CN115289637A - 温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品 - Google Patents

温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品 Download PDF

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CN115289637A CN202210820947.1A CN202210820947A CN115289637A CN 115289637 A CN115289637 A CN 115289637A CN 202210820947 A CN202210820947 A CN 202210820947A CN 115289637 A CN115289637 A CN 115289637A
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黄明政
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黄天炜
梁力维
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Abstract

本发明实施例提供了一种温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品，本发明实施例中，在对温度异常区域的温度进行预测时，考虑到了其周围区域的温度变化对温度异常区域温度的影响，由此，本发明实施例中得到的预测温度，符合建筑中的实际情况，更加准确，本发明实施例中，在生成温度调节策略时，考虑到了温度异常区域内不同类型的所有设备，基于该温度调节策略进行温度调节，可以控制温度异常区域内的各种设备均参与温度调节，从而提高温度调节的效率。

Description

温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品
技术领域
本发明涉及智慧建筑领域，特别是涉及一种温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品。
背景技术
随着空调等温度调节设备的使用，在如写字楼、机房、工厂等建筑中，温度调节设备的部署以及控制方式，已经成为建造和运维的主要内容之一。
相关技术中，通常按照固定统一的参数集中调控温度调节设备，但是在实际使用中，建筑中各个区域的实际温度并不相同，按照固定统一的参数集中调控温度调节设备无法符合实际情况。例如：对于无人的区域，仍然开启温度调节设备，造成电力能源的浪费，而对于受到阳光照射温度较高的区域，按照固定统一的参数集中调控温度调节设备，则无法将该区域的温度调节到理想温度。
因此，目前亟需一种新的温度调节方法。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例提供一种温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的。
本发明实施例的第一方面，提供了一种温度调节方法，所述方法包括：
获得多个区域各自的当前温度；
根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；
根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
可选地，根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域，包括：
获得所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率；
根据所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，将所述多个区域中，当前温度大于第一预设温度，且当前温度变化率大于第一预设变化率的区域，确定为所述温度异常区域。
可选地，所述获得多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，包括：
获得各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，所述各个温度监测设备分布于所述多个区域；
根据所述各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，确定所述各个温度监测设备各自对应的当前温度和当前温度变化率；
根据所述各个温度监测设备各自所在的区域，确定所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率。
可选地，所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度是：所述温度异常区域与其相关区域之间的预设的第一相关度，所述相关区域是按照以下步骤确定的：
获得以所述温度异常区域为中心的温度影响范围内，所有周围区域的温度和温度变化率；
将所述周围区域中温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为所述相关区域。
可选地，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度，包括：
根据所述温度异常区域的当前温度变化率、所述第一相关度以及所述相关区域的当前温度变化率，确定所述相关区域的实际温度变化率；
根据所述温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率；
根据所述温度异常区域的实际温度变化率和所述温度异常区域的当前温度，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
可选地，所述方法还包括：
获得所述温度异常区域内的作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，所述作业设备为除温度调节设备外的设备；
根据所述当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略，包括：
根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数。
可选地，根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数，包括：
在所述预测温度大于或者等于第二预设温度，且所述预测活跃数量小于设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度大于或者等于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量小于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数。
可选地，所述方法还包括：
获得所述温度异常区域内的当前人员数量和历史人员数量；
根据所述当前人员数量和历史人员数量、以及所述温度异常区域的人员流动信息，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测人员数量；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略，包括：
根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数。
可选地，根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数，包括：
在所述预测人员数量小于人员数量阈值，且所述预测温度小于第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于或者等于所述人员数量阈值，且所述预测温度小于所述第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且温控参数值维持当前温控参数值不变，所述温控参数值为：制冷参数值或者加热参数值；
在所述预测人员数量小于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且制冷参数值大于当前制冷参数值。
可选地，所述温度异常区域的人员流动信息是按照以下步骤确定的：
监测所述温度异常区域内的人员数量和人员移动方向，以及，监测所述温度异常区域的其周围区域内的人员数量和人员移动方向；
根据所述周围区域内的人员向所述温度异常区域移动的人员数量，和所述温度异常区域内的人员向其周围区域移动的人员数量，确定所述温度异常区域的人员流动信息。
本发明实施例的第二方面，提供一种温度调节装置，所述装置包括：
当前温度获得模块，用于获得多个区域各自的当前温度；
温度异常区域确定模块，用于根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；
预测模块，用于根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；
生成模块，用于根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
发送模块，用于将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
可选地，所述温度异常区域确定模块，包括：
获得子模块，用于获得所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率；
筛选子模块，用于根据所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，从所述多个区域中筛选出当前温度大于第一预设温度，且当前温度变化率大于第一预设变化率的区域。
可选地，所述当前温度获得模块，包括：
获得子模块，用于获得各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，所述各个温度监测设备分布于所述多个区域；
第一确定子模块，用于根据所述各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，确定所述各个温度监测设备各自对应的当前温度和当前温度变化率；
第二子模块，用于根据所述各个温度监测设备各自所在的区域，确定多个区域各自的当前温度和当前温度变化率。
可选地，所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度是：所述温度异常区域与其相关区域之间的预设的第一相关度，所述相关区域是按照以下步骤确定的：
获得以所述温度异常区域为中心的温度影响范围内，所有周围区域的温度和温度变化率；
将所述周围区域中温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为所述相关区域。
可选地，所述预测模块，包括：
第一确定子模块，用于根据所述温度异常区域的当前温度变化率、所述第一相关度以及所述相关区域的当前温度变化率，确定所述相关区域的实际温度变化率；
第二确定子模块，用于根据所述温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率；
预测子模块，用于根据所述温度异常区域的实际温度变化率和所述温度异常区域的当前温度，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
可选地，所述装置还包括：
设备数量获得模块，用于获得所述温度异常区域内的作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，所述作业设备为除温度调节设备外的设备；
活跃数量预测模块，用于根据所述当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量；
所述生成模块，包括：
第一设置子模块，用于根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数。
可选地，所述第一设置子模块，具体用于：
在所述预测温度大于或者等于第二预设温度，且所述预测活跃数量小于设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度大于或者等于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量小于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数。
可选地，所述装置还包括：
人员数量获得模块，用于获得所述温度异常区域内的当前人员数量和历史人员数量；
人员数量预测模块，用于根据所述当前人员数量和历史人员数量、以及所述温度异常区域的人员流动信息，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测人员数量；
所述生成模块，包括：
第二设置子模块，用于根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数。
可选地，所述第二设置子模块，具体用于：
在所述预测人员数量小于人员数量阈值，且所述预测温度小于第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于或者等于所述人员数量阈值，且所述预测温度小于所述第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且温控参数值维持当前温控参数值不变，所述温控参数值为：制冷参数值或者加热参数值；
在所述预测人员数量小于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且制冷参数值大于当前制冷参数值。
可选地，所述温度异常区域的人员流动信息是按照以下步骤确定的：
监测所述温度异常区域内的人员数量和人员移动方向，以及，监测所述温度异常区域的其周围区域内的人员数量和人员移动方向；
根据所述周围区域内的人员向所述温度异常区域移动的人员数量，和所述温度异常区域内的人员向其周围区域移动的人员数量，确定所述温度异常区域的人员流动信息。
本发明实施例的第三方面，提供一种温度调节系统，所述系统包括：
多个温度监测设备，分布于多个区域内，用于在各个时刻对所在区域的温度进行监测；
温控服务器，用于：获得所述多个区域各自的当前温度；根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
温度调节设备和/或作业设备，用于执行所述温度调节策略；
人脸识别设备，分布于多个区域内，用于监测所在区域内的人员数量和人员移动方向。
本发明实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
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，所述处理器被配置为：执行如上述第一方面所述的任一种温度调节方法。
本发明实施例的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上述第一方面所述的任一种温度调节方法。
本发明实施例的第六方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述的任一种温度调节方法。
本发明实施例中，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略，将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。本发明实施例中，在对温度异常区域的温度进行预测时，考虑到了其周围区域的温度变化对温度异常区域温度的影响，由此，本发明实施例中得到的预测温度，符合建筑中的实际情况，更加准确，本发明实施例中，在生成温度调节策略时，考虑到了温度异常区域内不同类型的所有设备，基于该温度调节策略进行温度调节，可以控制温度异常区域内的各种设备均参与温度调节，从而提高温度调节的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中的一种温度调节方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图；
图3是本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图；
图4是本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图；
图5是本发明实施例的一种温度调节装置的结构示意图；
图6是本发明实施例的一种温度调节系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
建筑中各个区域之间的温度变化存在相互影响，基于此，本发明提出发明构思：在考虑到区域之间的相关度的基础上，对建筑中的各个区域的温度进行调节。
基于该发明构思，本发明实施例提出了一种温度调节方法，参照图1所示，图1示出了本发明实施例中的一种温度调节方法的步骤流程图，所述方法应用于温控服务器，所述温控服务器可以设置为对某建筑内各个区域的温度进行控制，包括：对各个温度监测设备采集到的温度进行处理，得到各个区域的温度以及温度变化率，以及对处理后的各个区域的温度以及变化率进行分析，生成针对温度异常区域的温度调节策略。
所述方法包括以下步骤：
S101，获得多个区域各自的当前温度。
本发明实施例中，可以依据建筑中的物理空间进行划分，得到多个区域，例如：一个房间为一个区域。也可以依据预先设备的空间大小，对建筑进行网格划分，得到多个区域，例如：每25平米为一个区域。
本发明实施例中，可以在每个区域布置一个或多个温度监测设备以对区域温度进行监测。
本发明实施例中，温度检测设备可以按照监测周期，在每个监测时刻温度进行监测。本发明实施例中，温度监测设备也可以不断地对当前温度进行实时采集。
S102，根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域。
本发明实施例中，温度异常区域指的是：温度过高或者温度过低，或者温度变化较大，具体可以设置对应的阈值进行判断，例如：低温阈值、高温阈值、以及变化率阈值。
S103，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
本发明实施例中，温度异常区域与其周围区域之间的相关度，可以体现周围区域的温度变化对温度异常区域的温度的影响程度。
本发明实施例中，在确定多个区域各自的当前温度之后，则可以确定多个区域各自的温度变化率。从而，可以根据温度异常区域的当前温度、当前温度变化率、以及所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，对预设时间内温度异常区域的温度进行预测。
S104，根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略。
本发明实施例中，温度调节策略的目的在于：对温度异常区域的温度进行调节，使其达到预设理想温度。
S105，将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
本发明实施例中，设备可以包括：作业设备(主机、机械设备等)、温度调节设备(例如：空调、排风扇等)。
本发明实施例中，温度调节策略中可以包括对温度调节设备的调节，例如：设置空调制冷功率增大，以降低温度异常区域的温度。温度调节策略中，还可以包括对作业设备的调节，例如：设备主机功率降低，以减少其发热量，降低温度异常区域的温度。
本发明实施例中，在对温度异常区域的温度进行预测时，考虑到了其周围区域的温度变化对温度异常区域温度的影响，由此，本发明实施例中得到的预测温度，符合建筑中的实际情况，更加准确，本发明实施例中，在生成温度调节策略时，考虑到了温度异常区域内不同类型的所有设备，基于该温度调节策略进行温度调节，可以控制温度异常区域内的各种设备均参与温度调节，从而提高温度调节的效率。
本发明实施例还提出了另一种温度调节方法，参照图2所示，图2示出了本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图，所述方法应用于温控服务器，所述方法包括以下步骤：
S201，获得各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，所述各个温度监测设备分布于所述多个区域。
S202，根据所述各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，确定所述各个温度监测设备各自对应的当前温度和当前温度变化率。
本发明实施例中，温度变化率可以由当前温度和上一时刻检测到的温度确定，也可以由预设时间段内监测到的温度的变化趋势确定。
S203，根据所述各个温度监测设备各自所在的区域，确定所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率。
本发明实施例中，一个区域内可能布置有多个温度监测设备，可以对多个温度监测设备分别监测到的温度的值取平均，得到当前区域的温度，也可以根据多个温度监测设备与区域中心的距离，对多个温度监测设备分别监测到的温度的值进行加权平均，得到当前区域的温度。
本发明实施例中，对于各个区域的当前温度变化率的确定方法，可以在确定当前区域的温度之后，参考前述温度变化率的确定方法确定。也可以在确定各个温度检测设备监测到的温度变化率之后，参考前述当前区域的温度的确定方法(例如：平均法或者加权平均法)确定。
S204，根据所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，将所述多个区域中，当前温度大于第一预设温度，且当前温度变化率大于第一预设变化率的区域，确定为所述温度异常区域。
本发明实施例中，在某个区域的温度超过第一预设温度，且该区域的温度变化率超过第一预设变化率的情况下，表明该区域发生异常升温，需要进行温度调节。
S205，确定所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度。
所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度是：所述温度异常区域与其相关区域之间的预设的第一相关度。
本发明实施例中，第一相关度为零到壹之间的数值，可以由技术人员提前预设。
本发明实施例中，所述相关区域是按照以下步骤确定的：
S2051，获得以所述温度异常区域为中心的温度影响范围内，所有周围区域的温度和温度变化率。
S2052，将所述周围区域中温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为所述相关区域。
本发明实施例中，在温度异常区域的周围区域中，某一区域的温度变化随异常区域的温度变化而变化的情况下，表明该区域与温度异常区域存在关联，相应地，该区域的温度变化也会影响温度异常区域的温度变化，进一步地，如果该区域的温度变化率较高，则会对温度异常区域的温度变化产生较大的影响。
由此，本发明实施例中，将温度异常区域的周围区域中，温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为相关区域。
S206，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
具体地，上述步骤S206包括：
S2061，根据所述温度异常区域的当前温度变化率、所述第一相关度以及所述相关区域的当前温度变化率，确定所述相关区域的实际温度变化率。
本发明实施例中，相关区域的实际温度变化率受到温度异常区域的温度变化率的影响，因此，在确定相关区域的实际温度变化率时，需要考虑到其与温度异常区域之间的相关度和温度异常区域的变化率，示例地，可以表示为：当相关区域的实际温度变化率＝温度异常区域的当前温度变化率*第一相关度+相关区域的温度变化率。
S2062，根据所述温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率。
本发明实施例中，温度异常区域的实际温度变化率也受到相关区域的实际温度变化率的影响，因此，本实施例中，可以进一步根据温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率，示例地，可以表示为：温度异常区域的实际温度变化率＝(相关区域实际温度变化率*第一相关度)/n+温度异常区域的当前温度变化率；其中，n为相关区域的个数。
S2063，根据所述温度异常区域的实际温度变化率和所述温度异常区域的当前温度，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
示例地，可以表示为：预测温度＝实际温度变化率*预设时间+温度异常区域的当前温度。
S207，根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略。
S208，将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
所述步骤S207-S208与上述步骤S104-S105类似，在此不再赘述。
本发明实施例还提出了另一种温度调节方法，参照图3所示，图3示出了本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图，所述方法应用于温控服务器，所述方法包括以下步骤：
S301，获得多个区域各自的当前温度。
S302，根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域。
S303，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
所述步骤S301-S303与上述步骤S101-S103类似，或者与上述步骤S201-S206类似，本发明实施例在此不再赘述。
S304，获得所述温度异常区域内的作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，所述作业设备为除温度调节设备外的设备。
本发明实施例提供的温度调节方法可以应用于机房、厂区等存在大量作业设备(例如：主机、机械设备等)的建筑。
因此，本发明实施例中，在生成温度调节策略时，还可以考虑温度异常区域内的作业设备状态。其中作业设备活跃表明作业设备处于工作状态。
S305，根据所述当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量。
本发明实施例中，可以结合作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量。例如：取二者的平均值作为预测活跃数量，或者，取二者的较高值作为预测活跃数量，或者，预测活跃数量＝当前活跃数量+历史活跃数量/2。
S306，根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数。
本发明实施例中，在利用温度调节设备对温度异常区域的温度进行调节的同时，还可以对温度异常区域内的作业设备进行调节，以更高效的完成温度调节，保障作业设备的运行环境正常。
具体地，所述步骤S306包括：
在所述预测温度大于或者等于第二预设温度，且所述预测活跃数量小于设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度大于或者等于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量小于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数。
本发明实施例中，在温度异常区域的预测温度较高，且活跃设备较少的情况下，以及在温度异常区域的预设温度较低，且活跃设备较多的情况下，均可以不对作业设备的参数进行调整，仅依靠温度调节设备对温度异常区域的温度进行调节。在温度异常区域的预测温度较高，且活跃设备较多的情况下，可以控制温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数，以实现温度异常区域的快速调节。在温度异常区域的预测温度较低，且活跃设备较少的情况下，可以控制温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数，以提高作业设备的工作效率。
S307，将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
本发明实施例中，在对温度异常区域的温度进行调节时，考虑到了温度异常区域的作业设备运行情况，在温度较高且活跃设备较多的情况下，设置作业设备的运行参数为低功耗运行参数，可以避免作业设备活跃区域温度过高，再进一步配合温度调节设备进行温度调节，可以提高温度调节的效率。
本发明实施例还提出了另一种温度调节方法，参照图4所示，图4示出了本发明实施例中的另一种温度调节方法的步骤流程图，所述方法应用于温控服务器，所述方法包括以下步骤：
S401，获得多个区域各自的当前温度。
S402，根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域。
S403，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
所述步骤S401-S403与上述步骤S101-S103类似，或者与上述步骤S201-S206类似，本发明实施例在此不再赘述。
S404，获得所述温度异常区域内的当前人员数量和历史人员数量。
本发明实施例提供的温度调节方法可以应用于商场、写字楼等存在大量人员的建筑。
因此，本发明实施例中，在生成温度调节策略时，还可以考虑温度异常区域内的人员分布情况。
S405，根据所述当前人员数量和历史人员数量、以及所述温度异常区域的人员流动信息，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测人员数量。
本发明实施例中，考虑到在预设时间内，温度异常区域内的人员有可能会向其周围区域移动，而周围区域的人员也可能会向温度异常区域移动，因此，本发明实施例中，在预测人员数量时还考虑了人员流动信息。
示例地，本发明实施例中，预测人员数量的方法可以为：温度异常区域在预设时间内的预测人员数量＝当前人员数量+人员流动信息+(历史人员数量-当前人员流动信息-人员流动信息)/2。
其中，所述温度异常区域的人员流动信息是按照以下步骤确定的：
S4051，监测所述温度异常区域内的人员数量和人员移动方向，以及，监测所述温度异常区域的其周围区域内的人员数量和人员移动方向。
S4052，根据所述周围区域内的人员向所述温度异常区域移动的人员数量，和所述温度异常区域内的人员向其周围区域移动的人员数量，确定所述温度异常区域的人员流动信息。
本发明实施例中，可以利用人脸监测设备或者红外监测设备等可以监测到人员活动信息的设备，监测人员数量和人员移动方向。
示例地，人脸监测设备监测到温度异常区域中有6个人在向周围区域移动，而周围区域中一共有10个人在向温度异常区域移动，则可以确定人员流动信息为4。又假设人脸监测设备监测到温度异常区域中有6个人在向周围区域移动，而周围区域中一共有3个人在向温度异常区域移动，则可以确定人员流动信息为-3。
S406，根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数。
具体包括：在所述预测人员数量小于人员数量阈值，且所述预测温度小于第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于或者等于所述人员数量阈值，且所述预测温度小于所述第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且温控参数值维持当前温控参数值不变，所述温控参数值为：制冷参数值或者加热参数值；
在所述预测人员数量小于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且制冷参数值大于当前制冷参数值。
本发明实施例中，在温度异常区域的预测温度较低，且人员数量较少的情况下，以及在温度异常区域的预设温度较低，且人员数量较多的情况下，均可以不对温度调节设备的参数进行调整。在温度异常区域的预测温度较高，且人员数量较多的情况下，控制温度调节设备调高通风参数以及制冷参数，以对温度异常区域进行通风和降温，改善该区域的环境。在温度异常区域的预测温度较低，且人员数量较多的情况下，可以不对温度调节设备的温控参数进行调整，仅调高其通风参数，可以在经济节能的情况下改善该区域的环境。
S407，将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
本发明实施例中，在对温度异常区域的温度进行调节时，考虑到了温度异常区域的人员聚集情况，对于人员较少的区域，减少了温度调节设备的不必要电力损耗，节约了能源。
可选地，在本发明实施例中，还可以同时考虑作业设备运行状态和人员聚集情况，生成温度异常区域的温度调节策略(包括对作业设备运行状态的控制和温度调节设备的控制)，以对温度异常区域的温度进行调节。
本发明实施例还提供一种温度调节装置，参考图5，示出了一种温度调节装置的示意图，所述装置包括：
当前温度获得模块501，用于获得多个区域各自的当前温度；
温度异常区域确定模块502，用于根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；
预测模块503，用于根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；
生成模块504，用于根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
发送模块505，用于将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
可选地，所述温度异常区域确定模块，包括：
获得子模块，用于获得所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率；
筛选子模块，用于根据所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，从所述多个区域中筛选出当前温度大于第一预设温度，且当前温度变化率大于第一预设变化率的区域。
可选地，所述当前温度获得模块，包括：
获得子模块，用于获得各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，所述各个温度监测设备分布于所述多个区域；
第一确定子模块，用于根据所述各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，确定所述各个温度监测设备各自对应的当前温度和当前温度变化率；
第二子模块，用于根据所述各个温度监测设备各自所在的区域，确定多个区域各自的当前温度和当前温度变化率。
可选地，所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度是：所述温度异常区域与其相关区域之间的预设的第一相关度，所述相关区域是按照以下步骤确定的：
获得以所述温度异常区域为中心的温度影响范围内，所有周围区域的温度和温度变化率；
将所述周围区域中温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为所述相关区域。
可选地，所述预测模块，包括：
第一确定子模块，用于根据所述温度异常区域的当前温度变化率、所述第一相关度以及所述相关区域的当前温度变化率，确定所述相关区域的实际温度变化率；
第二确定子模块，用于根据所述温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率；
预测子模块，用于根据所述温度异常区域的实际温度变化率和所述温度异常区域的当前温度，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
可选地，所述装置还包括：
设备数量获得模块，用于获得所述温度异常区域内的作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，所述作业设备为除温度调节设备外的设备；
活跃数量预测模块，用于根据所述当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量；
所述生成模块，包括：
第一设置子模块，用于根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数。
可选地，所述第一设置子模块，具体用于：
在所述预测温度大于或者等于第二预设温度，且所述预测活跃数量小于设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度大于或者等于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量小于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数。
可选地，所述装置还包括：
人员数量获得模块，用于获得所述温度异常区域内的当前人员数量和历史人员数量；
人员数量预测模块，用于根据所述当前人员数量和历史人员数量、以及所述温度异常区域的人员流动信息，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测人员数量；
所述生成模块，包括：
第二设置子模块，用于根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数。
可选地，所述第二设置子模块，具体用于：
在所述预测人员数量小于人员数量阈值，且所述预测温度小于第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于或者等于所述人员数量阈值，且所述预测温度小于所述第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且温控参数值维持当前温控参数值不变，所述温控参数值为：制冷参数值或者加热参数值；
在所述预测人员数量小于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且制冷参数值大于当前制冷参数值。
可选地，所述温度异常区域的人员流动信息是按照以下步骤确定的：
监测所述温度异常区域内的人员数量和人员移动方向，以及，监测所述温度异常区域的其周围区域内的人员数量和人员移动方向；
根据所述周围区域内的人员向所述温度异常区域移动的人员数量，和所述温度异常区域内的人员向其周围区域移动的人员数量，确定所述温度异常区域的人员流动信息。
本发明实施例还提供一种温度调节系统，参考图6，示出了一种温度调节系统的示意图，所述系统包括：
多个温度监测设备601，分布于多个区域内，用于在各个时刻对所在区域的温度进行监测；
温控服务器602，用于：获得所述多个区域各自的当前温度；根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
本发明实施例中，所述温控服务器602可以执行上述任一项所述的温度调节方法。
温度调节设备和/或作业设备603，用于执行所述温度调节策略；
人脸识别设备604，分布于多个区域内，用于监测所在区域内的人员数量和人员移动方向。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
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，所述处理器被配置为：执行如上述任一实施例所述的温度调节方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上述任一实施例所述的温度调节方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的温度调节方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种温度调节方法、系统、设备、存储介质及程序产品进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种温度调节方法，其特征在于，所述方法包括：
获得多个区域各自的当前温度；
根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；
根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
将所述温度调节策略发送给所述温度异常区域内的设备，以使所述设备执行所述温度调节策略。
2.根据权利要求1所述的温度调节方法，其特征在于，根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域，包括：
获得所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率；
根据所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，将所述多个区域中，当前温度大于第一预设温度，且当前温度变化率大于第一预设变化率的区域，确定为所述温度异常区域。
3.根据权利要求2所述的温度调节方法，其特征在于，所述获得多个区域各自的当前温度和当前温度变化率，包括：
获得各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，所述各个温度监测设备分布于所述多个区域；
根据所述各个温度监测设备在各个时刻监测到的温度，确定所述各个温度监测设备各自对应的当前温度和当前温度变化率；
根据所述各个温度监测设备各自所在的区域，确定所述多个区域各自的当前温度和当前温度变化率。
4.根据权利要求1所述的温度调节方法，其特征在于，所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度是：所述温度异常区域与其相关区域之间的预设的第一相关度，所述相关区域是按照以下步骤确定的：
获得以所述温度异常区域为中心的温度影响范围内，所有周围区域的温度和温度变化率；
将所述周围区域中温度随所述温度异常区域的温度的变化而变化，且温度变化率大于第二预设变化率的区域，确定为所述相关区域。
5.根据权利要求4所述的温度调节方法，其特征在于，根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度，包括：
根据所述温度异常区域的当前温度变化率、所述第一相关度以及所述相关区域的当前温度变化率，确定所述相关区域的实际温度变化率；
根据所述温度异常区域的当前温度变化率和所述相关区域的实际温度变化率，确定所述温度异常区域的实际温度变化率；
根据所述温度异常区域的实际温度变化率和所述温度异常区域的当前温度，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度。
6.根据权利要求1所述的温度调节方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得所述温度异常区域内的作业设备的当前活跃数量和历史活跃数量，所述作业设备为除温度调节设备外的设备；
根据所述当前活跃数量和历史活跃数量，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测活跃数量；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略，包括：
根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数。
7.根据权利要求6所述的温度调节方法，其特征在于，根据所述预测温度和所述预测活跃数量，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数，包括：
在所述预测温度大于或者等于第二预设温度，且所述预测活跃数量小于设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度大于或者等于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为低功耗运行参数；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量大于或等于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备维持当前运行参数不变；
在所述预测温度小于所述第二预设温度，且所述预测活跃数量小于所述设备数量阈值的情况下，设置所述温度异常区域内的作业设备的运行参数为高功耗运行参数。
8.根据权利要求6或7所述的温度调节方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得所述温度异常区域内的当前人员数量和历史人员数量；
根据所述当前人员数量和历史人员数量、以及所述温度异常区域的人员流动信息，预测所述温度异常区域在所述预设时间内的预测人员数量；
根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略，包括：
根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数。
9.根据权利要求8所述的温度调节方法，其特征在于，根据所述预测温度和所述预测人员数量，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的运行参数，包括：
在所述预测人员数量小于人员数量阈值，且所述预测温度小于第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于或者等于所述人员数量阈值，且所述预测温度小于所述第三预设温度的情况下，设置所述温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且温控参数值维持当前温控参数值不变，所述温控参数值为：制冷参数值或者加热参数值；
在所述预测人员数量小于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备维持当前运行参数不变；
在所述预测人员数量大于所述人员数量阈值，且所述预测温度大于或者等于所述第三预设温度的情况下，设置温度异常区域内的温度调节设备的通风参数值大于当前通风参数值，且制冷参数值大于当前制冷参数值。
10.根据权利要求9所述的温度调节方法，其特征在于，所述温度异常区域的人员流动信息是按照以下步骤确定的：
监测所述温度异常区域内的人员数量和人员移动方向，以及，监测所述温度异常区域的其周围区域内的人员数量和人员移动方向；
根据所述周围区域内的人员向所述温度异常区域移动的人员数量，和所述温度异常区域内的人员向其周围区域移动的人员数量，确定所述温度异常区域的人员流动信息。
11.一种温度调节系统，其特征在于，所述系统包括：
多个温度监测设备，分布于多个区域内，用于在各个时刻对所在区域的温度进行监测；
温控服务器，用于：获得所述多个区域各自的当前温度；根据所述多个区域各自的当前温度，从所述多个区域中确定出温度异常区域；根据所述温度异常区域与其周围区域之间的相关度，以及所述温度异常区域的当前温度和当前温度变化率，预测所述温度异常区域在预设时间内的预测温度；根据所述预测温度，生成所述温度异常区域的温度调节策略；
温度调节设备和/或作业设备，用于执行所述温度调节策略；
人脸识别设备，分布于多个区域内，用于监测所在区域内的人员数量和人员移动方向。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
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，其特征在于，所述处理器被配置为：执行如权利要求1至10任一项所述的温度调节方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储的计算机程序使得处理器执行如权利要求1至10任一项所述的温度调节方法。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述的温度调节方法。
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