CN114674061B - 一种智能调节空调的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能调节空调的方法，包括：S1、通过用户管理设置用户数据，配置数据库进行用户管理，空调设备实时监测的室内和室外温度并储存在数据库中，用户设置的属性参数经上传储存在数据库中；S2、通过情景模式匹配用户行为，按照活动类型配置情景模式，S3、通过调节模式运行温度设定，设定空调设备的调节模式，空调设备在用户选择的调节模式下输出室内环境设定温度；本发明针对空调设备采用四种调节模式，其中，智能调节的模式通过收集用户的个体属性以及室内外的环境温度数据，使得空调设备输出匹配用户需求的设定温度；评价调节的模式通过用户对环境温度的评价计算空调温度并输出匹配用户需求的设定温度。

Description

一种智能调节空调的方法
技术领域
本发明涉及智能空调技术领域，具体为一种智能调节空调的方法。
背景技术
随着科技的飞速发展，越来越多的智能家居逐渐进入我们的生活中，一方面物质丰富，不用担心生活物质的基本需求，另一方面随着物质的丰富，我们不断的追求生活便利性以及智能化。随着家电越来越智能化，针对智能家居，无论是对个人的影响，还是对企业的影响都是巨大的。
对于影响家庭生活舒适性的空调设备的控制，目前市面上都是通过远程或者本地通过APP控制，以及语音控制，每次开启都要进行舒适性调节，空调设备输出的设定温度难以匹配用户的需求，而且不能做到根据用户的调控行为进行自学习控制。因此，为解决上述问题，现提出一种智能调节空调的方法。
发明内容
本发明目的是提供一种智能调节空调的方法，以解决现有技术中空调设备输出的设定温度难以匹配用户的需求且无法根据用户的调控行为进行自学习控制的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能调节空调的方法，包括：
S1、通过用户管理设置用户数据，配置数据库进行用户管理，空调设备实时监测的室内和室外温度并储存在数据库中，用户设置的属性参数经上传储存在数据库中，所述属性参数包括用户设置的年龄属性、性别属性和服装属性，通过属性参数计算并储存用户的基础代谢率和服装热阻；
S2、通过情景模式匹配用户行为，按照活动类型配置情景模式，情景模式包括睡眠、娱乐、办公、用餐、家务和运动，并设定情景模式对应的活动强度；
S3、通过调节模式运行温度设定，设定空调设备的调节模式，空调设备在用户选择的调节模式下输出室内环境设定温度，所述调节模式包括智能调节、传统调节和评价调节；
智能调节模式下，空调设备的室内环境设定温度的调控方法如下：
A1、用户设置或从数据库中调用属性参数，并选择情景模式，根据年龄、性别、情景模式对应的活动强度计算用户代谢率并上传存储；
A2、空调设备实时调用数据库中包括代谢率、情景模式和服装热阻在内的信息通过算法计算空调设备的设定温度；
A3、根据前七天的室外日平均温度通过算法加权计算当天的室外滑动平均温度，并对比当天的室外滑动平均温度和前七天室外日平均温度的平均值，根据当天室外滑动平均温度以及所在城市的年最高滑动平均温度、年最低滑动平均温度和过渡季的滑动平均温度通过算法计算并获得当日室外环境温度修正量；
A4、将修正量与空调设备的设定温度叠加作为空调设备在智能调节模式下输出的室内环境设定温度；
传统调节模式下，空调设备的设定温度由用户手动输入；
评价调节用于根据用户对当前环境温度的评价对空调设备输出的室内环境设定温度进行调控，评价调节模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
B1、设置包括环境温度以及对环境温度的冷热评价在内的数据组作为记录用户对环境温度及其冷热评价的数据，并设置变量用于描述环境温度和冷热评价关系，在数据库中配置环境温度、冷热评价和变量的初始值作为初始数据；
B2、设定调节模式为评价调节时，用户针对当前环境温度通过人机交互输入对应的冷热评价，生成本次评价产生的数据组，通过本次评价的环境温度和冷热评价与环境温度和冷热评价的初始数据通过算法更新变量；
B3、根据本次评价的环境温度、冷热评价和更新的变量通过算法计算空调设备输出的环境设定温度，并更新环境温度和冷热评价数据；
S4、通过制冷制热匹配输出设定温度，空调设备的制冷或制热工作根据当前室内环境温度和调节模式中空调设备输出的环境设定温度的关系以及日期确定。
S5、通过湿度控制调节环境湿度，空调设备运行过程中实时检测室内相对湿度并进行湿度控制，根据室内相对湿度和空气内循环状态，开启通风除湿模式以及其对应的通风除湿等级。
优选的，所述属性参数还包括用户设置的被褥属性，数据库中针对被褥存储对应的被褥热阻值，用户在智能调节模式中选择睡眠情景模式时，根据室外滑动平均温度判断季节并识别被褥属性，将被褥热阻与服装热阻叠加计算空调设备输出的设定温度，并将空调设备的风速等级降到最低档。
优选的，传统调节的优先级高于智能调节，智能调节的优先级高于评价调节；其中，用户不进行调节模式设定时，默认调节模式为智能调节。
优选的，所述调节模式还包括自动运行，自动运行模式根据用户的实际需求自动调节室内环境温度，自动运行模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
C1、通过前七天的室外日平均温度加权计算当天的室外滑动平均温度；
C2、设置4个变量用来存储不同时段的环境设定温度，4个变量分别用于历史设定温度对于当前设定温度的综合预测、历史工作日设定温度对于当前设定温度的独立预测、历史休息日设定温度对于当前设定温度的独立预测以及历史特定的每一天对于当前设定温度的独立预测，通过变量根据用户使用过程中的调控行为形成自动运行时间表并储存在数据库中；
C3、用户选择自动运行模式时，自动运行模式下的空调设备运行时间段内，根据当前的北京时间并判断当天的日期类型从数据库中调用对应的变量以及数据库中储存的至少包括当天和前一天的滑动平均温度；
C4、根据调用的滑动平均温度和变量通过算法加权计算出空调设备输出的环境设定温度。
优选的，步骤C2中，通过存储的用户在每一个时间段通过传统调节、评价调节和智能调节对设定温度发生调控行为，根据算法对自动运行模式的变量进行训练修正，且自动运行时间表也会跟随使用过程中的调控行为进行修正。
本发明至少具备以下有益效果：
本发明针对空调设备采用四种调节模式，其中，传统调节的模式为用户自主设定；智能调节的模式通过收集用户的个体属性以及室内外的环境温度数据，使得空调设备输出匹配用户需求的设定温度；评价调节的模式通过用户对环境温度的评价计算空调温度并输出匹配用户需求的设定温度；自动运行模式则通过不断收集用户基于传统调节、智能调节和评价调节的调控行为数据以及室内外的环境温度数据，无需人工干预，让空调设备进行智能运行，使之更加匹配用户的个体需求。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种智能调节空调的方法，包括：
S1、通过用户管理设置用户数据，配置数据库进行用户管理，空调设备实时监测的室内和室外温度并储存在数据库中，用户设置的属性参数经上传储存在数据库中，所述属性参数包括用户设置的年龄属性、性别属性和服装属性，通过属性参数计算并储存用户的基础代谢率和服装热阻；
其中，年龄属性包括设置的用户名及其对应的年龄，操作时根据用户名调用对应的年龄属性；
性别属性为用户性别并对应人体的新陈代谢率参数，服装属性用于识别用户着装并根据着装计算服装热阻；
服装属性默认设置包括短袖、长袖和后长袖在内的三种着装类型，并配置对应的服装热阻Icl值，服装热阻为用户当前着装的每一种服装的热阻通过加和得到的整套着装的热阻，另可根据更多的着装设置服装热阻进行拓展以供用户选择；
用户基础代谢率根据用户ID调用用户年龄进行计算；
属性参数还包括用户设置的被褥属性，数据库中针对被褥存储对应的被褥热阻值，具体的，被褥属性用于识别用户的被褥及根据被褥属性匹配设置在数据库中的被褥热阻值；
S2、通过情景模式匹配用户行为，按照活动类型配置情景模式，情景模式包括睡眠、娱乐、办公、用餐、家务和运动，并设定情景模式对应的活动强度，具体的，数据库中根据情景模式及其活动类型匹配对应的活动强度act值；
S3、通过调节模式运行温度设定，设定空调设备的调节模式，空调设备在用户选择的调节模式下输出室内环境设定温度，所述调节模式包括智能调节、传统调节和评价调节；
其中，智能调节模式下，空调设备的室内环境设定温度的调控方法如下：
A1、用户设置或从数据库中调用属性参数，并选择情景模式，根据年龄、性别、情景模式对应的活动强度计算用户代谢率并上传存储；
A2、空调设备实时调用数据库中包括代谢率、情景模式和服装热阻在内的信息通过算法计算空调设备的设定温度；
A3、根据前七天的室外日平均温度通过算法加权计算当天的室外滑动平均温度，并对比当天的室外滑动平均温度和前七天室外日平均温度的平均值，根据当天室外滑动平均温度以及所在城市的年最高滑动平均温度、年最低滑动平均温度和过渡季的滑动平均温度通过算法计算并获得当日室外环境温度修正量；
A4、将修正量与空调设备的设定温度叠加作为空调设备在智能调节模式下输出的室内环境设定温度，空调设备的设定温度修正如下：
若Tma>Toutmean，则ΔT＝(Tma-Ttsmean)/(Tmamax-Ttsmean)；
若Tma<Toutmean，则ΔT＝(Tma-Ttsmean)/(Ttsmean-Tmamin)；
空调设备输出的室内环境设定温度为T＝Tset+ΔT
式中，当日室外滑动平均温度为Tma，前七天室外日平均温度的平均值为Toutmean，所在城市年最高滑动平均温度为Tmamax，所在城市年最低滑动平均温度为Tmamin，所在城市过渡季的滑动平均温度Ttsmean，修正量为ΔT，步骤A4中的空调设备的基础设定温度为Tset，输出设定温度为T；
其中，用户在智能调节模式中选择睡眠情景模式时，根据室外滑动平均温度判断季节并识别被褥属性，将被褥热阻与服装热阻叠加计算空调设备输出的设定温度，并将空调设备的风速等级降到最低档，例如当室外滑动平均温度Tma高于12.5℃时，被褥热阻与服装热阻的叠加值Icl取值为3.5，否则被褥热阻与服装热阻的叠加值Icl取值为1.5进行计算空调设备输出的设定温度，从而通过不断收集用户的个体属性以及室内外的环境温度数据使得空调设备输出匹配用户需求的设定温度；
其中，传统调节模式下，空调设备的设定温度由用户手动输入。
其中，评价调节用于根据用户对当前环境温度的评价对空调设备输出的室内环境设定温度进行调控，评价调节模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
B1、设置包括环境温度T以及对环境温度的冷热评价TSV在内的数据组(T，TSV)作为记录用户对环境温度及其冷热评价的数据，并设置变量a用于描述环境温度和冷热评价关系，在数据库中配置环境温度、冷热评价和变量的初始值作为初始数据(T0，TSV0，a0)，具体的，环境温度的初始值为T0＝26℃，冷热评价的初始值为TSV0＝0，表示人体在26℃的环境温度下感觉适宜，其中冷热评价范围值可设置为-2～2，描述用户评价与环境温度关系的变量的初始值为a0＝0.33，随着上传用户不断的调节，变量的值会随之变化，
B2、设定调节模式为评价调节时，用户针对当前环境温度T1通过人机交互输入对应的冷热评价TSV1，生成本次评价产生的数据组(T1，TSV1)，通过本次评价的环境温度T1和冷热评价TSV1与环境温度T0和冷热评价TSV0的初始数据通过算法更新变量为a1；
B3、根据本次评价的环境温度T1、冷热评价TSV1和更新的变量a1通过算法计算空调设备输出的环境设定温度T，并更新环境温度和冷热评价数据(T，TSV)，若调控的环境设定温度符合用户需求，则按当前符合需求的环境温度和冷热评价(T，TSV)作为当天的环境温度和冷热评价的初始值进行储存，否则继续根据当前温度进行冷热评价，具体的，在评价调节过程中，无论变量是否更新，评价调节始终进行。
S4、通过制冷制热匹配输出设定温度，空调设备的制冷或制热工作根据当前室内环境温度和调节模式中空调设备输出的环境设定温度的关系以及日期确定，具体的，制冷和制热的切换方式为：空调设备在供冷季进行制冷，在供热季进行制热，其他时间段根据空调设备输出的环境设定温度和当前环境温度的高低来确定空调设备进行制冷或制热工作，例如设定供冷季为每年的11月15日至次年的3月15日，供暖季为每年的5月15日至9月15日；
S5、通过湿度控制调节环境湿度，空调设备运行过程中实时检测室内相对湿度并进行湿度控制，根据室内相对湿度和空气内循环状态，开启通风除湿模式以及其对应的通风除湿等级，具体的，通风除湿模式开启的条件为：室内相对湿度高于55％且空气内循环状态关闭，通风除湿等级分为高档、中档和低档，且高档、中档和低档的切换条件如下：室内相对湿度高于85％时，开启高档；室内相对湿度高于70％且不超过85％时，开启中档；室内相对湿度高于55％且不超过70％时，开启低档。
其中，传统调节的优先级高于智能调节，智能调节的优先级高于评价调节；其中，用户不进行调节模式设定时，默认调节模式为智能调节，具体的，调节模式的优先级顺序为：传统调节＞智能调节>评价调节。
实施例2
在实施例1的基础上，不同之处在于：调节模式还包括自动运行，自动运行模式根据用户的实际需求自动调节室内环境温度，自动运行模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
C1、通过前七天的室外日平均温度加权计算当天的室外滑动平均温度；
C2、设置4个变量用来存储不同时段的环境设定温度，4个变量分别用于历史设定温度对于当前设定温度的综合预测、历史工作日设定温度对于当前设定温度的独立预测、历史休息日设定温度对于当前设定温度的独立预测以及历史特定的每一天对于当前设定温度的独立预测，通过变量根据用户使用过程中的调控行为形成自动运行时间表并储存在数据库中；
其中，通过存储的用户在每一个时间段通过传统调节、评价调节和智能调节对设定温度发生调控行为，根据算法对自动运行模式的变量进行训练修正，且自动运行时间表也会跟随使用过程中的调控行为进行修正，具体的，调控行为指传统调节、智能调节和评价调节进行的温度设定，例如用户在某个时间段内进行了设定温度的调控，智能调节、传统调节和评价调节中的任一种调节模式下都会返回一个对当前环境的设定温度，根据该设定温度修正存储的自动运行时间表，此外，变量的初始化、室内温度初始化设置根据初调试时的室外滑动平均温度进行计算；
C3、用户选择自动运行模式时，自动运行模式下的空调设备运行时间段内，根据当前的北京时间并判断当天的日期类型(判定当天日期为工作日或休息日)从数据库中调用对应的变量以及数据库中储存的至少包括当天和前一天的滑动平均温度；
C4、根据调用的滑动平均温度和变量通过算法加权计算出空调设备输出的环境设定温度，具体的，自动运行模式下得到的每个时间段的设定温度同样用于变量的修正训练。
自动运行模式下，将用户的调节信息用于优化温度设定，使之更加匹配用户的个体需求，通过历史数据匹配当前设定并进行修正，随着用户调节行为的不断数据积累，自动运行模式会根据历史数据进行自动修正并输出设定温度，无需人工干预。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种智能调节空调的方法，其特征在于，包括：
S1、通过用户管理设置用户数据，配置数据库进行用户管理，空调设备实时监测的室内和室外温度并储存在数据库中，用户设置的属性参数经上传储存在数据库中，所述属性参数包括用户设置的年龄属性、性别属性和服装属性，通过属性参数计算并储存用户的基础代谢率和服装热阻；
S2、通过情景模式匹配用户行为，按照活动类型配置情景模式，情景模式包括睡眠、娱乐、办公、用餐、家务和运动，并设定情景模式对应的活动强度；
S3、通过调节模式运行温度设定，设定空调设备的调节模式，空调设备在用户选择的调节模式下输出室内环境设定温度，所述调节模式包括智能调节、传统调节和评价调节；
智能调节模式下，空调设备的室内环境设定温度的调控方法如下：
A1、用户设置或从数据库中调用属性参数，并选择情景模式，根据年龄、性别、情景模式对应的活动强度计算用户代谢率并上传存储；
A2、空调设备实时调用数据库中包括代谢率、情景模式和服装热阻在内的信息通过算法计算空调设备的设定温度；
A3、根据前七天的室外日平均温度通过算法加权计算当天的室外滑动平均温度，并对比当天的室外滑动平均温度和前七天室外日平均温度的平均值，根据当天室外滑动平均温度以及所在城市的年最高滑动平均温度、年最低滑动平均温度和过渡季的滑动平均温度通过算法计算并获得当日室外环境温度修正量；
A4、将修正量与空调设备的设定温度叠加作为空调设备在智能调节模式下输出的室内环境设定温度；
传统调节模式下，空调设备的设定温度由用户手动输入；
评价调节用于根据用户对当前环境温度的评价对空调设备输出的室内环境设定温度进行调控，评价调节模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
B1、设置包括环境温度以及对环境温度的冷热评价在内的数据组作为记录用户对环境温度及其冷热评价的数据，并设置变量用于描述环境温度和冷热评价关系，在数据库中配置环境温度、冷热评价和变量的初始值作为初始数据；
B2、设定调节模式为评价调节时，用户针对当前环境温度通过人机交互输入对应的冷热评价，生成本次评价产生的数据组，通过本次评价的环境温度和冷热评价与环境温度和冷热评价的初始数据通过算法更新变量；
B3、根据本次评价的环境温度、冷热评价和更新的变量通过算法计算空调设备输出的环境设定温度，并更新环境温度和冷热评价数据；
S4、通过制冷制热匹配输出设定温度，空调设备的制冷或制热工作根据当前室内环境温度和调节模式中空调设备输出的环境设定温度的关系以及日期确定；
S5、通过湿度控制调节环境湿度，空调设备运行过程中实时检测室内相对湿度并进行湿度控制，根据室内相对湿度和空气内循环状态，开启通风除湿模式以及其对应的通风除湿等级。
2.根据权利要求1所述的一种智能调节空调的方法，其特征在于：所述属性参数还包括用户设置的被褥属性，数据库中针对被褥存储对应的被褥热阻值，用户在智能调节模式中选择睡眠情景模式时，根据室外滑动平均温度判断季节并识别被褥属性，将被褥热阻与服装热阻叠加计算空调设备输出的设定温度，并将空调设备的风速等级降到最低档。
3.根据权利要求1-2任一项所述的一种智能调节空调的方法，其特征在于：传统调节的优先级高于智能调节，智能调节的优先级高于评价调节；其中，用户不进行调节模式设定时，默认调节模式为智能调节。
4.根据权利要求1-2任一项所述的一种智能调节空调的方法，其特征在于：所述调节模式还包括自动运行，自动运行模式根据用户的实际需求自动调节室内环境温度，自动运行模式下，空调设备的室内环境设定温度调控方法如下：
C1、通过前七天的室外日平均温度加权计算当天的室外滑动平均温度；
C2、设置4个变量用来存储不同时段的环境设定温度，4个变量分别用于历史设定温度对于当前设定温度的综合预测、历史工作日设定温度对于当前设定温度的独立预测、历史休息日设定温度对于当前设定温度的独立预测以及历史特定的每一天对于当前设定温度的独立预测，通过变量根据用户使用过程中的调控行为形成自动运行时间表并储存在数据库中；
C3、用户选择自动运行模式时，自动运行模式下的空调设备运行时间段内，根据当前的北京时间并判断当天的日期类型从数据库中调用对应的变量以及数据库中储存的至少包括当天和前一天的滑动平均温度；
C4、根据调用的滑动平均温度和变量通过算法加权计算出空调设备输出的环境设定温度。
5.根据权利要求4所述的一种智能调节空调的方法，其特征在于：步骤C2中，通过存储的用户在每一个时间段通过传统调节、评价调节和智能调节对设定温度发生调控行为，根据算法对自动运行模式的变量进行训练修正，且自动运行时间表也会跟随使用过程中的调控行为进行修正。
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