CN116857762A - 楼宇空调系统智能调度控制方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种楼宇空调系统智能调度控制方法、装置、设备及介质，应用于楼宇智能化工程技术领域，其方法包括：获取预计天气信息，其中，所述预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；基于所述预计天气信息确定目标供能方式；基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略；获取末端使用信息和当前天气信息；基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；基于所述目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。本申请具有提高楼宇末端供能的状态的效果。
Description
技术领域
本申请涉及楼宇智能化工程的技术领域，尤其是涉及一种楼宇空调系统智能调度控制方法、装置、设备及介质。
背景技术
近年来国内高层建筑不断兴建，它的特点是高度高、层数多、体量大，面积可达几万平方米到几十万平方米。目前基本上所有的大型办公楼宇均需要使用空调系统，作为大型楼宇，空调系统的节能优化是一个长远的研究课题。
目前来说大部分的优化手段在于电力的调度。但是由于楼宇的末端不同，即楼宇中的不同房间具有不同的使用供能，因此不同房间的空调的开关时间和温度也不尽相同，同时外界的环境也会对室内的温度造成一定的影响，如何提高楼宇末端供能的状态成为当前需要解决的重要问题。
发明内容
为了提高楼宇末端供能的状态，本申请提供一种楼宇空调系统智能调度控制方法、装置、设备及介质。
第一方面，本申请提供一种楼宇空调系统智能调度控制方法，采用如下的技术方案：
一种楼宇空调系统智能调度控制方法，包括：
获取预计天气信息，其中，所述预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；
基于所述预计天气信息确定目标供能方式；
基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略；
获取末端使用信息和当前天气信息；
基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；
基于所述目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
通过采用上述技术方案，根据预计天气信息选择将要使用的目标供能方式，然后进行待调整策略的选取，由于预计天气信息和当前天气信息存在差异性，因此根据实际的当前天气信息以及末端使用信息对待调整策略进行调整，得到与当前楼宇和天气都更加贴合的目标调度策略，从而提高楼宇末端供能的状态。
可选的，所述基于所述预计天气信息确定目标供能方式包括：
获取主要目标供能方式；
基于所述预计天气情况计算体感影响值；
基于所述体感影响值和所述预计温度信息确定预计室内温度；
基于所述预计室内温度判断是否需要辅助供能；
若需要辅助供能，则获取辅助目标供能方式；
将所述辅助目标供能方式与所述主要目标供能方式进行组合，作为目标供能方式；
若不需要辅助供能，则将所述主要目标供能方式作为目标供能方式。
可选的，所述基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略包括：
获取历史调度策略信息；
基于所述预计天气信息在所述历史调度策略信息中进行选取，得到第一目标策略；
选取所述第一目标策略中与所述目标供能方式相同的历史调度策略信息，将选取的历史调度策略信息作为第一选择策略；
计算所述第一选择策略的能耗数值；
将所述能耗数值最小的第一选择策略作为待调整调度策略。
可选的，所述基于所述预计天气信息在所述历史调度策略信息中进行选取包括：
提取所述历史调度策略信息中的历史天气信息，其中，历史天气信息包括历史温度信息和所述历史天气情况；
计算所述历史温度信息与所述预计温度信息的温度匹配值；
计算所述历史天气情况与所述预计天气情况的情况匹配值；
获取温度占比和情况占比；
基于所述温度匹配值和所述温度占比计算第一数值；
基于所述情况匹配值和所述情况占比计算第二数值；
基于所述第一数值和第二数值确定匹配度；
基于所述匹配度在所述历史调度策略信息中进行选取。
可选的，所述基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整包括：
将选取的历史调度策略信息作为第一待拆解策略；
获取所述第一待拆解策略的历史末端信息；
基于所述历史末端信息对所述第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点；
基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述策略信息节点进行调整。
可选的，所述基于所述历史末端信息对所述第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点包括：
获取所述历史末端信息中的历史末端类型和历史类型种类；
将所述第一待拆解策略按照所述历史末端类型进行拆解，生成拆解部分；
将所述拆解部分按照所述历史类型种类进行归类分析，生成多个策略信息节点。
可选的，所述基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述策略信息节点进行调整包括：
获取所述末端使用信息中的当前末端类型和当前类型种类；
判断所述当前类型种类与所述历史类型种类是否一致；
若所述当前类型种类与所述历史类型种类一致，则计算所述历史末端类型与所述当前末端类型的差异值；
基于所述差异值、所述当前天气信息和预设调整策略对所述策略信息节点进行调整；
若所述当前类型种类与所述历史类型种类不一致，则确定所述当前类型种类与所述历史类型种类的一致部分和非一致部分；
所述一致部分执行所述计算所述历史末端类型与所述当前末端类型的差异值的步骤；
对所述非一致部分进行分析，生成分析结果；
基于所述分析结果对所述策略信息节点进行调整。
第二方面，本申请提供一种楼宇空调系统智能调度控制装置，采用如下的技术方案：
一种楼宇空调系统智能调度控制装置，包括：
预计天气获取模块，用于获取预计天气信息，其中，所述预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；
目标供能方式确定模块，用于基于所述预计天气信息确定目标供能方式；
待调策略生成模块，用于基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略；
使用信息获取模块，用于获取末端使用信息和当前天气信息；
目标策略生成模块，用于基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；
楼宇空调控制模块，用于基于所述目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
通过采用上述技术方案，根据预计天气信息选择将要使用的目标供能方式，然后进行待调整策略的选取，由于预计天气信息和当前天气信息存在差异性，因此根据实际的当前天气信息以及末端使用信息对待调整策略进行调整，得到与当前楼宇和天气都更加贴合的目标调度策略，从而提高楼宇末端供能的状态。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行第一方面任一项所述的楼宇空调系统智能调度控制方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的楼宇空调系统智能调度控制方法的计算机程序。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种楼宇空调系统智能调度控制方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的一种楼宇空调系统智能调度控制装置的结构框图。
图3是本申请实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例提供一种楼宇空调系统智能调度控制方法，该楼宇空调系统智能调度控制方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云让算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于此。
图1为本申请实施例提供的一种楼宇空调系统智能调度控制方法的流程示意图。
如图1所示，该方法主要流程描述如下（步骤S101～S106）：
步骤S101，获取预计天气信息，其中，预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况。
在本实施例中，预计温度信息为前一天预计的当天的多个时间段的温度值，预计温度信息并非一个单一的温度值，而是有多个时间段的温度值组成的一个组合，例如，上午8点至10点为32度、中午11点至1点为35度、下午2点至4点为34度等，预计天气情况为预计的当天的多个时间段的天气情况，天气情况为包括具体的降雨量、降雪量和风级等，并且同样设置为组合的形式，例如，上午8点至10点为西北风3-4级、中午11点至1点为西北风3-4级、下午2点至4点为西北风4-6级等。需要说明的是，预计温度信息的时间段与预计天气情况的时间段需要保持一致，时间段的划分需要根据实际需求进行设置，在此不作具体限定。
步骤S102，基于预计天气信息确定目标供能方式。
针对步骤S102，获取主要目标供能方式；基于预计天气情况计算体感影响值；基于体感影响值和预计温度信息确定预计室内温度；基于预计室内温度判断是否需要辅助供能；若需要辅助供能，则获取辅助目标供能方式；将辅助目标供能方式与主要目标供能方式进行组合，作为目标供能方式；若不需要辅助供能，则将主要目标供能方式作为目标供能方式。
在本实施例中，体感影响值包括正体感影响值和负体感影响值，体感影响值同样为温度值，在根据天气情况计算体感影响值时，根据预设体感影响值表单进行查询，查询每个时间段的第一体感影响值，然后根据预计温度信息和预设比值表单确定预计温度信息对第一体感影响值的影响占比，计算第一体感影响值与影响值占比的乘积，将乘积作为第二体感影响值，计算第一体感影响值和第二体感影响值的和，第一体感影响值和第二体感影响值的和作为体感影响值。
将体感影响值与预计温度值相加，得到预计计算值，获取当前楼宇的建筑温度干预值，计算预计计算值与建筑温度干预值的和，将预计计算值与建筑温度干预值的和作为最终的预计室内温度。判断预计室内温度是否位于正常供能范围之内，若预计室内温度位于正常供能范围之内，则判定为不需要辅助供能；若预计室内温度位于正常供能范围之外，则判定为需要辅助供能。如果不需要辅助供能则直接将主要目标供能方式作为目标供能方式进行供能，如果需要辅助供能，则将主要目标供能方式与辅助目标供能方式进行组合，并确定需要进行辅助供能的时间段，将其作为目标供能方式进行供能。需要说明的是，本申请中的主要目标供能方式为地源热泵组，辅助目标供能方式包括制冷辅助供能和制热辅助供能，制冷辅助供能一般采用单冷机组，制热辅助供能需要根据实际需求进行设置，在此不作具体限定。
步骤S103，基于预计天气信息和目标供能方式生成待调整调度策略。
针对步骤S103，获取历史调度策略信息；基于预计天气信息在历史调度策略信息中进行选取，得到第一目标策略；选取第一目标策略中与目标供能方式相同的历史调度策略信息，将选取的历史调度策略信息作为第一选择策略；计算第一选择策略的能耗数值；将能耗数值最小的第一选择策略作为待调整调度策略。
在本实施例中，生成待调整调度策略时，根据曾经执行过的历史调度策略信息进行本次待调整调度策略的确定。首先根据预计天气信息在历史调度信息中进行初步的筛选，得到第一目标策略，由于一个月份或者年份阶段中预计天气信息与历史天气信息相同的情况数量众多，从而得到的第一目标策略的数量也为多个。在得到多个第一目标策略之后，在多个第一目标策略中选取与当前选定的目标供能方式相同的实力调度策略信息作为第一选择策略，并且计算选取出的全部的第一选择策略的能耗数值。在计算能量数值时，通过历史的耗电情况和耗水情况进行计算，获取耗电占比和耗水占比，根据耗电情况和耗电占比计算得到耗电值，根据耗水情况和耗水占比计算得到耗水值，将耗电值与耗水值相加，使用相加得到的和作为能耗数值，将全部的能耗数值按照数值的大小升序排列，将位于第一位的能耗数值最小的第一选择策略作为待调整调度策略。
进一步的历史调度策略信息选择为，提取历史调度策略信息中的历史天气信息，其中，历史天气信息包括历史温度信息和历史天气情况；计算历史温度信息与预计温度信息的温度匹配值；计算历史天气情况与预计天气情况的情况匹配值；获取温度占比和情况占比；基于温度匹配值和温度占比计算第一数值；基于情况匹配值和情况占比计算第二数值；基于第一数值和第二数值确定匹配度；基于匹配度在历史调度策略信息中进行选取。
首先计算历史温度信息和预计温度信息的匹配值，判断历史温度信息与预计温度信息是否相同，若历史温度信息与预计温度信息相同，则将温度匹配值设置为最高值；若历史温度信息与预计温度信息不相同，则计算历史温度信息与预计温度信息的温度差，并根据预设的温度区间确定温度匹配值，其中，预设的温度区间为设置多个温度差值区间，每个温度差值区间均对应有一个温度匹配值，将温度差与多个温度差值区间进行匹配，将匹配成功的温度差值区间对应的温度匹配值作为当前的温度匹配值。需要说明的是，预设的温度区间能够包含全部的温度差，具体的温度区间的上限值和下限值需要根据实际需求进行设置，在此不作具体限定。
在计算温度匹配值的同时，也进行天气情况的情况匹配值的计算，采用与温度匹配值相同的计算方式，即判断历史天气情况与预计天气情况是否相同，若历史天气情况与预计天气情况相同，则将情况匹配值设置为最高值；若历史天气情况与预计天气情况不相同，则计算历史天气情况与预计天气情况的温度差，并根据预设的情况区间确定情况匹配值，其中，预设的情况区间为设置多个温度差值区间，每个温度差值区间均对应有一个情况匹配值，将温度差与多个温度差值区间进行匹配，将匹配成功的温度差值区间对应的情况匹配值作为当前的情况匹配值。需要说明的是，预设的情况区间能够包含全部的温度差，具体的情况区间的上限值和下限值需要根据实际需求进行设置，在此不作具体限定。
根据温度匹配值和温度占比计算第一数值，根据情况匹配值和情况占比计算第二数值，计算第一数值和第二数值的和，将第一数值和第二数值的和作为匹配度，选取匹配度最高的历史调度策略信息作为待调整调度策略。
步骤S104，获取末端使用信息和当前天气信息。
在本实施例中，末端使用信息包括使用面积和末端功能等，当前天气信息包括当前温度信息和当前天气情况，当前温度信息和当前天气情况为当前采集周期内采集得到的天气信息，具体的采集周期需要根据实际需求进行设置，若未设置则默认为一个小时进行一次更新采集。
步骤S105，基于末端使用信息和当前天气信息对待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略。
针对步骤S105，将选取的历史调度策略信息作为第一待拆解策略；获取第一待拆解策略的历史末端信息；基于历史末端信息对第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点；基于末端使用信息和当前天气信息对策略信息节点进行调整。
在本实施例中，在对待调整策略进行调整时，需要先将待调整调度策略进行拆分处理，即将待调整策略作为第一待拆解策略，使用第一待拆解策略的历史末端信息进行拆解处理，得到多个策略信息节点，然后针对每个策略信息节点进行调整处理。
在对第一待拆解策略进行拆解时，获取历史末端信息中的历史末端类型和历史类型种类；将第一待拆解策略按照历史末端类型进行拆解，生成拆解部分；将拆解部分按照历史类型种类进行归类分析，生成多个策略信息节点。
为了便于对整体的待调整策略进行调整，将一个完整的待调整策略作为第一待拆解策略，将第一待拆解策略拆解成为多个策略信息点，从而针对每一个策略信息节点进行调整处理，而且在拆解得到多个策略信息节点之后，可以同时对多个策略信息节点进行调整处理，以提高整体的调整速度。
在进行拆解时，主要以历史末端类型和历史类型种类为依据进行拆解处理，首先根据历史末端类型进行拆解，由于历史末端类型数量较多，一个历史末端类型的拆解部分将会有多个，并且由于楼宇中的末端数量同样比较庞大，难以避免会产生相同的末端，从而会拆解得到对个一样的拆解部分，为了减少不必要的计算调节操作，需要将得到的全部拆解部分按照历史类型种类进行归类分析处理，从而得到多个不同历史末端类型的策略信息节点。
例如，历史末端类型分别为类型A、类型B、类型C和类型D，那么历史类型种类则为四种，先拆解得到十个拆解部分，分别为拆解部分1、拆解部分2、拆解部分3、拆解部分4、拆解部分5、拆解部分6、拆解部分7、拆解部分8、拆解部分9和拆解部分10，此时虽然已经拆解完成，并且也是按照历史末端类型进行拆解的，但是由于拆解时无法一次性只拆解出一个历史末端类型的拆解部分，因此得到的多个插接部分是混合在一起的，也就是说存在拆解部分1对应的历史末端类型为类型C，而拆解部分2对应的历史末端类型为类型A的可能性。所以，需要对这十个拆解部分按照拆解的顺序依次进行分析，确定每个拆解部分对应的历史末端类型，并根据历史末端种类进行合并，从而将属于一个历史末端类型的拆解部分规整到一起，如为拆解部分1、拆解部分3和拆解部分4为类型A，拆解部分2、拆解部分5和拆解部分6为类型B，拆解部分7和拆解部分8为类型C，拆解部分9和拆解部分10为类型D，在确定策略信息节点时，由于一个历史末端类型的拆解部分几乎完全一致，从而在其中任意选择一个作为策略信息节点即可，从而可以得到四个用于调整的策略信息节点。
在对策略信息节点进行调整时，获取末端使用信息中的当前末端类型和当前类型种类；判断当前类型种类与历史类型种类是否一致；若当前类型种类与历史类型种类一致，则计算历史末端类型与当前末端类型的差异值；基于差异值、当前天气信息和预设调整策略对策略信息节点进行调整；若当前类型种类与历史类型种类不一致，则确定当前类型种类与历史类型种类的一致部分和非一致部分；一致部分执行计算历史末端类型与当前末端类型的差异值的步骤；对非一致部分进行分析，生成分析结果；基于分析结果对策略信息节点进行调整。
在一般的情况下，由于进行拆解的第一待拆解策略的选择一般都是来源于当前楼宇的历史数据或者相同楼宇的历史数据，从而难以出现当前类型种类与历史种类不一致的情况，但是为了减少意外情况的出现，依旧需要进行当前类型种类与历史类型种类是否一致的判断，此时的判断会产生两种结果，第一种为当前类型种类与历史类型种类一致，第二种为当前类型种类与历史类型种类不一致。
当判断结果为当前类型种类与历史类型种类一致时，可以直接根据当前末端类型和当前天气信息以及预设调整策略进行调整，在此情况下，计算历史末端类型与当前末端类型的差异值，此处的差异值为末端使用类型的细节差异值，例如末端的面积有所差异，或者末端使用时间有所差异等，首先根据末端使用类型的差异值确定出需要进行增加或者减少的调整供能值，这里的调整供能值同样采用查询预设的末端供能值表格的方式进行确定，具体的预设的调整供能值表格可以为一个差异值对应一个调整供能值还可以为采用范围值对应一个调整供能值的方式，需要根据实际情况进行选择。需要说明的是，这里的调整供能值包括但不限于供能强度和供能时长。
在确定调整供能值之后，再根据当前天气信息和历史天气信息确定出天气差异值，根据天气差异值和预审的天气差异表格确定出天气供能值，此处的天气供能值采取和上述调整供能值相同的方式，即预设的天气供能值表格可以为一个差异值对应一个天气供能值还可以为采用范围值对应一个天气供能值的方式，需要根据实际情况进行选择，并且天气供能值同样包括但不限于供能强度和供能时长。在得到调整功能值和天气供能值之后，使用调整供能值和天气供能值对策略信息节点进行调整，并将调整后的策略信息节点进行合并和匹配处理，从而得到目标调度策略。
当判断结果为当前类型种类与历史类型种类不一致时，则需要确定当前类型种类与历史类型种类的一致部分和非一致部分，一致的部分采用与上述当前类型种类与历史类型种类一致的处理步骤，在此不进行进一步的赘述。对非一致的部分进行分析处理，此处的分析处理为判断非一致部分属于当前类型种类还是属于历史类型种类。如果非一致部分属于当前类型种类，则分析结果为人工调整，生成调整提示，将调整提示发送至楼宇管理者的通信终端，通知楼宇管理者进行制定处理；如果非一致部分属于历史类型种类，则分析结果为舍弃，由于非一致部分属于历史类型种类，表示非一致部分为多余部分，该部分不会影响后续目标调整策略的制定，从而可以直接进行舍弃处理。
步骤S106，基于目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
在本实施例中，根据计算得到的目标调度策略对楼宇空调系统进行控制，从而达到提高楼宇末端供能的状态的需求。
图2为申请实施例提供的一种楼宇空调系统智能调度控制装置200的结构框图。
如图2所示，楼宇空调系统智能调度控制装置200主要包括：
预计天气获取模块201，用于获取预计天气信息，其中，预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；
目标供能方式确定模块202，用于基于预计天气信息确定目标供能方式；
待调策略生成模块203，用于基于预计天气信息和目标供能方式生成待调整调度策略；
使用信息获取模块204，用于获取末端使用信息和当前天气信息；
目标策略生成模块205，用于基于末端使用信息和当前天气信息对待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；
楼宇空调控制模块206，用于基于目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
作为本实施例的一种可选实施方式，目标供能方式确定模块202具体用于获取主要目标供能方式；基于预计天气情况计算体感影响值；基于体感影响值和预计温度信息确定预计室内温度；基于预计室内温度判断是否需要辅助供能；若需要辅助供能，则获取辅助目标供能方式；将辅助目标供能方式与主要目标供能方式进行组合，作为目标供能方式；若不需要辅助供能，则将主要目标供能方式作为目标供能方式。
作为本实施例的一种可选实施方式，待调策略生成模块203包括：
历史信息获取模块，用于获取历史调度策略信息；
第一目标选取模块，用于基于预计天气信息在历史调度策略信息中进行选取，得到第一目标策略；
第一策略确定模块，用于选取第一目标策略中与目标供能方式相同的历史调度策略信息，将选取的历史调度策略信息作为第一选择策略；
能耗数值计算模块，用于计算第一选择策略的能耗数值；
待调调度确定模块，用于将能耗数值最小的第一选择策略作为待调整调度策略。
作为本实施例的一种可选实施方式，第一目标选取模块具体用于提取历史调度策略信息中的历史天气信息，其中，历史天气信息包括历史温度信息和历史天气情况；计算历史温度信息与预计温度信息的温度匹配值；计算历史天气情况与预计天气情况的情况匹配值；获取温度占比和情况占比；基于温度匹配值和温度占比计算第一数值；基于情况匹配值和情况占比计算第二数值；基于第一数值和第二数值确定匹配度；基于匹配度在历史调度策略信息中进行选取。
作为本实施例的一种可选实施方式，目标策略生成模块205包括：
第一拆解确定模块，用于将选取的历史调度策略信息作为第一待拆解策略；
历史末端获取模块，用于获取第一待拆解策略的历史末端信息；
信息节点拆解模块，用于基于历史末端信息对第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点；
信息节点调整模块，用于基于末端使用信息和当前天气信息对策略信息节点进行调整。
作为本实施例的一种可选实施方式，信息节点拆解模块具体用于获取历史末端信息中的历史末端类型和历史类型种类；将第一待拆解策略按照历史末端类型进行拆解，生成拆解部分；将拆解部分按照历史类型种类进行归类分析，生成多个策略信息节点。
作为本实施例的一种可选实施方式，信息节点调整模块具体用于获取末端使用信息中的当前末端类型和当前类型种类；判断当前类型种类与历史类型种类是否一致；若当前类型种类与历史类型种类一致，则计算历史末端类型与当前末端类型的差异值；基于差异值、当前天气信息和预设调整策略对策略信息节点进行调整；若当前类型种类与历史类型种类不一致，则确定当前类型种类与历史类型种类的一致部分和非一致部分；一致部分执行计算历史末端类型与当前末端类型的差异值的步骤；对非一致部分进行分析，生成分析结果；基于分析结果对策略信息节点进行调整。
在一个例子中，以上任一装置中的模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个专用集成电路(application specificintegratedcircuit，ASIC)，或，一个或多个数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)，或这些集成电路形式中至少两种的组合。
再如，当装置中的模块可以通过处理元件调度程序的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，CPU)或其它可以调用程序的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3为本申请实施例提供的电子设备300的结构框图。
如图3所示，电子设备300包括处理器301和存储器302，还可以进一步包括信息输入/信息输出(I/O)接口303、通信组件304中的一种或多种以及通信总线305。
其中，处理器301用于控制电子设备300的整体操作，以完成上述的楼宇空调系统智能调度控制方法的全部或部分步骤；存储器302用于存储各种类型的数据以支持在电子设备300的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘中的一种或多种。
I/O接口303为处理器301和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件304用于电子设备300与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(NearField Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件104可以包括：Wi-Fi部件，蓝牙部件，NFC部件。
电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路 (Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例给出的楼宇空调系统智能调度控制方法。
通信总线305可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信总线305可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA (ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。通信总线305可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
电子设备300可以包括但不限于移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端，还可以为服务器等。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的楼宇空调系统智能调度控制方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器 (R ead-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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、物品或者设备所固有的要素。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似供能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种楼宇空调系统智能调度控制方法，其特征在于，包括：
获取预计天气信息，其中，所述预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；
基于所述预计天气信息确定目标供能方式；
基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略；
获取末端使用信息和当前天气信息；
基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；
基于所述目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预计天气信息确定目标供能方式包括：
获取主要目标供能方式；
基于所述预计天气情况计算体感影响值；
基于所述体感影响值和所述预计温度信息确定预计室内温度；
基于所述预计室内温度判断是否需要辅助供能；
若需要辅助供能，则获取辅助目标供能方式；
将所述辅助目标供能方式与所述主要目标供能方式进行组合，作为目标供能方式；
若不需要辅助供能，则将所述主要目标供能方式作为目标供能方式。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略包括：
获取历史调度策略信息；
基于所述预计天气信息在所述历史调度策略信息中进行选取，得到第一目标策略；
选取所述第一目标策略中与所述目标供能方式相同的历史调度策略信息，将选取的历史调度策略信息作为第一选择策略；
计算所述第一选择策略的能耗数值；
将所述能耗数值最小的第一选择策略作为待调整调度策略。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预计天气信息在所述历史调度策略信息中进行选取包括：
提取所述历史调度策略信息中的历史天气信息，其中，历史天气信息包括历史温度信息和所述历史天气情况；
计算所述历史温度信息与所述预计温度信息的温度匹配值；
计算所述历史天气情况与所述预计天气情况的情况匹配值；
获取温度占比和情况占比；
基于所述温度匹配值和所述温度占比计算第一数值；
基于所述情况匹配值和所述情况占比计算第二数值；
基于所述第一数值和第二数值确定匹配度；
基于所述匹配度在所述历史调度策略信息中进行选取。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整包括：
将选取的历史调度策略信息作为第一待拆解策略；
获取所述第一待拆解策略的历史末端信息；
基于所述历史末端信息对所述第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点；
基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述策略信息节点进行调整。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史末端信息对所述第一待拆解策略进行拆解，生成多个策略信息节点包括：
获取所述历史末端信息中的历史末端类型和历史类型种类；
将所述第一待拆解策略按照所述历史末端类型进行拆解，生成拆解部分；
将所述拆解部分按照所述历史类型种类进行归类分析，生成多个策略信息节点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述策略信息节点进行调整包括：
获取所述末端使用信息中的当前末端类型和当前类型种类；
判断所述当前类型种类与所述历史类型种类是否一致；
若所述当前类型种类与所述历史类型种类一致，则计算所述历史末端类型与所述当前末端类型的差异值；
基于所述差异值、所述当前天气信息和预设调整策略对所述策略信息节点进行调整；
若所述当前类型种类与所述历史类型种类不一致，则确定所述当前类型种类与所述历史类型种类的一致部分和非一致部分；
所述一致部分执行所述计算所述历史末端类型与所述当前末端类型的差异值的步骤；
对所述非一致部分进行分析，生成分析结果；
基于所述分析结果对所述策略信息节点进行调整。
8.一种楼宇空调系统智能调度控制装置，其特征在于，包括：
预计天气获取模块，用于获取预计天气信息，其中，所述预计天气信息包括预计温度信息和预计天气情况；
目标供能方式确定模块，用于基于所述预计天气信息确定目标供能方式；
待调策略生成模块，用于基于所述预计天气信息和所述目标供能方式生成待调整调度策略；
使用信息获取模块，用于获取末端使用信息和当前天气信息；
目标策略生成模块，用于基于所述末端使用信息和所述当前天气信息对所述待调整调度策略进行调整，生成目标调度策略；
楼宇空调控制模块，用于基于所述目标调度策略对楼宇空调系统进行控制。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202311079771.XA CN116857762A (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 楼宇空调系统智能调度控制方法、装置、设备及介质 |
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