CN113339959B - 一种空调控制方法、装置、存储介质及空调 - Google Patents

一种空调控制方法、装置、存储介质及空调 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种空调控制方法、装置、存储介质及空调，所述方法包括：连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数；根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，和/或根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；根据预测的第一预设时间后的室内环境参数和/或所述空调的运行参数控制所述空调的运行。本发明提供的方案能够快速准确地发出调节指令，保证室内温度稳定，不易产生波动。

Description

一种空调控制方法、装置、存储介质及空调
技术领域
本发明涉及控制领域，尤其涉及一种空调控制方法、装置、存储介质及空调。
背景技术
制冷系统广泛运用于服务业，并且服务业对顾客舒适度要求较高，因此要求制冷设备在运行时，能使室内温度稳定在设定温度附近，不产生较大波动，即室内的冷负荷和制冷设备输出冷量平衡。故对制冷系统进行室内冷负荷预测及精准调节具有重大意义。
目前，大多数制冷设备通过感温包检测室内外及排气温度，然后根据与设定值的偏差，改变节流元件的开度大小，压缩机的频率等。然而，一些室内冷负荷变化较大的场所，例如餐饮店或实验室。室内冷负荷与室内人员及使用设备(如电磁炉等)数量有关。因此，短时间内，室内冷负荷就会因进入室内的人员而急剧变动。而常规控制逻辑做法是室内温度与设定值偏离越大，空调整机压缩机在当前基础上调整越大。这种逻辑未考虑室内温度变化速率，即措施发出，整机需要运行一段时间，才能使室内温度稳定于设定值，具有严重的滞后性，并且在调节过程中，如果室内冷负荷发生较大变化，这段时间将会更长。
发明内容
本发明的主要目的在于克服上述相关技术的缺陷，提供一种空调控制方法、装置、存储介质及空调，以解决相关技术中当室内冷负荷发生突变，或预设值改变时，空调调节室内温度恢复稳定时间过长的问题。
本发明一方面提供了一种空调控制方法，包括：连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数；根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，和/或根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；根据预测的第一预设时间后的室内环境参数和/或所述空调的运行参数控制所述空调的运行。
可选地，根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组；基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数；根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
可选地，所述室内环境参数，包括：室内环境温度；根据预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行，包括：根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率；和/或，所述空调的运行参数，包括：压缩机排气温度；根据预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行，包括：根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度。
可选地，根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与所述设定温度的偏差修正压缩机的目标频率，包括：修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述温度偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和；根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度，包括：修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和。
本发明另一方面提供了一种空调控制装置，包括：采集单元，用于连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数；预测单元，用于根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，和/或根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；控制单元，用于根据所述预测单元预测的第一预设时间后的室内环境参数和/或所述空调的运行参数控制所述空调的运行。
可选地，所述预测单元，根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组；基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数；所述预测单元，根据所述采集单元采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
可选地，所述室内环境参数，包括：室内环境温度；所述控制单元，根据预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行，包括：根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率；和/或，所述空调的运行参数，包括：压缩机排气温度；所述控制单元，根据预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行，包括：根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度。
可选地，所述控制单元，根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与所述设定温度的偏差修正压缩机的目标频率，包括：修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述温度偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和；所述控制单元，根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度，包括：修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和。
本发明又一方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。
本发明再一方面提供了一种空调，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。
本发明再一方面提供了一种空调，包括前述任一所述的空调控制装置。
根据本发明的技术方案，基于预测模型，根据室内环境参数变化趋势，预测室内环境参数后续变化情况，根据预测的变化值修正当前的运行参数，例如压缩机运行频率、节流元件开度等，能快速准确地发出调节指令，保证室内温度稳定，不易产生波动，用户体验舒适。比原有的控制逻辑调整空调运行状态所需时间更短，用户体验舒适。通过引入预测算法，计算出未来的室内环境温度偏离值，然后对现有压缩机频率进行修正，或者计算出未来的压缩机排气温度的温度偏离值，然后对现有节流元件开度进行修正，能够更快做出预判，调整运行状态，使室内温度波动较小，用户使用舒适。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明提供的空调控制方法的一实施例的方法示意图；
图2是本发明提供的空调控制方法的一具体实施例的方法示意图；
图3是相关技术中常规逻辑控制下室内环境温度随时间变化示意图；
图4是采用本发明技术方案的室内环境温度随时间变化示意图；
图5是本发明提供的空调控制装置的一实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
目前，大多数制冷设备通过感温包检测室内外及排气温度，然后根据与设定值的偏差，改变节流元件的开度大小，压缩机的频率等。然而，一些室内冷负荷变化较大的场所，例如餐饮店或实验室。室内冷负荷与室内人员及使用设备(如电磁炉等)数量有关。因此，短时间内室内冷负荷就会因进入室内的人员而急剧变动。而常规控制逻辑做法是室内温度与设定值偏离越大，空调整机压缩机在当前基础上调整越大。这种逻辑未考虑室内温度变化速率，即措施发出，整机需要运行一段时间，才能使室内温度稳定于设定值，具有严重的滞后性，并且在调节过程中，如果室内冷负荷发生较大变化，这段时间将会更长。目前有些制冷设备又通过增加室内温度分钟变化率修正调整措施，达到快速调节稳定的目的。室内温度分钟变化率指一分钟温度变化值，即通过这一分钟斜率反映当前温度变化速率。这种方案虽然能缩短空调达到室内冷负荷与空调冷量平衡时间，但计算精度较低，花费时间仍然较长。
图1是本发明提供的空调控制方法的一实施例的方法示意图。
如图1所示，根据本发明的一个实施例，所述空调控制方法至少包括步骤S110、步骤S120和步骤S130。
步骤S110，连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数。
可选地，在第二预设时间内连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数。所述室内环境参数例如可以包括室内环境温度。例如，室内环境感温包每隔20秒采集并记录一次室内环境温度，连续采集3-5分钟，记录数据越多，后续预测室内环境温度越精确，但所需计算量越大。所述空调的运行参数例如为所述空调的节流元件的开度，所述节流元件具体可以为蒸发器与冷凝器之间的节流元件，所述节流元件具体可以为电子膨胀阀。
步骤S120，根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，和/或根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
在一种具体实施方式中，根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组。基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数。
例如，将连续采集并保存室内环境温度数据，记为初始室内环境温度数组：
Figure BDA0003115163640000071
基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数的灰度预测模型具体可以包括：基于灰度预测模型，对初始室内环境参数数组进行处理得到均值数组，将得到的均值数组代入灰度差分方程中求解，得到第一预设时间后的室内环境参数。更具体地，根据所述初始室内环境参数数组建立累加数组，根据建立的所述累加数组建立均值数组。将建立的所述累加数组代入灰度差分方程并进行求解，得到第一预设时间后的室内环境参数。
基于灰度预测模型，处理初始室内环境参数数组，将得到的均值数组代入差分方程中求解，得到第二预设时间后的室内环境参数。
例如，根据初始室内环境温度数组建立累加数组：
Figure BDA0003115163640000072
Figure BDA0003115163640000073
根据所述累加数组建立均值数组，以消除初始室内环境温度数据中突变数据干扰：
Figure BDA0003115163640000081
根据建立的所述累加数组和所述均值数组建立灰度差分方程，灰度模型常用符号为G(M,N)。N为变量个数，M表示常微分方程阶数。本发明预测室内环境温度，采用G(1,1)即可。
具体地，将所述累加数组和所述均值数组代入G(1,1)一阶线性微分方程中，有：
Figure BDA0003115163640000082
令T＝[T(0)(2),T(0)(3),…T(0)(n)]Τ，ν＝[a,b]Τ，
Figure BDA0003115163640000083
则可写成T＝νB,利用最小二乘法求解得：
Figure BDA0003115163640000084
求解方程，则可得第k+1时刻的温度累加值为：
Figure BDA0003115163640000085
第k+1时刻的温度为：
Figure BDA0003115163640000086
根据上述过程(即上述预测模型推导公式)可以预测接下来第一预设时间的室内环境温度变化曲线，取第一预设时间时的室内环境温度(即第一预设时间后的室内环境温度)。
上述预测模型推导公式，可以编写相关计算程序写入制冷设备运行控制模块中。
在一种具体实施方式中，根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
具体地，采集连续一段时间内的压缩机排气温度作为初始数据数组，建立灰度差分方程并计算。其中，基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数的步骤，与前述基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数的灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数的步骤基本一致，此处不加赘述，将其中的室内环境温度数据替换为压缩机排气温度数据即可，可以预测接下来的第一预设时间的压缩机排气温度变化曲线，取第一预设时间时的压缩机排气温度(即第一预设时间后的压缩机排气温度)。
步骤S130，根据预测的第一预设时间后的室内环境参数和/或所述空调的运行参数控制所述空调的运行。
在一种具体实施方式中，所述室内环境参数，包括：室内环境温度。根据预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行具体可以包括：根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率。
具体地，修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述温度偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和。
例如，预测出接下来10分钟室内环境温度变化曲线，如图4虚线所示。从图中A点的时刻开始，取10分钟时温度值，并计为T0。设定温度为T设，室内环境温度与设定温度的偏差ΔT1＝T0-T设，则修正压缩机频率F＝k1*ΔT1+F0。F是修正后的压缩机目标频率，k1是频率关于ΔT1的修正系数即第一预设修正系数，可根据实验测试出；F0是压缩机当前的运行频率。之后压缩机根据修正后的目标频率调整，直至整机稳定运行至设定温度附近。
在一种具体实施方式中，所述空调的运行参数，包括：压缩机排气温度；根据预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行具体可以包括：根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度。
具体地，修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述偏差的乘积与所述节流元件当前的开度之和。所述节流元件可以为蒸发器与冷凝器之间用于冷媒节流的节流元件。所述节流元件具体可以为电子膨胀阀。
例如，刚开机时，先按初始开度运行调节一段时间，之后进入预测算法修正模式，计算预测的压缩机排气温度值，与目标压缩机排气温度值计算出偏差ΔT2，则修正后的开度P＝k2*ΔT2+P0。
其中，P是修正后的节流元件开度，k2是开度关于ΔT2的修正系数即第二预设修正系数，可根据实验测试出；P0是节流元件当前的开度。之后根据修正后的开度进行调整，直至整机稳定运行至设定排气温度附近。
为清楚说明本发明技术方案，下面再以一个具体实施例对本发明提供的空调控制方法的执行流程进行描述。
图2是本发明提供的空调控制方法的一具体实施例的方法示意图。如图2所示，室内环境感温包每隔20秒采集并记录一次室内环境温度，连续记录直至满足运行预测模型所需数据。调用预测模型计算T0，根据T0计算压缩机运行目标频率，之后整机根据目标频率运行，直至整机稳定运行至设定温度附近。
图3是相关技术中常规逻辑控制下室内环境温度随时间变化示意图。如图3所示，开始时，室内房间温度趋于稳态，稳定于设定值26度。当室内冷负荷增加，而空调输出制冷量不变，室内环境温度开始上升。当设定温度T设达到一定偏离之后，即A点，空调发出调整压缩机频率指令，增大机组输出冷量。但此时室内环境温度会继续上升，一段时间后下降，然后在设定值T设附近波动，直至趋于稳定。
图4是采用本发明技术方案的室内环境温度随时间变化示意图。
以相同情况为例。每隔20秒采集并记录一次室内环境温度(例如通过室内环境感温包采集室内环境温度)，即上述初始温度数组。记录数据越多，相应结果越精确，但所需计算量越大，例如连续3-5分钟即可满足，具体以机组实测为主。触发预测修正逻辑，假设为图中A点，该A点与常规逻辑中A可以不同时间，(该时间满足预测模型所需最少数据要求即可，比如连续记录5分钟数据)只是便于说明比较。调用预测模型，预测出接下来10分钟温度变化曲线，如图3虚线所示。取10分钟时温度值，并计为T0。遥控器预设的设定温度(目标温度)为T设，ΔT＝T0-T设，则修正压缩机频率F＝k*ΔT+F0。F是压缩机运行目标频率，k是频率关于ΔT的修正系数，可根据实验测试出。F0是压缩机当前的运行频率。之后压缩机根据修正频率调整，直至整机稳定运行至设定温度附近。同理，当室内房间冷负荷不变(例如：一定时间如3～5分钟内，连续检测室内温度不变，且压缩机频率未改变，则可认为冷负荷不变)，而设定温度改变时，采用相同的运行逻辑，调用预测程序，计算10分钟后的温度，然后不断修正压缩机频率，即可达到快速稳定的目的。
图5是本发明提供的空调控制装置的一实施例的结构框图。如图5所示，所述空调控制装置100包括采集单元110、预测单元120和控制单元130。
采集单元110用于连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数。
可选地，在第二预设时间内连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和/或所述空调的运行参数。所述室内环境参数例如可以包括室内环境温度。例如，室内环境感温包每隔20秒采集并记录一次室内环境温度，连续采集3-5分钟，记录数据越多，后续预测室内环境温度越精确，但所需计算量越大。所述空调的运行参数例如为所述空调的节流元件的开度，所述节流元件具体可以为蒸发器与冷凝器之间的节流元件，所述节流元件具体可以为电子膨胀阀。
预测单元120用于根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，和/或根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
在一种具体实施方式中，所述预测单元120根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组；基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数。
例如，将连续采集并保存室内环境温度数据，记为初始室内环境温度数组：
Figure BDA0003115163640000121
所述预测单元120基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数的灰度预测模型具体可以包括：基于灰度预测模型，对初始室内环境参数数组进行处理得到均值数组，将得到的均值数组代入灰度差分方程中求解，得到第二预设时间后的室内环境参数。更具体地，根据所述初始室内环境参数数组建立累加数组，根据建立的所述累加数组建立均值数组。将建立的所述累加数组代入灰度差分方程并进行求解，得到第一预设时间后的室内环境参数。
例如，根据初始室内环境温度数组建立累加数组：
Figure BDA0003115163640000131
Figure BDA0003115163640000132
根据所述累加数组建立均值数组，以消除初始室内环境温度数据中突变数据干扰：
Figure BDA0003115163640000133
根据建立的所述累加数组和所述均值数组建立灰度差分方程，灰度模型常用符号为G(M,N)。N为变量个数，M表示常微分方程阶数。本发明预测室内环境温度，采用G(1,1)即可。
具体地，将所述累加数组和所述均值数组代入G(1,1)一阶线性微分方程中，有：
Figure BDA0003115163640000134
令T＝[T(0)(2),T(0)(3),…T(0)(n)]Τ，ν＝[a,b]Τ，
Figure BDA0003115163640000135
则可写成T＝νB,利用最小二乘法求解得：
Figure BDA0003115163640000136
求解方程，则可得第k+1时刻的温度累加值为：
Figure BDA0003115163640000141
第k+1时刻的温度为：
Figure BDA0003115163640000142
根据上述过程(即上述预测模型推导公式)可以预测接下来第一预设时间的室内环境温度变化曲线，取第一预设时间时的室内环境温度(即第一预设时间后的室内环境温度)。
上述预测模型推导公式，可以编写相关计算程序写入制冷设备运行控制模块中。
在一种具体实施方式中，所述预测单元120根据所述采集单元采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
具体地，采集连续一段时间内的压缩机排气温度作为初始数据数组，建立灰度差分方程并计算。其中，基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数的步骤，与前述基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数的灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数的步骤基本一致，此处不加赘述，将其中的室内环境温度数据替换为压缩机排气温度数据即可，可以预测接下来的第一预设时间的压缩机排气温度变化曲线，取第一预设时间时的压缩机排气温度(即第一预设时间后的压缩机排气温度)。
控制单元130用于根据所述预测单元预测的第一预设时间后的室内环境参数和/或所述空调的运行参数控制所述空调的运行。
在一种具体实施方式中，所述室内环境参数，包括：室内环境温度；所述控制单元130根据预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行，包括：根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率。
具体地，修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述温度偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和。
例如，预测出接下来10分钟室内环境温度变化曲线，如图4虚线所示。从图中A点的时刻开始，取10分钟时温度值，并计为T0。设定温度为T设，室内环境温度与设定温度的偏差ΔT1＝T0-T设，则修正压缩机频率F＝k1*ΔT1+F0。F是修正后的压缩机目标频率，k1是频率关于ΔT1的修正系数即第一预设修正系数，可根据实验测试出；F0是压缩机当前的运行频率。之后压缩机根据修正后的目标频率调整，直至整机稳定运行至设定温度附近。
在一种具体实施方式中，所述空调的运行参数，包括：压缩机排气温度；所述控制单元，根据预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行具体可以包括：根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度。
具体地，修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述偏差的乘积与所述节流元件当前的开度之和。所述节流元件可以为蒸发器与冷凝器之间用于冷媒节流的节流元件。所述节流元件具体可以为电子膨胀阀。
例如，刚开机时，先按初始开度运行调节一段时间，之后进入预测算法修正模式，计算预测的压缩机排气温度值，与目标压缩机排气温度值计算出偏差ΔT2，则修正后的开度P＝k2*ΔT2+P0。
其中，P是修正后的节流元件开度，k2是开度关于ΔT2的修正系数即第二预设修正系数，可根据实验测试出；P0是节流元件当前的开度。之后根据修正后的开度进行调整，直至整机稳定运行至设定排气温度附近。
本发明还提供对应于所述空调控制方法的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。
本发明还提供对应于所述空调控制方法的一种空调，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。
本发明还提供对应于所述空调控制装置的一种空调，包括前述任一所述的空调控制装置。
据此，本发明提供的方案，基于预测模型，根据室内环境参数变化趋势，预测室内环境参数后续变化情况，根据预测的变化值修正当前的运行参数，例如压缩机运行频率、节流元件开度等，能快速准确地发出调节指令，保证室内温度稳定，不易产生波动，用户体验舒适。比原有的控制逻辑调整空调运行状态所需时间更短，用户体验舒适。通过引入预测算法，计算出未来的室内环境温度偏离值，然后对现有压缩机频率进行修正，或者计算出未来的压缩机排气温度温度偏离值，然后对现有节流元件开度进行修正，能够更快做出预判，调整运行状态，使室内温度波动较小，用户使用舒适。
本文中所描述的功能可在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实施。如果在由处理器执行的软件中实施，那么可将功能作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体予以传输。其它实例及实施方案在本发明及所附权利要求书的范围及精神内。举例来说，归因于软件的性质，上文所描述的功能可使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些中的任何者的组合执行的软件实施。此外，各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为控制装置的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：
连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和所述空调的运行参数；
根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；
根据预测的第一预设时间后的室内环境参数和所述空调的运行参数控制所述空调的运行；
或者，
连续采集所述空调的运行参数；
根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；
根据预测的第一预设时间后的所述空调的运行参数控制所述空调的运行；
所述室内环境参数，包括：室内环境温度；根据预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行，包括：
根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率，修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述室内环境温度与设定温度的偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和；
和/或，
所述空调的运行参数，压缩机排气温度；根据预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行，包括：
根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度，修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述压缩机排气温度与设定排气温度的偏差的乘积与节流元件当前的开度之和。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
根据采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：
将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组；
基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数；
根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：
将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；
基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
3.一种空调控制装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于连续采集所述空调所在空间的室内环境参数和所述空调的运行参数；
预测单元，用于根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；
控制单元，用于根据所述预测单元预测的第一预设时间后的室内环境参数和所述空调的运行参数控制所述空调的运行；
或者，包括：
采集单元，用于连续采集所述空调的运行参数；
预测单元，用于根据采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数；
控制单元，用于根据所述预测单元预测的第一预设时间后的所述空调的运行参数控制所述空调的运行；
所述室内环境参数，包括：室内环境温度；所述控制单元，根据所述预测单元预测的第一预设时间后的室内环境参数控制所述空调的运行，包括：
根据预测的第一预设时间后的室内环境温度与设定温度的偏差修正压缩机的目标频率，修正后的压缩机的目标频率等于第一预设修正系数与所述室内环境温度与设定温度的偏差的乘积与所述压缩机当前的运行频率之和；
和/或，
所述空调的运行参数，包括：压缩机排气温度；所述控制单元，根据所述预测单元预测的第一预设时间后所述空调的运行参数控制所述空调的运行，包括：
根据预测的第一预设时间后的压缩机排气温度与设定排气温度的偏差修正节流元件的开度，修正后的节流元件的开度等于第二预设修正系数与所述压缩机排气温度与设定排气温度的偏差的乘积与节流元件当前的开度之和。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，
所述预测单元，根据所述采集单元采集的所述室内环境参数建立室内环境参数预测模型，以预测第一预设时间后的室内环境参数，包括：
将采集的所述室内环境参数作为初始室内环境参数数组；
基于所述初始室内环境参数数组建立室内环境参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的室内环境参数；
所述预测单元，根据所述采集单元采集的所述运行参数建立运行参数预测模型，以预测第一预设时间后的所述空调的运行参数，包括：
将采集的所述运行参数作为初始运行参数数组；
基于所述初始运行参数数组建立运行参数灰度预测模型，并预测第一预设时间后的所述空调的运行参数。
5.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-2任一所述方法的步骤。
6.一种空调，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-2任一所述方法的步骤，或者包括如权利要求3-4任一所述的空调控制装置。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116592469B (zh) * 2023-05-30 2023-12-22 苏州曼凯系统集成科技有限公司 一种暖通管控系统、方法及存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001133052A (ja) * 1999-10-29 2001-05-18 Daikin Ind Ltd 冷凍装置
JP2012127525A (ja) * 2010-12-13 2012-07-05 Sharp Corp 空気調和機、膨張弁の開度制御方法およびプログラム
WO2014102939A1 (ja) * 2012-12-26 2014-07-03 三菱電機株式会社 冷凍サイクル装置、及び冷凍サイクル装置の制御方法
CN104344495A (zh) * 2013-08-02 2015-02-11 海尔集团公司 一种空调器制热状态下压缩机排气温度的控制方法
CN104813117A (zh) * 2012-11-21 2015-07-29 三菱电机株式会社 空气调节装置
CN105352239A (zh) * 2015-11-02 2016-02-24 青岛海尔空调器有限总公司 空调电子膨胀阀的控制方法
CN107940693A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 珠海格力电器股份有限公司 空调负荷调节控制方法和装置
CN110726232A (zh) * 2019-10-29 2020-01-24 珠海格力电器股份有限公司 空调器的控制方法及装置、空调器设备
CN110940064A (zh) * 2019-11-22 2020-03-31 重庆海尔空调器有限公司 空调的运行频率的控制方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11662113B2 (en) * 2019-11-18 2023-05-30 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building cooling systems with energy optimization and model predictive control

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001133052A (ja) * 1999-10-29 2001-05-18 Daikin Ind Ltd 冷凍装置
JP2012127525A (ja) * 2010-12-13 2012-07-05 Sharp Corp 空気調和機、膨張弁の開度制御方法およびプログラム
CN104813117A (zh) * 2012-11-21 2015-07-29 三菱电机株式会社 空气调节装置
WO2014102939A1 (ja) * 2012-12-26 2014-07-03 三菱電機株式会社 冷凍サイクル装置、及び冷凍サイクル装置の制御方法
CN104344495A (zh) * 2013-08-02 2015-02-11 海尔集团公司 一种空调器制热状态下压缩机排气温度的控制方法
CN105352239A (zh) * 2015-11-02 2016-02-24 青岛海尔空调器有限总公司 空调电子膨胀阀的控制方法
CN107940693A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 珠海格力电器股份有限公司 空调负荷调节控制方法和装置
CN110726232A (zh) * 2019-10-29 2020-01-24 珠海格力电器股份有限公司 空调器的控制方法及装置、空调器设备
CN110940064A (zh) * 2019-11-22 2020-03-31 重庆海尔空调器有限公司 空调的运行频率的控制方法

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