一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统及方法，针对室内环境参数信息进行数据的预处理得到满足限制条件的实时数据存放在数据库，根据存放在数据库中的实时数据构建舒适性模型及能耗的模型，对建立的舒适性模型及能耗的模型进行节能舒适温度协调优化得到最佳温湿度数值，控制器控制空调温湿度控制器调节室内温室度数值直至达到最佳的温湿度数值。通过多目标优化解决舒适与节能目标冲突问题，实现二者的协调优化。
【专利说明】一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种室内环境舒适性和节能的【技术领域】，特别涉及一种基于数据的室 内环境节能舒适个性化控制系统及控制方法。
【背景技术】
[0002] 随着经济和科技的飞速发展，智能建筑和智能家居不仅在发达国家备受关注，在 发展中国家智能建筑和智能家居也已经逐渐的进入人们的视野，人们对室内环境舒适性的 要求越来越高。由于不同房间的成员不同，对温湿度的要求不一致，从而导致了室内环境舒 适度个性化调节的必要性。而传统的室内温湿度调节方法未考虑舒适的个性化问题，很难 满足舒适性调节的个性化需求。
[0003] 另一方面，在智能建筑与智能家居中，人们重点关注"节能、环保、安全、舒适"的智 能解决方案，尤为突出的是关注舒适性和能耗的协调问题。已有的研究中，主要是针对如何 提高空调的舒适性或是在设定空调固定温度的基础上进行的节能控制，都是只对单一目标 的改善，未考虑对舒适与节能二者间冲突的协调优化，也未根据系统具体运行情况对温湿 度进行实时的优化控制。
【发明内容】
[0004] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种基于数据的室内环境节能舒适个 性化控制系统及方法，本申请解决了传统研究方法中对于不确定性数据难以建立精确模型 的问题；利用实时数据库建立的模型实现了传统方法中未考虑的个性化控制；通过利用多 目标优化方法，得到最佳的温、湿度值，保证在最大限度满足个体舒适性的前提下，使得能 耗最低；通过协调优化得出的温、湿度值，实时地进行温、湿度控制器的调节，从而实现办公 环境、家居生活的个性化舒适性控制及节能降耗。
[0005] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0006] 一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，包括室内环境温湿度及能耗 数据采集装置，室内环境温湿度及能耗数据采集装置将采集的室内环境参数信息均通过A/ D转换模块传送至控制器，控制器根据获得的室内环境参数信息进行处理得到室内环境应 该达到的温湿度数值并将该数值通过红外转发器传送至室内空调温湿度控制器。
[0007] 针对室内环境参数信息进行数据的预处理得到满足限制条件的实时数据存放在 数据库中，根据存放在数据库中的实时数据构建舒适性模型及能耗的模型，对建立的舒适 性模型及能耗的模型进行节能舒适协调优化得到最佳的温湿度数值，由控制器通过红外转 发器控制空调内部温湿度控制器调节室内温室度数值直至达到最佳的温湿度数值。
[0008] 所述室内环境温湿度及能耗数据采集装置为温度采集电路、湿度采集电路、电压 采集电路及电流采集电路。
[0009] 所述温度采集电路包括温度传感器IC1及同相放大器，温度传感器IC1将室内温 度转变成电压信号，输出给后级电路，经过同相放大器进行调理后，控制器的AD采样端口。
[0010] 所述湿度采集电路包括湿度传感器IC2、射级跟随器及反相放大器，湿度传感器 IC2将湿度信号转变为电压信号输出给后级电路，射级跟随器提高了电路带负载能力，反相 放大器的第一级反相放大器用于信号调理，将信号调整到所需电平，反相放大器的第二级 反相放大器用于相位校正，校正后的信号输出到控制器的AD米样端口。
[0011] 所述电压采集电路包括分压阻抗网络及差分式放大电路，分压阻抗网络的选择开 关S1调整分压阻抗网络的比例，使得该电压采集电路用于多种电压等级的信号采集，分压 后的电压信号经过差分放大后，输出给控制器的AD米样端口。
[0012] 所述电流采集电路包括霍尔电流传感器IC4、高阻抗反相放大器及反相放大器，霍 尔电流传感器IC4将电流信号成比例的衰减为直流电压信号，该直流电压信号经过高阻抗 反相放大器，进一步调理到控制器接受范围，调理后的信号再经过反相放大器，校正相位后 直接输出给控制器的AD采样端口。
[0013] 一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制方法，包括以下步骤：
[0014] 步骤一：设定采样时间，利用温湿度及能耗的采集装置对室内温度、湿度和能耗进 行实时采集；
[0015] 步骤二：对采集到的实时数据进行预处理，判断实时数据是否满足限定条件，如果 满足，则保留，不满足的则舍弃，更新实时温湿度及能耗数据；根据更新后的数据重新计算 限定条件，循环执行步骤二；
[0016] 步骤三：利用步骤二中所产生的满足限定条件的数据，构建舒适性模型及能耗的 模型；
[0017] 步骤四：对步骤三中构建的舒适性模型及能耗的模型进行节能舒适协调优化得到 最佳的温、湿度值，由控制器发出控制指令给空调设备的温湿度控制器执行来改变室内温 度和湿度。
[0018] 所述步骤二中，对实时温湿度及能耗数据库中的数据进行预处理具体包括：
[0019] 2-1):对温、湿度及能耗的数据计算相应的均值m和方差〇 2;
[0020] 2-2):判断是否满足设定限制条件：c(i) e [!11-1^，111+1^]，其中(^)表示第1个数 据，根据正态分布规律，考虑95%置信度时公差因子k取为2,满足给出限制条件要求的数 据将被保留，不满足限制条件的数据给予丢弃。
[0021] 所述步骤三中，构建舒适性模型及能耗的模型，具体为：
[0022] 3-1):利用温、湿度及能耗之间的关系式确定能耗模型= c^t+c^h+c^，其中定义 %代表能耗，t为室内温度，h为室内湿度，参数Cl，c2, c3是待定参数，采用最小二乘方法计 算得出；
[0023] 3-2):根据满足限定条件的数据，分别计算其对应的均值和方差，进而构建温、湿 度的模糊集合模型，在此基础上，所得到的舒适性模型是温湿度模糊集合模型的数量积， 即：
【权利要求】
1. 一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征是，包括室内环境温湿 度及能耗数据采集装置，室内环境温湿度及能耗数据采集装置将采集的室内环境参数信息 均通过A/D转换模块传送至控制器，控制器根据获得的室内环境参数信息进行处理得到 室内环境应该达到的温湿度数值并将该数值通过红外转发器传送至室内空调温湿度控制 器； 针对室内环境参数信息进行数据的预处理得到满足限制条件的实时数据存放在数据 库中，根据存放在数据库中的实时数据构建舒适性模型及能耗的模型，对建立的舒适性模 型及能耗的模型进行节能舒适协调优化得到最佳的温湿度数值，由控制器通过红外转发器 控制空调内部温湿度控制器调节室内温室度数值直至达到最佳的温湿度数值。
2. 如权利要求1所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征 是，所述室内环境温湿度及能耗数据采集装置为温度采集电路、湿度采集电路、电压采集电 路及电流采集电路。
3. 如权利要求2所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征 是，所述温度采集电路包括温度传感器ICl及同相放大器，温度传感器ICl将室内温度转变 成电压信号，输出给后级电路，经过同相放大器进行调理后，输出给控制器的AD采样端口。
4. 如权利要求2所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征 是，所述湿度采集电路包括湿度传感器IC2、射级跟随器及反相放大器，湿度传感器IC2将 湿度信号转变为电压信号输出给后级电路，射级跟随器提高了电路带负载能力，反相放大 器的第一级反相放大器用于信号调理，将信号调整到所需电平，反相放大器的第二级反相 放大器用于相位校正，校正后的信号输出到控制器的AD米样端口。
5. 如权利要求2所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征 是，所述电压采集电路包括分压阻抗网络及差分式放大电路，分压阻抗网络的选择开关Sl 调整分压阻抗网络的比例，使得该电压采集电路用于多种电压等级的信号采集，分压后的 电压信号经过差分放大后，输出给控制器的AD采样端口。
6. 如权利要求2所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制系统，其特征 是，所述电流采集电路包括霍尔电流传感器IC4、高阻抗反相放大器及反相放大器，霍尔电 流传感器IC4将电流信号成比例的衰减为直流电压信号，该直流电压信号经过高阻抗反相 放大器，进一步调理到控制器接受范围，调理后的信号再经过反相放大器，校正相位后直接 输出给控制器的AD采样端口。
7. -种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤一：设定采样时间，利用温湿度及能耗的采集装置对室内温度、湿度和能耗进行实 时采集； 步骤二：对采集到的实时数据进行预处理，判断实时数据是否满足限定条件，如果满 足，则保留，不满足的则舍弃，更新实时温湿度及能耗数据；根据更新后的数据重新计算限 定条件，循环执行步骤二； 步骤三：利用步骤二中所产生的满足限定条件的数据，构建舒适性模型及能耗的模 型； 步骤四：对步骤三中构建的舒适性模型及能耗的模型进行节能舒适协调优化得到最佳 的温、湿度值，由控制器发出控制指令给空调设备的温湿度控制器执行来改变室内温度和 湿度。
8. 如权利要求7所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制方法，其特征 是，所述步骤二中，对实时数据库中的数据进行预处理具体包括： 2-1):对实时数据库中的温、湿度及能耗的数据计算相应的均值m和方差〇2; 2- 2):判断是否满足设定限制条件：c(i) e [m-k〇，m+k〇 ]，其中c(i)表示第i个数据， 根据正态分布规律，考虑95%置信度时公差因子k取为2,满足给出限制条件要求的数据将 被保留，不满足限制条件的数据给予丢弃。
9. 如权利要求7所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制方法，其特征 是，所述步骤三中，构建舒适性模型及能耗的模型，具体为： 3- 1):利用温、湿度及能耗之间的关系式确定能耗模型^tl = (^+C2IrHc3，其中定义Ytl代 表能耗，t为室内温度，h为室内湿度，参数Cl，c2, C3是待定参数，采用最小二乘方法计算得 出； 3-2):根据满足限定条件的实时数据库中的数据，分别计算其对应的均值和方差，进而 构建温、湿度的模糊集合模型，在此基础上，所得到的舒适性模型是温湿度模糊集合模型的 数量积，即：
其中，com(t，h)为室内环境舒适度，com(t)为室内温度舒适度，com(h)为室内湿度舒 适度，mt为温度数据库的均值，mh为湿度数据库的均值，〇 t2为温度数据库的方差，〇 h2为湿 度数据库的方差，
为高斯型模糊集合的隶属函数，X代表温度t或湿 度h。
10. 如权利要求7所述的一种基于数据的室内环境节能舒适个性化控制方法，其特 征是，所述步骤四中，舒适与能耗两者之间存在的冲突是室内环境舒适性最大但能耗要最 低； 室内环境舒适性最大等价于优化目标：
为解决二者的冲突相当于解决下述多目标模型描述的多目标优化问题：
对多目标模型利用多目标优化算法进行协调，得出节能舒适的最佳温、湿度值t*，h*， 所得出的t*，h*即为最佳的温、湿度值，并且消耗的能量ytl为最低值。
【文档编号】F24F11/00GK104359192SQ201410665173
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年11月19日 优先权日:2014年11月19日
【发明者】李成栋, 任伟娜, 文鹏, 王丽, 张桂青, 汪明 申请人:山东建筑大学