动时间h_ac和平均在无空调且无供暖的室内活动时间h_nv；其中，给定时间段为N_d日或N_h小时，其中N≥1，N_d≥1,N_h≥1；

S12，获取室内外空气温度历史记录，包括过去给定时间段，用户所在的供暖或空调房间的平均温度T_a,AC、在无供暖且无空调房间的时间加权平均温度T_rm,NV和室外环境时间加权平均温度T_rm,out；

S13，计算热经历温度值T_th：

其中，H为给定时间段包含的小时数，一天为24小时,ω_x为权重系数(x＝1,2,3)，ω₁+ω₂+ω₃＝1。

作为本发明的优选方案之一，步骤S2中，室内舒适温度值T_c的计算公式为：

T_c＝cT_th+d

其中，c为热经历温度影响的敏感系数，且c>0；d为常数，且d＝(21±5)×(1-c)。

作为本发明的优选方案之一，步骤S3具体为：

S31，获取当前室内温度，

S32，调控空调系统使当前室内温度接近所述室内舒适温度值。

作为本发明的优选方案之一，步骤S12中，室内外空气温度历史记录中，用户所在空调房间的平均温度可由监测数据获得或根据经验值设定；

室外环境时间加权平均温度T_rm,out由以下公式计算：

其中，α是常数，且α<1；T_od-i是过去给定时间段的日平均温度；

无空调房间的时间加权平均温度T_rm,NV由以下公式计算：

T_rm,nv＝a T_rm,out+b

其中，a为室内外气候修正系数，a的取值范围为0.3～3，b为常数，取值范围为(21±5)×(1-a)。

作为本发明的优选方案之一，N＝30，N_d＝1,N_h＝1。

本发明还提供一种基于热经历的供暖空调温度调控系统，包括环境温度监测系统、数据存储显示系统、运算控制系统和空调系统，

环境温度监测系统用于监测室内外空气温度，并将室内外空气温度信息传输至数据存储显示系统和运算控制系统，

数据存储显示系统供用户输入或选择预设信息，并存储和显示室内外空气温度；所述预设信息包括用户热经历数据，

运算控制系统用于根据用户热经历数据和室内外空气温度历史数据，计算室内舒适温度值，并根据室内外空气温度实时调控空调系统，使实时室内温度值接近室内舒适温度值。

作为本发明的优选方案之一，所述用户热经历数据包括过去N天内的给定时间段，用户平均室外活动时间h_out、平均在空调或供暖室内的活动时间h_ac和平均在无空调且无供暖的室内活动时间h_nv；其中，给定时间段为N_d日或N_h小时，其中N≥1，N_d≥1,N_h≥1。

作为本发明的优选方案之一，过去给定时间段，用户所在的空调房间的平均温度、无空调房间的时间加权平均温度和室外环境时间加权平均温度。

作为本发明的优选方案之一，数据存储显示系统还用于存储用户热经历数据和室内舒适温度历史数据，运算控制系统还根据室内舒适温度历史数据实时调控空调系统。。

相对于现有技术，本发明具有如下优点：

本发明提出针对不同人群具有的供暖空调及室外综合热经历多样性特征，提供了人体热经历的量化方法，并给出了相应基于人体热经历量化值的室内供冷供暖调控系统产品和控制方法。

对于非集中式的供暖空调环境，可以更准确评价多样化情况下的供暖空调热环境，为夏热冬冷地区的供暖调控提供依据，并为不同地区的供暖空调系统调控及热感觉评价提供参考。

相对于传统稳态温度控制，本发明的室内温度调控值会随着人体热经历及热生理习服的变化规律更符合人体热舒适在不同热经历水平下的适应性规律。

附图说明

出于解释的目的，在以下附图中阐述了本发明技术的若干实施方案。以下附图被并入本文本并且构成具体实施方案的一部分。在一些情况下，以框图形式示出了熟知的结构和部件，以便避免使本发明主题技术的概念模糊。

图1为本发明所述基于热经历的供暖空调温度调控方法流程示意图。

图2为本发明所述热舒适温度值计算过程示意图。

图3为本发明所述基于热经历的供暖空调温度调控系统组成示意图。

图4为本发明所述调控系统或方法中室内温度变化规律示意图。

具体实施方式

下面示出的具体实施方案旨在作为本发明主题技术的各种配置的描述，并且，不旨在表示本发明主题技术可被实践的唯一配置。具体实施方案包括具体的细节旨在提供对本发明主题技术的透彻理解。然而，对于本领域的技术人员来说将清楚和显而易见的是，本发明主题技术不限于本文示出的具体细节，并且，可在没有这些具体细节的情况下被实践。

实施例1

本实施例提供一种基于热经历的供暖空调温度调控方法，综合考虑人们室内自然通风热经历、室内供暖空调热经历及室外热经历的相应温度、暴露时间及权重的热经历温度量化指标值和方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

S1，根据用户预设信息和室内外空气温度历史数据，量化综合室内外热经历温度值；

S2，根据热经历温度值计算室内舒适温度值；

S3，根据室内舒适温度值调控室内温度。

如图2所示，步骤S1中室内外热经历温度值的计算根据用户平均每日在室外、空调室内和无空调的室内时间及相应温度历史数据。本实施例中，获取的用户预设信息为过去30天内，用户平均每日活动时间。实际工况中，因室外气温或室内气温的变化，每个给定时间段过后均需重新计算热经历温度，例如，每一天都可以获得新的历史室外气温数据和室内温度历史数据(可以是过去30天的历史数据，第i天是i-30到i天的历史数据，过一天到第i+1天就是i-29到i+1天的30天加权日均温度数据)，每一天可以计算一个新的热经历温度值，以此控制供暖空调系统。可选地，还可按照过去30天内，每小时逐时温度数据对加权温度进行计算，即给定时间段可以是每天，每几天，每小时，每几个小时等等。

具体包括：

S11，获取用户输入或选择的预设信息，预设信息包括过去30天内，用户平均每日室外活动时间h_out、平均每日空调室内活动时间h_ac和平均每日无空调室内活动时间h_nv；

S12，获取室内外空气温度历史记录，包括过去30天内，用户所在的空调房间的平均温度T_a,AC、无空调房间的时间加权平均温度T_rm,NV和室外环境时间加权平均温度T_rm,out；

S13，计算热经历温度值T_th(℃)：

其中，h_ac是过去30天内平均每天处于空调供暖房间的时间(h/d)；h_nv是过去30天内平均每天处于无空调无供暖的自然通风房间的时间(h/d)；h_out是过去30天内平均每天处于室外环境的时间(h/d)；T_a,AC过去一个月空调供暖房间的平均温度(可根据传感器的室内温度监测数据在用户端的数据存储历史记录计算，但缺乏相应监测数据时也可采用默认值21℃)；T_rm,NV无空调无供暖的自然通风房间的30天时间加权平均温度(℃)；T_rm,out室外环境的30天时间加权平均温度(℃)，室外温度可采用传感器的室外温度监测数据在用户端的数据存储历史记录进行计算，也可采用网络来源的中国气象站的气温数据。ω_x为权重系数(x＝1,2,3)，ω₁+ω₂+ω₃＝1。

暴露时间h_ac,h_nv和h_out的取值由用户端输入或采用默认值得到。考虑到近期和稍远期热经历对人体现在热响应影响的不同权重，时间加权平均温度^[154]由以下公式计算：

其中，α是常数(<1,根据标准推荐^[155]本研究采用0.8)；T_od-i是过去某一天i的日平均温度(℃)。

由于采用公式(1)是一个涵盖无限计算日期的公式，离现在时间越近的某一天温度的权重越高，而在这种情况下，30天之前的权重几乎可以忽略不计，因此本发明案例的时间加权平均温度计算周期为30天(i.e.n＝30)。无空调无供暖的自然通风房间过去30天的日平均温度，可以基于已有调研数据库中的室内外温度关系式，也可以基于以下室内外温度的关系式取值：

T_rm,nv＝a T_rm,out+b

对于不同气候区a和b取值不同，一般来说根据建筑热工性能、气密性以及冬夏气温差异而变化。其中，温和气候区宜取a＝0.6,b＝8.5；夏热冬冷和夏热冬暖地区宜取a＝0.75,b＝6.0；寒冷地区宜取a＝0.5,b＝10.0。

步骤S2中，根据热经历温度值计算室内舒适温度值。利用热经历温度值与室内舒适温度值的关系，确定室内热舒适温度值，此关系为正相关关系，可为线性或二项式关系。

室内舒适温度值T_c可采用以下计算公式：

T_c＝cT_th+d

其中，常数值c＝0.4，d＝14。

步骤S3具体为根据上一步得到的室内舒适温度值T_c，以及传感器实时监测温度数据Ta，对供暖空调系统进行温度调节控制，使得实时监测温度数据Ta接近于室内舒适温度值T_c。

实施例2

本实施例提供一种基于热经历的供暖空调温度调控系统，包括环境温度监测系统、数据存储显示系统、运算控制系统和空调系统，

环境温度监测系统用于监测室内外空气温度，并将室内外空气温度信息传输至数据存储显示系统和运算控制系统，

数据存储显示系统供用户输入或选择预设信息，并存储和显示室内外空气温度；所述预设信息包括用户热经历数据，

运算控制系统用于根据用户热经历数据和室内外空气温度历史数据，计算室内舒适温度值，并根据室内外空气温度实时调控空调系统，使实时室内温度值接近室内舒适温度值。

本实施例中，环境温度监测系统包括若干个传感器，数据存储系统数据存储显示系统为用户端，运算控制系统为计算机，与空调系统的执行器连接。传感器监测室内外空气温度，并将数据通过传输线或者无线传输至用户端数据存储系统。用户端由用户输入相关信息或选择预设存储信息(例如，包括过去30天的平均待在室外的时间，平均每日待在空调房间的时间等)，并对相关室内外温度监测及网络获取气象温度数据进行显示，对历史数据进行记录存储。计算机根据用户端输入的信息以及历史记录数据进行运算，实时得出室内舒适温度，并根据传感器的温度监测数据实时调控执行器的供暖空调系统，以实现室内温度值接近实时计算得出的室内舒适温度值。

数据存储显示系统还用于存储用户热经历数据和室内舒适温度历史数据，运算控制系统还根据室内舒适温度历史数据实时调控空调系统，避免用户重复设置。

本发明提出的基于热经历的供暖空调温度调控系统及方法，针对不同人群具有的供暖空调及室外综合热经历多样性特征，提供了人体热经历的量化方法，并给出了相应基于人体热经历量化值的室内供冷供暖调控系统产品和控制方法。

对于非集中式的供暖空调环境，例如夏热冬冷地区的空调供暖模式就具有分散式、间歇式局部式等特征，本发明提出的基于热经历的室内空调供暖温度调控系统及方法，可以更准确评价多样化情况下的供暖空调热环境，为夏热冬冷地区的供暖调控提供依据，并为不同地区的供暖空调系统调控及热感觉评价提供参考。

相对于传统稳态温度控制，本发明的室内温度调控值会随着人体热经历及热习服的变化而变化，如图4所示，变化规律更符合人体热舒适在不同热经历水平下的适应性规律。例如，在冬季室外气候低温下，人体冷适应能力较强，因此需要的热舒适温度可以偏低，供暖温度将低则供暖能耗相应较少。经过模拟和实测验证，可以减少供暖空调平均能源消耗10％左右，减少极高极低气温下供暖空调峰值能耗20％左右，有效缓解能源网络压力。

以上对本发明主题技术方案以及相应的细节进行了介绍，可以理解的是，以上介绍仅是本发明主题技术方案的一些实施方案，其具体实施时也可以省去部分细节。

另外，在以上公开的一些实施方案中，多个实施方案存在组合实施的可能，各种组合方案限于篇幅不再一一列举。本领域技术人员在具体实施时可以根据需求自由结合实施上实施方案，以获得更佳的应用体验。

本领域技术人员在实施本发明主题技术方案时，可以根据本发明的主题技术方案以及附图获得其它细节配置或附图，显而易见地，这些细节在不脱离本发明主题技术方案的前提下，这些细节仍属于本发明主题技术方案涵盖的范围。

Claims (10)

1.基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，根据用户预设信息和室内外空气温度历史数据，量化综合室内外热经历温度值；

S2，根据热经历温度值计算室内舒适温度值；

S3，根据室内舒适温度值调控室内温度。

2.根据权利要求1所述的基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

S11，获取用户输入或选择的预设信息，预设信息包括过去N天内的给定时间段，用户在给定时间段内的平均室外活动时间h_out、平均在空调或供暖室内的活动时间h_ac和平均在无空调且无供暖的室内活动时间h_nv；其中，给定时间段为N_d日或N_h小时，其中N≥1，N_d≥1,N_h≥1；

S12，获取室内外空气温度历史记录，包括过去给定时间段，用户所在的供暖或空调房间的平均温度T_a,AC、在无供暖且无空调房间的时间加权平均温度T_rm,NV和室外环境时间加权平均温度T_rm,out；

S13，计算热经历温度值T_th：

其中，H为给定时间段包含的小时数，一天为24小时，ω_x为权重系数(x＝1,2,3)，ω₁+ω₂+ω₃＝1。

3.根据权利要求2所述的基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，步骤S2中，室内舒适温度值T_c的计算公式为：

T_c＝cT_th+d

其中，c为热经历温度影响的敏感系数，且c>0；d为常数，且d＝(21±5)×(1-c)。

4.根据权利要求3所述的基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，步骤S3具体为：

S31，获取当前室内温度，

S32，调控空调系统使当前室内温度接近所述室内舒适温度值。

5.根据权利要求2所述的基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，步骤S12中，室内外空气温度历史记录中，用户所在空调房间的平均温度可由监测数据获得或根据经验值设定；

室外环境时间加权平均温度T_rm,out由以下公式计算：

其中，α是常数，且α<1；T_od-i是过去给定时间段的日平均温度；

无空调房间的时间加权平均温度T_rm,NV由以下公式计算：

T_rm,nv＝aT_rm,out+b

其中，a为室内外气候修正系数，a的取值范围为0.3～3，b为常数，取值范围为(21±5)×(1-a)。

6.根据权利要求2-5中任一项所述的基于热经历的供暖空调温度调控方法，其特征在于，N＝30，N_d＝1,N_h＝1。

7.基于热经历的供暖空调温度调控系统，其特征在于：包括环境温度监测系统、数据存储显示系统、运算控制系统和空调系统，

环境温度监测系统用于监测室内外空气温度，并将室内外空气温度信息传输至数据存储显示系统和运算控制系统，

数据存储显示系统供用户输入或选择预设信息，并存储和显示室内外空气温度；所述预设信息包括用户热经历数据，

运算控制系统用于根据用户热经历数据和室内外空气温度历史数据，计算室内舒适温度值，并根据室内外空气温度实时调控空调系统，使实时室内温度值接近室内舒适温度值。

8.根据权利要求7所述的基于热经历的供暖空调温度调控系统，其特征在于，所述用户热经历数据包括过去N天内的给定时间段，用户平均室外活动时间h_out、平均在空调或供暖室内的活动时间h_ac和平均在无空调且无供暖的室内活动时间h_nv；其中，给定时间段为N_d日或N_h小时，其中N≥1，N_d≥1,N_h≥1。

9.根据权利要求8所述的基于热经历的供暖空调温度调控系统，其特征在于，过去给定时间段，用户所在的供暖或空调房间的平均温度、在无供暖且无空调房间的时间加权平均温度和室外环境时间加权平均温度。

10.根据权利要求9所述的基于热经历的供暖空调温度调控系统，其特征在于，数据存储显示系统还用于存储用户热经历数据和室内舒适温度历史数据，运算控制系统还根据室内舒适温度历史数据实时调控空调系统。

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