CN114674065A - 一种基于无线传感网络的可预测温控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于无线传感网络的可预测温控系统，可预测温控系统包括传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口等；无线数据采集设备与传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口以及主控单元依次连接；可预测温控系统还包括预测单元，该预测单元采用温度预测方法对室内温度预测，预测单元与无线数据采集设备连接，无线数据采集设备采集温度数据，将温度数据传输至预测单元；主控单元还连接到所述存储器模块、人机界面以及报警装置，太阳能发电板还连接到主控单元，集控式空调控制器连接到主控单元。本可预测温控系统可根据人员的增加或者减少来实时控制空调的温度高低，可避免人为调温的滞后性，同时，反应十分迅速。

Description

一种基于无线传感网络的可预测温控系统及方法
技术领域
本发明涉及测温技术领域，具体来说，涉及一种基于无线传感网络的可预测温控系统及方法。
背景技术
环境条件中的温湿度指标是许多工作场合的重要参数，不论是仓库管理、图书保存还是医院、办公楼的温湿度控制，都需要符合操作规定的温湿度环境条件，人们尤其对医院、办公楼的温度有很高的要求。但是现有的温湿度控制系统存在一些缺陷，对于有空调的室内场所，不时有人进进出出，恒定的温度设定，是不能适应人群拥挤和人群稀落等不同的情况的，比如，假定当前的室内温度是合适的，当大量人涌入室内后会带来更多的热量，室内温度会升高，这个时候再去调整空调设定已经有时间上的迟滞，人会感觉到明显的不舒适，当人员减少时，带走一部分热量，如果温度仍然维持原来的室温，人们也会感觉不舒适。
因此，设计一套可预测温控系统就变得尤为重要。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于无线传感网络的可预测温控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于无线传感网络的可预测温控系统，所述可预测温控系统包括传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口、主控单元、太阳能发电板、存储器模块、无线数据采集设备、集控式空调控制器、人机界面以及报警装置；
所述无线数据采集设备与传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口以及主控单元依次连接；
所述可预测温控系统还包括预测单元，该预测单元采用温度预测方法对室内温度预测，所述预测单元与无线数据采集设备连接，所述无线数据采集设备采集温度数据，将温度数据传输至预测单元；
所述主控单元还连接到所述存储器模块、所述人机界面以及所述报警装置，所述太阳能发电板还连接到主控单元，所述集控式空调控制器连接到主控单元。
进一步地，所述传感器节点包括空气温度传感器、空气湿度传感器、光照度传感器、CO2浓度传感器、光电传感器、人体感应传感器。
进一步地，所述无线传感网络包括射频模块、以太网模块、GPRS模块以及WiFi模块。
进一步地，所述空气温度传感器对温室的环境温度进行检测，所述空气湿度传感器对温室的环境湿度进行检测。
进一步地，所述光照度传感器对温室的光照度进行检测，所述CO2浓度传感器对温室的CO2浓度进行检测。
进一步地，所述太阳能发电板发出的电量用于所述温室环境监控系统进行供电。
进一步地，所述光电传感器用于监测每个区域的人员数量，可以统计单位时间的活动计数，可预测后面时间段的人员密度。
进一步地，所述对集控式空调控制器包括空调模式选择、目标工作温度和风速三个变量，通过上述变量实现空调的制冷或者制热。
进一步地，所述光电传感器、人体感应传感器和温度传感器结合进行统计检测数据的实时性，结合预测单元算法，实现室内温度预测。
进一步地，一种基于无线传感网络的可预测温控方法，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明可预测温控系统利用光电传感器、人体感应传感器和温度传感器结合进行统计检测数据的实时性，结合预测单元算法，实现室内温度预测，实现了自动控制温度。
2.本发明可预测温控系统采用的方法可以快速实现室内温度的收敛，比传统的仅用温度作为反馈的系统，收敛时间可以缩短1/2。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一种基于无线传感网络的可预测温控系统及方法的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。
实施例1
如图1所示，1.一种基于无线传感网络的可预测温控系统，所述可预测温控系统包括传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口、主控单元、太阳能发电板、存储器模块、无线数据采集设备、集控式空调控制器、人机界面以及报警装置；
所述无线数据采集设备与传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口以及主控单元依次连接；
所述可预测温控系统还包括预测单元，该预测单元采用温度预测方法对室内温度预测，所述预测单元与无线数据采集设备连接，所述无线数据采集设备采集温度数据，将温度数据传输至预测单元；
所述主控单元还连接到所述存储器模块、所述人机界面以及所述报警装置，所述太阳能发电板还连接到主控单元，所述集控式空调控制器连接到主控单元。
根据上述内容，所述传感器节点包括空气温度传感器、空气湿度传感器、光照度传感器、CO2浓度传感器、光电传感器、人体感应传感器。
人体感应传感器一般可以安装于天花板上，其位置在房间内有绝对的高度优势，将人体感应传感器与万能红外遥控器合成为一个设备，可以从房间顶部至房间任何角落发射红外线且基本无遮挡，具有更大的红外控制区域，且人体感应传感器占用设备中间的区域，四周增加红外收发，两者位置不存在冲突，可解决目前红外遥控设备均是放在桌面或墙边书柜玄关等家具上，从而存在红外线死区的问题。
根据上述内容，所述无线传感网络包括射频模块、以太网模块、GPRS模块以及WiFi模块。
无线设备可选择有多种，不局限于上述无线传感网络。
根据上述内容，所述空气温度传感器对温室的环境温度进行检测，所述空气湿度传感器对温室的环境湿度进行检测。
根据上述内容，所述光照度传感器对温室的光照度进行检测，所述CO2浓度传感器对温室的CO2浓度进行检测。
根据上述内容，所述太阳能发电板发出的电量用于所述温室环境监控系统进行供电。
太阳能发电板可供整个设备运行，提供充足能源，且利用太阳能发电，绿色无污染。
根据上述内容，所述光电传感器用于监测每个区域的人员数量，可以统计单位时间的活动计数，可预测后面时间段的人员密度。
光电传感器具有检测距离优势，可保证可预测温控系统具备全面监控人员活动的功能，并且光电传感器具备对检测物体的限制少、响应时间短、分辨率高、可实现非接触的检测的特点，同时，具有便于调整的性能，所以选择光电传感器来实现人员计数非常合适。
根据上述内容，所述对集控式空调控制器包括空调模式选择、目标工作温度和风速三个变量，通过上述变量实现空调的制冷或者制热。
利用光电传感器的人员计数，最后通过集控式空调对温度进行控制，实现实时控制温度，且响应迅速。
根据上述内容，所述光电传感器、人体感应传感器和温度传感器结合进行统计检测数据的实时性，结合预测单元算法，实现室内温度预测。
通过预测单元的算法，实现实时控制温度，且响应迅速。
根据上述内容，一种基于无线传感网络的可预测温控方法，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)。
实施例2
一种基于无线传感网络的可预测温控方法，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)
当室内人员逐步增加；
ChangeRate[n]大于0，且changeRate[n]>＝changeRate[n-1]，代表人员聚集加速，设定为最大风速。
ChangeRate[n]大于0，且changeRate[n]<changeRate[n-1]，代表人员聚集减速，设定为中等风速；
实施例3
一种基于无线传感网络的可预测温控方法，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)
室内人员稳定情况下，比如工作时间；
ChangeRate[n]等于0，代表人员温度，保持温度设备不变。
实施例4
一种基于无线传感网络的可预测温控方法，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)
室内人员逐步减少；
ChangeRate[n]小于0，且changeRate[n]<changeRate[n-1]，代表人员离开加速，降低设定风速；
ChangeRate[n]小于0，且changeRate[n]<changeRate[n-1]，代表人员离开减速，设定风速为中等风速。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述可预测温控系统包括传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口、主控单元、太阳能发电板、存储器模块、无线数据采集设备、集控式空调控制器、人机界面以及报警装置；
所述无线数据采集设备与传感器节点、传感接口、无线传感网络、无线网关接口以及主控单元依次连接；
所述可预测温控系统还包括预测单元，该预测单元采用温度预测方法对室内温度预测，所述预测单元与无线数据采集设备连接，所述无线数据采集设备采集温度数据，将温度数据传输至预测单元；
所述主控单元还连接到所述存储器模块、所述人机界面以及所述报警装置，所述太阳能发电板还连接到主控单元，所述集控式空调控制器连接到主控单元。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述传感器节点包括空气温度传感器、空气湿度传感器、光照度传感器、CO2浓度传感器、光电传感器、人体感应传感器。
3.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述无线传感网络包括射频模块、以太网模块、GPRS模块以及WiFi模块。
4.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述空气温度传感器对温室的环境温度进行检测，所述空气湿度传感器对温室的环境湿度进行检测。
5.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述光照度传感器对温室的光照度进行检测，所述CO2浓度传感器对温室的CO2浓度进行检测。
6.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述太阳能发电板发出的电量用于所述温室环境监控系统进行供电。
7.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述光电传感器用于监测每个区域的人员数量，可以统计单位时间的活动计数，可预测后面时间段的人员密度。
8.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述对集控式空调控制器包括空调模式选择、目标工作温度和风速三个变量，通过上述变量实现空调的制冷或者制热。
9.根据权利要求1所述的基于无线传感网络的可预测温控系统，其特征在于，所述光电传感器、人体感应传感器和温度传感器结合进行统计检测数据的实时性，结合预测单元算法，实现室内温度预测。
10.一种基于无线传感网络的可预测温控方法，其特征在于，该方法包括：
定义人员计数为PeopleCount,人员变动率为ChangeRate.R为固定系数
PeopleCount[0]＝0
ChangeRate[0]＝0
PeopleCount[1]＝第1个周期的活动计数
ChangeRate[1]＝(PeopleCount[1]-PeopleCount[0])/R
PeopleCount[n]＝第n个周期的活动计数
ChangeRate[n]＝(PeopleCount[n]-PeopleCount[n-1])/R
传感器测量的室内温度，用做实时反馈
S1Measured,S2Meaured…SnMeaured
TemperatureMeaured＝Average(S1…Sn)。
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