CN117906253A - 空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质 - Google Patents

空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN117906253A CN202211243262.1A CN202211243262A CN117906253A CN 117906253 A CN117906253 A CN 117906253A CN 202211243262 A CN202211243262 A CN 202211243262A CN 117906253 A CN117906253 A CN 117906253A
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尚喆
樊其锋
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GD Midea Air Conditioning Equipment Co Ltd
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Abstract

本发明公开了空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质，该方法包括：确定空调当前工作周期内的运行参数；预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量；根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数；控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。通过采用该技术方案避免在室内温度超过设定值时才进行降频，导致出现温度波动以及过达温的现象，从而提高空调的节能效果。

Description

空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及空调器技术领域，尤其涉及一种空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质。
背景技术
空调作为空气调节设备的一种，安装于建筑或构筑物，用于对建筑或构筑物内环境空气的温度、湿度、流速等参数进行调节和控制的设备。由于空调的用电量较大，因此空调的节能效果(或者能效)成为空调产品质量的重要指标之一。
目前，主要是根据经验或者预设的规则直接调节空调设定的运行参数，例如内风机转速、外风机转速和压缩机运行频率等，从而实现降温或者升温的效果，其中，预设的规则可以是：当室内温度已超过某一设定值后，调节空调设定的运行参数。但是，现有的调整规则都是基于后向反馈，即在室内温度已经超过某一设定值时，才调节压缩机的运行频率，如此容易出现温度波动以及过达温的现象，不利于温度控制。
发明内容
本申请实施例通过提供一种空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质，旨在不但提升空调的节能效果，而且还解决了过达温的问题。
本申请实施例提供了一种空调的控制方法，所述空调的控制方法，包括：
确定空调当前工作周期内的运行参数；
预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量；
根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数；
控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。
可选地，所述根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
获取当前室内温度和设定温度；
根据所述室内温度变化量和所述当前室内温度确定下一工作周期预测能达到的室内温度；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
可选地，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
确定所述设定温度对应的温度区间；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
可选地，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最大值时，将当前工作周期内空调的运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数。
可选地，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最大值，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述设定温度时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数；或，
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述设定温度，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最小值时，按照第二预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数，所述第一预设调节比例小于所述第二预设调节比例。
可选地，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最小值时，将预设运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数，以使所述空调压缩机停止运行。
可选地，所述运行参数包括运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数；所述预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量的步骤包括：
根据所述运行状态参数、所述用户设定参数、所述空调工作设定参数和室内温度变化量之间的关系，确定所述空调按所述运行状态参数、所述用户设定参数和所述空调工作设定参数运行时的室内温度变化量。
可选地，所述预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量的步骤之前，还包括：
记录空调每个运行周期内的运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数，以及空调在每个周期运行后的历史室内温度变化量；
根据记录的空调历史运行数据，进行训练，生成所述运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和所述历史室内温度变化量之间的关系，以基于所述关系预测室内温度变化量。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种空调器包括：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空调的控制程序，所述空调的控制程序被所述处理器执行时实现上述的空调的控制方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有空调的控制程序，所述空调的控制程序被处理器执行时实现上述的空调的控制方法的步骤。
本申请实施例中提供的一种空调的控制方法、空调器及计算机可读存储介质的技术方案，通过确定空调当前工作周期内的运行参数，进而预测该空调按该运行参数运行时的室内温度变化量；接着，根据室内温度变化量、当前室内温度以及下一工作周期的设定温度确定下一工作周期内空调的目标运行参数，进而控制该空调在下一工作周期到达时，能按照该目标运行参数运行。由于其可以在尚未进入下一工作周期时，根据当前工作周期内的运行参数预测下一工作周期的室内温度变化量，从而根据该室内温度变化量确定合适的空调的目标运行参数，以在下一工作周期到达时，控制空调按该目标运行参数进行降频操作，进而避免在室内温度超过设定值时才进行降频，导致出现温度波动以及过达温的现象，从而提高空调的节能效果。
附图说明
图1为本发明空调的控制方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明空调的控制方法第二实施例的流程示意图；
图3为本发明空调的控制方法第三实施例的流程示意图；
图4为本发明实施例方案涉及的空调器的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明，上述附图只是一个实施例图，而不是发明的全部。
具体实施方式
目前，随着空调的需求量增多，空调的耗电量也日益增加。在购买空调时，不仅要考虑舒适便利性，还要考虑空调耗电量，节能空调就是一个不错的选择。现有的节能空调在使用过程中，根据室内温度和室外温度的温差控制空调的运行频率，若温差较大则运行频率也较大，温差较小时则运行频率也较小。当室内温度达到设定温度后，再保持当前频率运行，从而达到节能的效果。但是，现有的空调的节能方案均是基于后向反馈，即当室内温度超过或低于设定温度时才调节压缩机的运行频率。如此就容易出现温度频繁波动后才能达到设定温度，甚至出现过达温的现象，不但造成用户体验效果差，而且无法实现节能效果的提升。
而本申请为了提高空调的节能效果。本申请提出了一种空调的控制方法。具体的，本申请通过确定空调当前工作周期内的运行参数，进而预测该空调按该运行参数运行时的室内温度变化量；接着，根据室内温度变化量、当前室内温度以及下一工作周期的设定温度确定下一工作周期内空调的目标运行参数，进而控制该空调在下一工作周期到达时，能按照该目标运行参数运行。由于其可以在尚未进入下一工作周期时，根据当前工作周期内的运行参数预测下一工作周期的室内温度变化量，从而根据该室内温度变化量确定合适的空调的目标运行参数，以在下一工作周期到达时，控制空调按该目标运行参数进行降频操作；进而避免在室内温度超过设定值时才进行降频，导致出现温度波动以及过达温的现象，从而提高空调的节能效果。
另外，由于现有技术需要频繁的改变空调设定的运行参数，使得空调的稳定性能降低，例如频繁改变室内风机转速，容易给用户带来室内空调不稳定的感受。因此，本申请在空调的控制过程中，不用频繁改变空调设定的运行参数，即每个工作周期内空调设定的运行参数是固定不变的，也即每个工作周期内的内风机转速、外风机转速和压缩机运行频率是固定不变的，从而提高空调的稳定性能。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
第一实施例。
如图2所示，在本申请的第一实施例中，本申请的空调的控制方法，包括以下步骤：
步骤S110，确定空调当前工作周期内的运行参数。
在本实施例中，运行参数为空调的工作参数。该运行参数包括但不限于运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数等。其中，该运行状态参数为影响空调运行但无法设定的参数；该运行状态参数包括环境状态参数和空调运行状态参数，例如该环境状态参数包括室内温度、室外温度、室内湿度和室外湿度等，该空调运行状态参数包括排气阀温度等。该用户设定参数为用户主动设定的参数，且该用户设定参数包括：设定温度、设定风速等。该空调工作设定参数为由空调自行设定的参数，包括内风机转速、外风机转速和压缩机运行频率等。
可选地，该运行参数可由上一个工作周期所预测的室内温度变化量确定。可选地，可确定空调上一工作周期内的运行参数，确定空调按该上一工作周期内的运行参数运行时的室内温度变化量；根据所确定的室内温度变化量、上一工作周期对应的室内温度以及当前工作周期的设定温度，确定当前工作周期内空调的运行参数。可选地，该运行参数也可以进行预测，即每个工作周期存在对应的运行参数。在达到该工作周期时，运行该工作周期对应的运行参数。
步骤S120，预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量；
在本实施例中，空调从当前运行周期内的室内温度至下一运行周期的室内温度之间的温度变化量称为室内温度变化量。空调按照运行参数对应的参数值运行时，存在对应的室内温度变化量。可根据实际情况确定该运行参数以及该运行参数的参数值。
例如，空调按照室内温度Tin＝27.6℃、室外温度Tout＝34.3℃、室内湿度Hin＝62％、室外湿度Hout＝65％、排气阀温度Tp＝45℃、设定温度Ts＝24℃、设定风速Ws＝60m/s、内风机转速的转速值为750转/分钟，外风机转速的转速值为800转/分钟和压缩机运行频率的频率值为50HZ运行时，对应的参数组合为(27.6，34.3，62，65，45，24，60，750，800，50)，则控制空调按照该参数组合对应的参数值进行运行时，预测得到的空调的室内温度变化量为△T1。在内风机转速的转速值为800转/分钟，外风机转速的转速值为900转/分钟、压缩机运行频率的频率值为40HZ时，在空调按照(27.6，34.3，62，65，45，24，60，800，900，40)这一参数组合运行时，预测得到的空调的室内温度变化量为△T2。需要强调的是，为了避免频繁的改变运行参数，使得空调的稳定性能降低，因此，每个工作周期内的运行参数是固定不变的，也即每个工作周期内均存在由运行参数形成的参数组合，且该参数组合是固定不变的，从而提高空调的稳定性能。
可选地，预测空调按运行参数运行时的室内温度变化量可以为：可根据空调的历史运行数据建立运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和室内温度变化量之间的关系，进而根据该关系确定当前工作周期内空调按运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数运行时所对应的室内温度变化量。该关系的建立具体可参照第二实施例，在此不再赘述。
由于每个参数组合，以及每个参数组合与室内温度变化量之间预先建立的映射关系也是确定的，因此，当空调在按照参数组合运行时，通过上述的映射关系即可确定该参数组合对应的室内温度变化量，也即确定空调按照当前运行周期对应的运行参数运行时，能预测到的室内温度变化量。
步骤S130，根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
在本实施例中，当前室内温度为当前工作周期下空调所处室内的温度。该设定温度为下一工作周期所预先设定的温度，也即期望达到的室内温度。每个设定温度存在对应的目标运行参数值，也即在空调按照该目标运行参数值运行时能达到期望达到的室内温度。因此，在确定室内温度变化量之后，即可根据当前工作周期的室内温度、当前室内温度以及设定温度确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
可选地，为了确定下一工作周期内空调的目标运行参数，也即在根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数具体包括以下步骤：
步骤S131，获取当前室内温度和设定温度。
在本实施例中，可在空调器的壳体外部设置温度传感器，通过该温度传感器采集当前室内温度。还可在空调所在区域空间内，例如墙壁上设置温度传感器，通过该温度传感器采集当前室内温度。可选地，在房间比较大时，可将空调器所在区域划分为多个子区域，通过每个子区域内所设置的温度传感器采集对应子区域的温度，通过各个子区域的温度的平均值确定当前室内温度，使得所确定的当前室内温度更加准确。可选地，该空调具有联网功能，可通过网络获取智能终端，例如手机上所显示的当前室内温度。可选地，可实时采集当前室内温度，也可以定时采集当前室内温度。
在本实施例中，该设定温度为期望能达到的室内温度。该设定温度可以为单阈值。在该设定温度为单阈值时，即在任意工作周期，其设定温度是固定不变的。可选地，该设定温度也可以为温度变化曲线里的变化值，即在不同工作周期，其设定温度是变化的。
可选地，该设定温度可由用户进行预先设定。例如，可在空调的温度调节应用上规划预期的室内温度变化曲线，即规划每一工作周期的设定温度。理想情况下，空调工作时，室内温度能符合该预期的室内温度变化曲线上的设定温度。可选地，该室内温度变化曲线可由用户进行规划，即该室内温度变化曲线可根据用户自身的需求进行制定；也可以在出厂时随着每一型号的空调固定写入空调的控制程序中；该室内温度变化曲线也可在空调运行过程中，根据实际使用情况进行修正。可选地，可为空调的不同运行模式制定对应的室内温度变化曲线，例如可为睡眠模式、节能模式下分别制定对应的室内温度变化曲线，以实现在节能的同时，提高舒适性。
步骤S132，根据所述室内温度变化量和所述当前室内温度确定下一工作周期预测能达到的室内温度。
在本实施例中，在步骤S120中，在预测空调按运行参数运行时的室内温度变化量后，即可结合当前室内温度确定下一工作周期预测能达到的室内温度。其中，不管是上述的所预测的室内温度变化量，还是预测能达到的室内温度，其均是通过计算所确定的，而并非预先设定的。
步骤S133，根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
在本实施例中，在确定下一工作周期预测能达到的室内温度和设定温度之后，即可提前确定下一工作周期内空调的目标运行参数，从而实现在下一工作周期到达时，进行降频，以避免出现温度波动和过达温的现象。
可选地，根据下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数具体包括：
步骤S1331，确定所述设定温度对应的温度区间；
步骤S1332，根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
在本实施例中，设定温度对应的温度区间可根据实际情况进行确定。假设设定温度为18℃，则该设定温度对应的温度区间可以为[16℃，20℃]。可选地，该温度区间可根据实际情况划分为多个子温度区间，例如，可划分为(20℃，n1℃)、[20℃，18℃)、[18℃，16℃)和[16℃，n2℃)等。
每个温度区间存在对应的调节策略。可根据下一工作周期预测能达到的室内温度和温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数。其中，
可选地，在所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最大值时，将当前工作周期内空调的运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数。例如，在Tin+△Tin>Ts+2时，将当前工作周期内空调的运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数。假设温度区间为[16℃，20℃]时，在下一工作周期预测能达到的室内温度满足(20℃，n1℃)时，保持压缩机运行频率不变，继续运行。
可选地，在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最大值，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述设定温度时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数。例如，在Tin+△Tin<＝Ts+2且Tin+△Tin>Ts时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数。假设温度区间为[16℃，20℃]，设定温度为18℃时，在下一工作周期预测能达到的室内温度满足[20℃，18℃)时，则按照预设比例1降低压缩机频率或者运行功率。
可选地，在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述设定温度，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最小值时，按照第二预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数。例如，在Tin+△Tin<＝Ts且Tin+△Tin>Ts-2时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数。假设温度区间为[16℃，20℃]，设定温度为18℃时，在下一工作周期预测能达到的室内温度满足[18℃，16℃)时，则按照预设比例2降低压缩机频率或者运行功率。
其中，上述的第一预设调节比例小于第二预设调节比例，且预测能达到的室内温度越小时，降频的幅度越大。
可选地，在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最小值时，将预设运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数，以使所述空调压缩机停止运行。例如，在Tin+△Tin<＝Ts-2时，空调压缩机停止运行，送风保持运行。假设温度区间为[16℃，20℃]，设定温度为18℃时，在下一工作周期预测能达到的室内温度满足[16℃，n2℃)时，则停止压缩机，送风保持运行。
综上，通过确定预测能达到的室内温度对应的温度区间，进而确定对应的降频策略，从而实现阶梯式降频，以避免压缩机运行频率的骤降而影响空调的稳定性，也使得空调所处环境的舒适性降低。
步骤S140，控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。
在本实施例中，在确定目标运行参数值之后，即可在下一运行周期到来时，控制空调在下一运行周期按该目标运行参数值进行运行。由于空调能基于提前确定的目标运行参数值运行，避免在室内温度达到设定值时才调节压缩机的运行频率，导致出现温度波动以及过达温的现象，从而提高空调的节能效果。
本实施例根据上述技术方案，通过确定空调当前工作周期内的运行参数，进而预测该空调按该运行参数运行时的室内温度变化量；接着，根据室内温度变化量、当前室内温度以及下一工作周期的设定温度确定下一工作周期内空调的目标运行参数，进而控制该空调在下一工作周期到达时，能按照该目标运行参数运行。由于其可以在尚未进入下一工作周期时，根据当前工作周期内的运行参数预测下一工作周期的室内温度变化量，从而根据该室内温度变化量确定合适的空调的目标运行参数，以在下一工作周期到达时，控制空调按该目标运行参数进行降频操作；进而避免在室内温度超过设定值时才进行降频，导致出现温度波动以及过达温的现象，从而提高空调的节能效果。另外，在空调的控制过程中，不用频繁改变空调设定的运行参数，即每个工作周期内空调设定的运行参数是固定不变的，也即每个工作周期内的内风机转速、外风机转速和压缩机运行频率是固定不变的，从而提高空调的稳定性能。
第二实施例。
如图2所示，基于第一实施例，在本申请的第二实施例中，本申请的空调的控制方法，还包括以下步骤：
步骤S110，确定空调当前工作周期内的运行参数，所述运行参数包括运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数；
步骤S210，记录空调每个运行周期内的运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数，以及空调在每个周期运行后的历史室内温度变化量；
步骤S220，根据记录的空调历史运行数据，进行训练，生成所述运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和所述历史室内温度变化量之间的关系，以基于所述关系预测室内温度变化量；
在本实施例中，第一实施例中的室内温度变化量是基于温变预期模型进行确定的，可以通过构建温变预期模型实现室内温度的精细化控制，使得空调控制更加节能和智能。
在本实施例中，可记录空调在每个运行周期内的运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数，以及空调在每个运行周期内按照该运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数运行后所对应的历史室内温度变化量。可基于空调的历史运行记录进行数据训练，得到可用于后续预测室内温度变化量的运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和所述历史室内温度变化量之间的关系。
其中，该历史运行记录中包括空调的历史运行数据。该历史室内温度变化量受空调的数量以及房间的大小的影响。即在房间越大时，该历史室内温度变化量越小；在房间越小时，该历史室内温度变化量越大；在空调的数量越多时，历史室内温度变化量越大；在空调的数量越少时，历史室内温度变化量越小。可基于每一个房间的大小和每一个房间内空调的数量确定对应的温变预期模型。由于其可以针对不同的空调数量以及房间大小进行训练，从而能够满足房间的热负荷。
具体的，温变预测模型在各种特征情况下，均可预测下周期与本周期的室内温度变化量△Tin＝Tin(N+1)-Tin(N)。而在温变预期模型训练过程中，主要包括以下几个部分：
a、每间隔特定周期T(如：30秒)收集空调的运行数据，空调的运行数据包括：运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数各自对应的参数值；其中，不可控运行参数包括运行状态参数和用户设定参数。其中，该运行状态参数为影响空调运行但无法设定的参数；该运行状态参数包括环境状态参数和空调运行状态参数，例如该环境状态参数包括室内温度、室外温度、室内湿度和室外湿度等，该空调运行状态参数包括排气阀温度等。该用户设定参数为用户主动设定的参数，且该用户设定参数包括：设定温度、设定风速等。该空调工作设定参数为由空调自行设定的参数，包括内风机转速、外风机转速和压缩机运行频率等。
例如，本次空调共运行30分钟，包含60个周期(每个周期30秒)；收集每个周期的运行状态参数、用户设定参数以及可控运行参数，如：第5个周期，Tin＝27.6℃、Tout＝34.3℃、Hin＝62％、Hout＝65％、Tp＝45℃、Ts＝24℃、Ws＝60m/s。
b、针对周期i，提取出该周期的特征；
以周期i的运行状态参数、用户设定参数以及可控运行参数作为周期i的特征；此外，还需要引入第1到i周期的统计变量，也作为周期i的特征；其中，周期1表示开机后的第一个T，周期i表示开机后的第i个T。
例如，针对第5个周期(即开机后的120-150秒)，把Tin＝27.6℃、Tout＝34.3℃、Hin＝62％、Hout＝65％、Tp＝45℃、Ts＝24℃、Ws＝60m/s作为该周期5的特征；在1-5周期内，avg(Tin)＝28.3℃，max(Pr)＝46等统计量，也作为该周期5的特征。
c、以周期i特征作为自变量，周期i+1与周期i的室内温度变化量△Tin作为因变量，训练温变预期模型；其中，每个周期，作为一条训练数据，包括自变量和因变量；其中，自变量为该周期的所有特征；因变量为下一个周期与该周期的室内温度变化量△Tin＝Tin(N+1)-Tin(N)。
例如，针对第5个周期(即开机后的120-150秒)，把Tin＝27.6℃、Tout＝34.3℃、Hin＝62％、Hout＝65％、Tp＝45℃、Ts＝24℃、Ws＝60m/s，avg(Tin5)＝28.3℃，max(Pr5)＝46作为该周期5的自变量，把Tin6-Tin5作为该周期5的因变量；利用机器学习/深度学习算法，训练出该温变预期模型：
yi(ΔTi＝Tini+1-Tini)＝fi(Tin，Tout，Hin，Hout，…)。
其中，采用上述方式对温变预期模型进行训练之后，可生成运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和历史室内温度变化量之间的关系。该关系可以是固定写入空调的控制程序，也可根据实际使用情况进行实时的修正，以提高预测精度。在得到该温变预期模型后，在后续预测室内温度变化量时，可基于所确定的关系预测室内温度变化量，提高空调节能效果。
步骤S121，根据所述运行状态参数、所述用户设定参数、所述空调工作设定参数和室内温度变化量之间的关系，确定所述空调按所述运行状态参数、所述用户设定参数和所述空调工作设定参数运行时的室内温度变化量；
步骤S130，根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数；
步骤S140，控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。
本发明实施例提供了空调的控制方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
第三实施例。
基于第一实施例和第二实施例，参照图3，在本申请的第三实施例中，本申请空调的控制方法分为以下几个部分：
首先，收集空调的历史运行数据，包括运行状态(运行状态参数)、用户设定(用户设定参数)和工作设定(可控运行参数)；基于历史运行数据，按照周期i提取出特征；以每个周期特征作为自变量，周期i+1与周期i的温变值△Tin(历史室内温度变化量)作为因变量训练温变预期模型。
接着，在空调运行过程中，每间隔周期收集空调的当前运行参数，包括运行状态(运行状态参数)和用户设定(用户设定参数)；根据运行状态参数、用户设定参数和工作设定参数生成参数组合；提取参数组合对应的组合特征。
接着，将参数组合所提取的组合特征输入温变预期模型，预测该参数组合对应的室内温度变化量。
最后，判断Tin+△Tin所处的区间。在(Tin+△Tin)>Ts+2时，则频率保持不变，继续运行。在(Tin+△Tin<＝Ts+2且Tin+△Tin>Ts)时，则按照预设比例1降低频率/功率运行。在(Tin+△Tin<＝Ts且Tin+△Tin>Ts-2)时，则按照预设比例2降低频率/功率运行。在(Tin+△Tin<＝Ts-2)时，则停止压缩机，送风保持运行。
由于在尚未进入下一个周期时，预测参数组合对应的下一个周期的室内温度值或者室内温度变化值，从而选择适合下一周期运行的目标运行参数进行阶梯式降频，有效避免传统GA算法温度波动/过达温。
如图4所示，图4为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图4即可为空调器的硬件运行环境的结构示意图。
如图4所示，该空调器可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的空调器结构并不构成对空调器限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图4所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及空调的控制程序。其中，操作系统是管理和控制空调器硬件和软件资源的程序，空调的控制程序以及其它软件或程序的运行。
在图4所示的空调器中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的空调的控制程序。
在本实施例中，空调器包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的空调的控制程序，其中：
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
确定空调当前工作周期内的运行参数；
预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量；
根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数；
控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
获取当前室内温度和设定温度；
根据所述室内温度变化量和所述当前室内温度确定下一工作周期预测能达到的室内温度；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
确定所述设定温度对应的温度区间；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最大值时，将当前工作周期内空调的运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最大值，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述设定温度时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数；或，
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述设定温度，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最小值时，按照第二预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数，所述第一预设调节比例小于所述第二预设调节比例。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最小值时，将预设运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数，以使所述空调压缩机停止运行。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
根据所述运行状态参数、所述用户设定参数、所述空调工作设定参数和室内温度变化量之间的关系，确定所述空调按所述运行状态参数、所述用户设定参数和所述空调工作设定参数运行时的室内温度变化量。
处理器1001调用存储器1005中存储的空调的控制程序时，执行以下操作：
记录空调每个运行周期内的运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数，以及空调在每个周期运行后的历史室内温度变化量；
根据记录的空调历史运行数据，进行训练，生成所述运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和所述历史室内温度变化量之间的关系，以基于所述关系预测室内温度变化量。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有空调的控制程序，所述空调的控制程序被处理器执行时实现如上所述的空调的控制方法的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
由于本申请实施例提供的存储介质，为实施本申请实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的存储介质都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作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范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种空调的控制方法，其特征在于，所述空调的控制方法包括：
确定空调当前工作周期内的运行参数；
预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量；
根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数；
控制所述空调在下一工作周期内按所述目标运行参数运行。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所确定的室内温度变化量、当前室内温度以及设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
获取当前室内温度和设定温度；
根据所述室内温度变化量和所述当前室内温度确定下一工作周期预测能达到的室内温度；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述设定温度，确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
确定所述设定温度对应的温度区间；
根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最大值时，将当前工作周期内空调的运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最大值，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述设定温度时，按照第一预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数；或，
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述设定温度，且所述下一工作周期预测能达到的室内温度大于所述温度区间的最小值时，按照第二预设调节比例调节所述当前工作周期内空调的运行参数，得到所述下一工作周期内空调的目标运行参数，所述第一预设调节比例小于所述第二预设调节比例。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一工作周期预测能达到的室内温度和所述温度区间确定下一工作周期内空调的目标运行参数的步骤包括：
在所述下一工作周期预测能达到的室内温度小于或等于所述温度区间的最小值时，将预设运行参数确定为所述下一工作周期内空调的目标运行参数，以使所述空调压缩机停止运行。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行参数包括运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数；所述预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量的步骤包括：
根据所述运行状态参数、所述用户设定参数、所述空调工作设定参数和室内温度变化量之间的关系，确定所述空调按所述运行状态参数、所述用户设定参数和所述空调工作设定参数运行时的室内温度变化量。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预测空调按所述运行参数运行时的室内温度变化量的步骤之前，还包括：
记录空调每个运行周期内的运行状态参数、用户设定参数和空调工作设定参数，以及空调在每个周期运行后的历史室内温度变化量；
根据记录的空调历史运行数据，进行训练，生成所述运行状态参数、用户设定参数、空调工作设定参数和所述历史室内温度变化量之间的关系，以基于所述关系预测室内温度变化量。
9.一种空调器，其特征在于，所述空调器包括：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空调的控制程序，所述空调的控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的空调的控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有空调的控制程序，所述空调的控制程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的空调的控制方法的步骤。
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