CN113705113A - 一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统 - Google Patents

一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统,其中,所述方法包括:获得第一热效率转换系数;根据所述第一热效率转换系数和第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;根据所述第一热能转换温度曲线和第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。解决了现有技术太阳能热水器性能评估时获取数据来源单一且不全面,且受环境因素影响,导致加热性能评估结果不准确的技术问题。

Description

一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统
技术领域
本发明涉及性能评估领域,尤其涉及一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统。
背景技术
太阳能,一般是指太阳光的辐射能量,是一种可再生能源,太阳能热水器是将太阳光能转化为热能的加热装置,将水从低温加热到高温,以满足人们在生活、生产中的热水使用。太阳能热水器按结构形式分为真空管式太阳能热水器和平板式太阳能热水器,主要以真空管式太阳能热水器为主。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
现有技术太阳能热水器性能评估时获取数据来源单一且不全面,且受环境因素影响,导致加热性能评估结果不准确的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统,解决了现有技术太阳能热水器性能评估时获取数据来源单一且不全面,且受环境因素影响,导致加热性能评估结果不准确的技术问题,达到以太阳能热水器在实际应用过程中的热量变化的实时数据和光电切换效率为评估参数,对加热性能进行全面化分析,避免环境因素的变化影响评估结果的准确性,进而保证太阳能热水器加热效率的技术效果。
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的方法。
第一方面,本申请实施例提供了一种太阳能热水器的加热性能评估方法,所述方法包括:获得第一太阳能热水器的热量采集信息;根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;通过所述温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
另一方面,本申请还提供了一种太阳能热水器的加热性能评估系统,所述系统包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一太阳能热水器的热量采集信息;第二获得单元,所述第二获得单元用于根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;第三获得单元,所述第三获得单元用于根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;第四获得单元,所述第四获得单元用于通过温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;第六获得单元,所述第六获得单元用于获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;第七获得单元,所述第七获得单元用于将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于采用了根据第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;根据所述第一热能转换温度曲线和第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。进而达到以太阳能热水器在实际应用过程中的热量变化的实时数据和光电切换效率为评估参数,对加热性能进行全面化分析,避免环境因素的变化影响评估结果的准确性,进而保证太阳能热水器加热效率的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法的流程示意图;
图2为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中获得太阳能热水器的光电切换响应速率信息的流程示意图;
图3为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中太阳能热水器光能电能切换热水供应的流程示意图;
图4为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中获得太阳能热水器的热量采集信息的流程示意图;
图5为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中获得光能加热评估结果的流程示意图;
图6为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中热量损失系数对热能转换温度曲线进行修正的流程示意图;
图7为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估方法中获得用户适用水温的流程示意图;
图8为本申请实施例一种太阳能热水器的加热性能评估系统的结构示意图;
图9为本申请实施例所提供的一种用于执行控制输出数据的方法的电子设备的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第二获得单元12,第三获得单元13,第四获得单元14,第五获得单元15,第六获得单元16,第七获得单元17,第八获得单元18,总线1110,处理器1120,收发器1130,总线接口1140,存储器1150,操作系统1151,应用程序1152和用户接口1160。
具体实施方式
在本发明实施例的描述中,所属技术领域的技术人员应当知道,本发明实施例可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此,本发明实施例可以具体实现为以下形式:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外,在一些实施例中,本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式,该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括:电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件,或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括:便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本发明实施例中,计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解,流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行,产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样,存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上,使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种太阳能热水器的加热性能评估方法,其中,所述方法应用于一太阳能热水器的加热性能评估系统,所述系统包括一温度传感器,所述方法包括:
步骤S100:获得第一太阳能热水器的热量采集信息;
具体而言,太阳能热水器是将太阳光能转化为热能的加热装置,将水从低温加热到高温,以满足人们在生活、生产中的热水使用,太阳能热水器按结构形式分为真空管式太阳能热水器和平板式太阳能热水器,主要以真空管式太阳能热水器为主。所述第一太阳能热水器的热量采集信息为太阳能热水器接收到的太阳能辐射功率,热量采集越多,太阳能的可利用热量就越多,为后续的热能转换温度提供热量数据基础。
步骤S200:根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;
具体而言,所述第一太阳能热水器的参数信息是所述第一太阳能热水器的基本性能信息,包括热水器型号、材料结构、组成部件、热量转换性能等。根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数,所述第一热效率转换系数为太阳能热水器将接收的太阳能热量转换为水内能的转换效率,由所述第一太阳能热水器的参数信息决定,所述第一热效率转换系数越大,表明热水器对太阳能的利用转换率越大,热水器的热性能就越好。
步骤S300:根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;
具体而言,根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得表示太阳能热能转换的第一热能转换温度曲线,所述第一热能转换温度曲线是所述第一太阳能热水器采集到的热量与转换成水温温度的变化关系,随着采集热量的增加,水温相应随之升高。获取所述第一太阳能热水器的理论预测水温变化,为后续光能加热评估提供理论标准值基础。
步骤S400:通过所述温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;
具体而言,通过所述温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线,所述温度传感器可为红外温度传感器监测,准确的体现水温的实时变化,所述第一水温变化曲线为所述第一太阳能热水器的的实际温度变化,用来表明热水器的光能实际加热效果。
步骤S500:根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;
如图5所示,进一步而言,其中,所述根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果,本申请实施例步骤S500还包括:
步骤S510:获得所述第一水温变化曲线中达到预设水温所需的第一加热时间,并根据所述第一加热时间生成对应的第一加热效率系数;
步骤S520:根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线的温度差值曲线信息,获得第一光能转换效率;
步骤S530:将所述第一加热效率系数和所述第一光能转换效率输入光能加热评估模型,获得第一光能加热评估结果。
具体而言,对所述第一水温变化曲线进行分析,获得所述第一水温变化曲线中达到预设水温所需的第一加热时间,所述预设水温为用户需要使用的最低水温,可自行设定。并根据所述第一加热时间生成对应的第一加热效率系数,所述第一加热效率系数表明所述第一太阳能热水器的实际加热效率,加热效率系数越高,表明热水器的实际加热性能越好。根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线的温度差值曲线信息,获得第一光能转换效率,所述第一光能转换效率为太阳能热水器将光能转换为热能的效率差值,是理论热能转换温度值和实际热能转换温度值的差值,相差越小表明热水器光能实际转换效率越大。将所述第一加热效率系数和所述第一光能转换效率输入光能加热评估模型,所述光能加热评估模型为神经网络模型,用于评估热水器的光能加热性能,获得所述模型的训练输出结果即第一光能加热评估结果。使得输出的热水器光能加热评估结果更加准确,以太阳能热水器在实际应用过程中的温度变化的实时数据为评估参数,对热水器的加热性能进行分析,保证光能加热评估结果的准确性。
步骤S600:获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;
具体而言,所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息为太阳能热水器光能供水和电能加热供水切换速率,因环境影响当光能加热温度不足时,需要电能及时对水进行加热,保证水温,因此,所述第一光电切换响应速率信息越快,表明热水器的工作响应性能越好,为后续光电切换效率评估提供参数支持。
步骤S700:将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;
具体而言,将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,所述切换效率评估模型为神经网络模型,用于评估热水器光能电能加热的切换效率,获得所述模型的训练输出结果即第一光电切换效率评估结果,光电切换效率越快,表明热水器的加热切换性能越好。
步骤S800:根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
具体而言,根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果,用于对热水器的加热性能进行评价。以太阳能热水器在实际应用过程中的热量加热转换的实时数据和光电切换效率为评估参数,对加热性能进行全面化分析,避免环境因素的变化影响评估结果的准确性,进而保证太阳能热水器加热效率的技术效果。
如图2所示,进一步而言,其中,所述构建所述生产要求特征决策树,本申请实施例步骤S600还包括:
步骤S610:获得第一用户的适用水温;
步骤S620:将所述第一水温变化曲线和所述第一用户的适用水温进行对比分析,获得第一对比分析结果;
步骤S630:根据所述第一对比分析结果,确定第一光电切换情况;
步骤S640:对所述第一光电切换情况的切换时间进行分析,获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息。
具体而言,所述第一用户的适用水温为按照用户个人情况所适合的推荐水温,将所述第一水温变化曲线和所述第一用户的适用水温进行对比分析,并根据所述第一对比分析结果,确定第一光电切换情况,即根据热水器实际水温变化和用户个人适用水温的对比关系,对热水器的光能电能加热进行切换。对所述第一光电切换情况的切换时间进行分析,获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息,切换时间越快,表明热水器的光能电能切换相应速率越快,为后续光电切换效率评估提供准确的参数支持,进而保证太阳能热水器加热性能评估结果准确性的技术效果。
如图3所示,进一步而言,本申请实施例步骤S640还包括:
步骤S641:当所述第一水温变化曲线中的当前温度达到所述适用水温时,获得第一启动指令,所述第一启动指令用于启动所述第一太阳能热水器进行光能热水供应;
步骤S642:当所述第一水温变化曲线中的当前温度未达到所述适用水温时,根据第一低温节点信息和所述适用水温的温度差值,获得第一加热温度信息;
步骤S643:基于所述第一加热温度信息,获得第二启动指令,根据所述第二启动指令启动所述第一太阳能热水器进行电能加热热水供应。
具体而言,根据太阳能热水器实际水温变化和用户个人适用水温的对比关系,对热水器的光能电能加热进行切换,当所述第一水温变化曲线中的当前温度达到所述适用水温时,表明吸收的太阳能转换温度可以满足用户适用水温,启动所述第一太阳能热水器进行光能热水供应。当所述第一水温变化曲线中的当前温度未达到所述适用水温时,表明吸收的太阳能转换温度不满足用户适用水温,根据第一低温节点信息,即用户使用时间节点的温度信息和所述适用水温的温度差值,获得第一加热温度信息,所述第一加热温度信息是与用户适用水温的差值,需要进行电能加热的水温。基于所述第一加热温度信息,启动所述第一太阳能热水器进行电能加热热水供应,如用户适用水温为40度,太阳能水温为30度,启动电能加热将水温加热10度至适用水温40度,再对用户进行热水供应。不同的太阳能热水器水温情况,进行相应的光能电能加热切换,保证用户在使用时可以达到适用水温的技术效果。
如图4所示,进一步而言,其中,所述获得第一太阳能热水器的热量采集信息,本申请实施例步骤S100还包括:
步骤S110:根据所述第一太阳能热水器的地理位置信息和季节信息,获得第一太阳能辐射功率;
步骤S120:根据所述第一太阳能热水器的辐射倾角和热量采集面积,获得第一实际辐照接收面积;
步骤S130:构建辐射热量采集函数:Q=PS;
步骤S140:将所述第一太阳能辐射功率和所述第一实际辐照接收面积输入所述辐射热量采集函数中,获得第一太阳能热水器的热量采集信息。
具体而言,不同的地理经纬度和不同的季节光照影响,太阳能热水器接收到的太阳能辐射量也不同,如夏季的太阳能辐射光照较强,在赤道附近的太阳能辐射量也较强。根据所述第一太阳能热水器所处的地理位置信息和季节信息,获得第一太阳能辐射功率,所述第一太阳能辐射功率是太阳辐射到热水器上的能量总功率。所述第一太阳能热水器的辐射倾角是太阳能热水器辐射受热面与水平面的夹角,所述热量采集面积是太阳能热水器受热采集面的面积大小,根据所述热量采集面积在所述第一太阳能热水器的辐射倾角上的实际投影面积,获得第一实际辐照接收面积,所述第一实际辐照接收面积是太阳能热水器在辐射倾角下的实际热量采集面积。将所述第一太阳能辐射功率和所述第一实际辐照接收面积输入至太阳能热水器的所述辐射热量采集函数Q=PS中,P为太阳能辐射功率,S为热水器实际辐照接收面积,获得函数计算结果即所述第一太阳能热水器的热量采集信息。热量采集越多,太阳能的可利用热量就越多,为后续的理论热能转换温度提供热量数据基础的技术效果。
如图6所示,进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S910:获得所述第一太阳能热水器的保温材料信息;
步骤S920:根据所述保温材料信息,获得第一材料导热系数;
步骤S930:根据所述第一材料导热系数和环境温度,生成第一热量损失变化曲线;
步骤S940:对所述第一热量损失变化曲线进行趋势变化分析,获得第一热量损失系数;
步骤S950:根据所述第一热量损失系数,对所述第一热能转换温度曲线进行修正。
具体而言,所述第一太阳能热水器的保温材料信息为太阳能热水器对热水进行保温的材料特性信息,热水器保温层材料特性直接影响热水的保温效果。根据所述保温材料信息,获得第一材料导热系数,所述第一材料导热系数为材料传导热量的能力,导热系数越大,表明材料的导热能力越强,热水器对热水的保温能力越差。根据所述第一材料导热系数和环境温度,生成第一热量损失变化曲线,所述第一热量损失变化曲线为随时间的变化,热水器的热量损失总值变化,当环境温度较低时,热水器的热量损失越大。对所述第一热量损失变化曲线进行趋势变化分析,获得第一热量损失系数,所述第一热量损失系数为热水器的热量损失速率,热量损失系数越大,表明热水器热量损失越大,保温效果越差。根据所述第一热量损失系数,对所述第一热能转换温度曲线进行修正,保证理论热能转换温度曲线更加准确的技术效果。
如图7所示,进一步而言,本申请实施例S610还包括:
步骤S611:获得第一用户的基本信息;
步骤S612:根据所述第一季节信息和地域信息,确定第一环境影响因素;
步骤S613:将所述第一用户的基本信息和所述第一环境影响因素输入水温推荐模型,获得所述第一用户的适用水温。
具体而言,所述第一用户的基本信息为所述第一太阳能热水器的使用用户的基本信息,包括年龄、性别、所患疾病史、个人喜好温度等。根据所述第一季节信息和地域信息,确定第一环境影响因素对水温要求的影响,如冬天对水温的要求相对于夏季较高。将所述第一用户的基本信息和所述第一环境影响因素输入水温推荐模型,所述水温推荐模型为神经网络模型,用于对用户进行适宜水温推荐,获得所述模型的训练输出结果即所述第一用户的适用水温。结合用户个人情况和环境因素,实现对用户进行个性化智能水温推荐,进而保证水温更加符合用户情况的技术效果。
综上所述,本申请实施例所提供的一种太阳能热水器的加热性能评估方法及系统具有如下技术效果:
由于采用了根据第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;根据所述第一热能转换温度曲线和第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。进而达到以太阳能热水器在实际应用过程中的热量变化的实时数据和光电切换效率为评估参数,对加热性能进行全面化分析,避免环境因素的变化影响评估结果的准确性,进而保证太阳能热水器加热效率的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种太阳能热水器的加热性能评估方法同样发明构思,本发明还提供了一种太阳能热水器的加热性能评估系统,如图8所示,所述系统包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于获得第一太阳能热水器的热量采集信息;
第二获得单元12,所述第二获得单元12用于根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数;
第三获得单元13,所述第三获得单元13用于根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;
第四获得单元14,所述第四获得单元14用于通过所述温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;
第五获得单元15,所述第五获得单元15用于根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;
第六获得单元16,所述第六获得单元16用于获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;
第七获得单元17,所述第七获得单元17用于将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;
第八获得单元18,所述第八获得单元18用于根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
进一步的,所述系统还包括:
第九获得单元,所述第九获得单元用于获得第一用户的适用水温;
第十获得单元,所述第十获得单元用于将所述第一水温变化曲线和所述第一用户的适用水温进行对比分析,获得第一对比分析结果;
第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述第一对比分析结果,确定第一光电切换情况;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于对所述第一光电切换情况的切换时间进行分析,获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息。
进一步的,所述系统还包括:
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于当所述第一水温变化曲线中的当前温度达到所述适用水温时,获得第一启动指令,所述第一启动指令用于启动所述第一太阳能热水器进行光能热水供应;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于当所述第一水温变化曲线中的当前温度未达到所述适用水温时,根据第一低温节点信息和所述适用水温的温度差值,获得第一加热温度信息;
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于基于所述第一加热温度信息,获得第二启动指令,根据所述第二启动指令启动所述第一太阳能热水器进行电能加热热水供应。
进一步的,所述系统还包括:
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于根据所述第一太阳能热水器的地理位置信息和季节信息,获得第一太阳能辐射功率;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于根据所述第一太阳能热水器的辐射倾角和热量采集面积,获得第一实际辐照接收面积;
第一构建单元,所述第一构建单元用于构建辐射热量采集函数:Q=PS;
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于将所述第一太阳能辐射功率和所述第一实际辐照接收面积输入所述辐射热量采集函数中,获得第一太阳能热水器的热量采集信息。
进一步的,所述系统还包括:
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于获得所述第一水温变化曲线中达到预设水温所需的第一加热时间,并根据所述第一加热时间生成对应的第一加热效率系数;
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线的温度差值曲线信息,获得第一光能转换效率;
第二十获得单元,所述第二十获得单元用于将所述第一加热效率系数和所述第一光能转换效率输入光能加热评估模型,获得第一光能加热评估结果。
进一步的,所述系统还包括:
第二十一获得单元,所述第二十一获得单元用于获得所述第一太阳能热水器的保温材料信息;
第二十二获得单元,所述第二十二获得单元用于根据所述保温材料信息,获得第一材料导热系数;
第一生成单元,所述第一生成单元用于根据所述第一材料导热系数和环境温度,生成第一热量损失变化曲线;
第二十三获得单元,所述第二十三获得单元用于对所述第一热量损失变化曲线进行趋势变化分析,获得第一热量损失系数;
第一修正单元,所述第一修正单元用于根据所述第一热量损失系数,对所述第一热能转换温度曲线进行修正。
进一步的,所述系统还包括:
第二十四获得单元,所述第二十四获得单元用于获得第一用户的基本信息;
第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述第一季节信息和地域信息,确定第一环境影响因素;
第二十五获得单元,所述第二十五获得单元用于将所述第一用户的基本信息和所述第一环境影响因素输入水温推荐模型,获得所述第一用户的适用水温。
前述图1实施例一中的一种太阳能热水器的加热性能评估方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种太阳能热水器的加热性能评估系统,通过前述对一种太阳能热水器的加热性能评估方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种太阳能热水器的加热性能评估系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连,计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
具体的,参见图9所示,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本发明实施例中,该电子设备还包括:存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序,计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。
收发器1130,用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本发明实施例中,总线架构(用总线1110来代表),总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥,总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个,包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制,这样的体系结构包括:工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。在实现过程中,上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括:通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本发明实施例中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如,处理器可以是单核处理器或多核处理器,处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本发明实施例所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成,或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将,例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起,总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口,这些都是本领域所公知的。因此,本发明实施例不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件,也可以是多个元件,例如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如:收发器1130从其他设备接收外部数据,收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质,还可以提供用户接口1160,例如:触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解,在本发明实施例中,存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器,这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如,蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。
应理解,本发明实施例中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器包括:只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器,或闪存。
易失性存储器包括:随机存取存储器,其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如:静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本发明实施例描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本发明实施例中,存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素:可执行模块、数据结构,或者其子集,或者其扩展集。
具体而言,操作系统1151包含各种装置程序,例如:框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序,例如:媒体播放器、浏览器,用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括:小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。
此外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
以上所述,仅为本发明实施例的具体实施方式,但本发明实施例的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例披露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此,本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种太阳能热水器的加热性能评估方法,其中,所述方法应用于太阳能热水器的加热性能评估系统,所述系统包括一温度传感器,所述方法包括:
获得第一太阳能热水器的热量采集信息;
根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数,其中,所述第一太阳能热水器的参数信息是所述第一太阳能热水器的基本性能信息,包括热水器型号、材料结构、组成部件、热量转换性能;
根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;
通过所述温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;
根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;
获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;
将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;
根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息,包括:
获得第一用户的适用水温;
将所述第一水温变化曲线和所述第一用户的适用水温进行对比分析,获得第一对比分析结果;
根据所述第一对比分析结果,确定第一光电切换情况;
对所述第一光电切换情况的切换时间进行分析,获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述方法包括:
当所述第一水温变化曲线中的当前温度达到所述适用水温时,获得第一启动指令,所述第一启动指令用于启动所述第一太阳能热水器进行光能热水供应;
当所述第一水温变化曲线中的所述当前温度未达到所述适用水温时,根据所述当前温度和所述适用水温的温度差值,获得第一加热温度信息;
基于所述第一加热温度信息,获得第二启动指令,根据所述第二启动指令启动所述第一太阳能热水器进行电能加热热水供应。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述获得第一太阳能热水器的热量采集信息,包括:
根据所述第一太阳能热水器的地理位置信息和季节信息,获得第一太阳能辐射功率;
根据所述第一太阳能热水器的辐射倾角和热量采集面积,获得第一实际辐照接收面积;
构建辐射热量采集函数:Q=PS,其中,P为太阳能辐射功率,S为热水器实际辐照接收面积;
将所述第一太阳能辐射功率和所述第一实际辐照接收面积输入所述辐射热量采集函数中,获得第一太阳能热水器的热量采集信息。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果,包括:
获得所述第一水温变化曲线中达到预设水温所需的第一加热时间,并根据所述第一加热时间生成对应的第一加热效率系数;
根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线的温度差值曲线信息,获得第一光能转换效率;
将所述第一加热效率系数和所述第一光能转换效率输入光能加热评估模型,获得第一光能加热评估结果。
6.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
获得所述第一太阳能热水器的保温材料信息;
根据所述保温材料信息,获得第一保温材料导热系数;
根据所述第一保温材料导热系数和环境温度,生成第一热量损失变化曲线;
对所述第一热量损失变化曲线进行趋势变化分析,获得第一热量损失系数;
根据所述第一热量损失系数,对所述第一热能转换温度曲线进行修正。
7.如权利要求2所述的方法,其中,所述获得第一用户的适用水温,包括:
获得第一用户的基本信息,所述第一用户的基本信息为所述第一太阳能热水器的使用用户的基本信息,包括年龄、性别、所患疾病史、个人喜好温度;
根据第一季节信息和地域信息,确定第一环境影响因素;
将所述第一用户的基本信息和所述第一环境影响因素输入水温推荐模型,获得所述第一用户的适用水温。
8.一种太阳能热水器的加热性能评估系统,其中,所述系统包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一太阳能热水器的热量采集信息;
第二获得单元,所述第二获得单元用于根据所述第一太阳能热水器的参数信息,获得第一热效率转换系数,其中,所述第一太阳能热水器的参数信息是所述第一太阳能热水器的基本性能信息,包括热水器型号、材料结构、组成部件、热量转换性能;
第三获得单元,所述第三获得单元用于根据所述第一热效率转换系数和所述第一太阳能热水器的热量采集信息,获得第一热能转换温度曲线;
第四获得单元,所述第四获得单元用于通过温度传感器对所述第一太阳能热水器的水温进行实时采集,获得第一水温变化曲线;
第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一热能转换温度曲线和所述第一水温变化曲线,获得第一光能加热评估结果;
第六获得单元,所述第六获得单元用于获得所述第一太阳能热水器的第一光电切换响应速率信息;
第七获得单元,所述第七获得单元用于将所述第一水温变化曲线信息和所述第一光电切换响应速率信息输入切换效率评估模型,获得第一光电切换效率评估结果;
第八获得单元,所述第八获得单元用于根据所述第一光能加热评估结果和所述第一光电切换效率评估结果,获得所述第一太阳能热水器的第一加热性能评估结果。
9.一种太阳能热水器的加热性能评估电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117474360A (zh) * 2023-11-08 2024-01-30 胜利油田胜兴集团有限责任公司 一种适用于槽式太阳能的加热环境智能评估系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2914570A1 (de) * 1978-04-11 1979-10-18 Pechiney Ugine Kuhlmann Verfahren und vorrichtung zur warmwasserbereitung mit solarenergie
CN101033889A (zh) * 2006-03-09 2007-09-12 海尔集团公司 防漏水分体承压直接循环太阳能热水器
CN101182956A (zh) * 2007-11-10 2008-05-21 杨发生 智能型全方位保护,自动重合闸,多用途流水式电热水器
CN101970945A (zh) * 2008-01-11 2011-02-09 库尔奥考西能源技术有限公司 用于太阳能收集器的温度控制设备
CN102734944A (zh) * 2012-07-04 2012-10-17 广州西奥多冷热设备有限公司 一种新型太空能热水器系统
CN102759200A (zh) * 2012-06-18 2012-10-31 上海电机学院 太阳能发电热水一体机
CN103148594A (zh) * 2013-03-08 2013-06-12 西安工程大学 直热式空气能热水器pid恒温调节控制系统
CN103225911A (zh) * 2013-05-04 2013-07-31 安徽长龙电气集团有限公司 太阳能集热控制系统和控制方法
CN103388905A (zh) * 2013-07-12 2013-11-13 西安交通大学 一种蒸发器流量可调节的热泵热水器系统
CN103453679A (zh) * 2013-08-15 2013-12-18 常州市康舒环境科技有限公司 家用壁挂式平板太阳能热泵热水器及其控制方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2914570A1 (de) * 1978-04-11 1979-10-18 Pechiney Ugine Kuhlmann Verfahren und vorrichtung zur warmwasserbereitung mit solarenergie
CN101033889A (zh) * 2006-03-09 2007-09-12 海尔集团公司 防漏水分体承压直接循环太阳能热水器
CN101182956A (zh) * 2007-11-10 2008-05-21 杨发生 智能型全方位保护,自动重合闸,多用途流水式电热水器
CN101970945A (zh) * 2008-01-11 2011-02-09 库尔奥考西能源技术有限公司 用于太阳能收集器的温度控制设备
CN102759200A (zh) * 2012-06-18 2012-10-31 上海电机学院 太阳能发电热水一体机
CN102734944A (zh) * 2012-07-04 2012-10-17 广州西奥多冷热设备有限公司 一种新型太空能热水器系统
CN103148594A (zh) * 2013-03-08 2013-06-12 西安工程大学 直热式空气能热水器pid恒温调节控制系统
CN103225911A (zh) * 2013-05-04 2013-07-31 安徽长龙电气集团有限公司 太阳能集热控制系统和控制方法
CN103388905A (zh) * 2013-07-12 2013-11-13 西安交通大学 一种蒸发器流量可调节的热泵热水器系统
CN103453679A (zh) * 2013-08-15 2013-12-18 常州市康舒环境科技有限公司 家用壁挂式平板太阳能热泵热水器及其控制方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117474360A (zh) * 2023-11-08 2024-01-30 胜利油田胜兴集团有限责任公司 一种适用于槽式太阳能的加热环境智能评估系统
CN117474360B (zh) * 2023-11-08 2024-04-09 胜利油田胜兴集团有限责任公司 一种适用于槽式太阳能的加热环境智能评估系统

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