技术特征：
1.一种基于人工智能的数据调控系统，包括建筑信息获取模块、能耗模拟模块、数据调控模块，其特征在于：所述建筑信息获取模块的输出端与能耗模拟模块的输入端电连接，所述能耗模拟模块的输出端与数据调控模块的输入端电连接，所述建筑信息获取模块用于对当前建筑物的信息情况进行采集，所述能耗模拟模块用于模拟当前情况下建筑物的能耗情况，所述数据调控模块用于根据计算结果对建筑物的参数进行动态调控；所述能耗模拟模块包括热量辐射统计模块、时间变量拟合模块、冷负荷权系数计算模块、室内冷负荷计算模块、照明负荷计算模块，所述热量辐射统计模块、时间变量拟合模块的输出端与冷负荷权系数计算模块的输入端电连接，所述冷负荷权系数计算模块的输出端与室内冷负荷计算模块的输入端、照明负荷计算模块的输入端电连接，所述热量辐射统计模块用于统计建筑物内的热量辐射情况，所述时间变量拟合模块用于引入时间变量，所述冷负荷权系数计算模块用于计算当前建筑内的冷负荷权系数，所述室内冷负荷计算模块用于计算当前建筑的室内冷负荷量，所述照明负荷计算模块用于计算当前建筑内的照明部分所占负荷。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述建筑信息获取模块包括采光模拟模块、光照时长获取模块、窗户方向角计算模块、穿墙面积比计算模块，所述采光模拟模块的输出端与光照时长获取模块的输入端电连接，所述光照时长获取模块的输出端与窗户方向角计算模块、穿墙面积比计算模块的输出端电连接，所述采光模拟模块用于模拟出建筑建成后的采光情况，所述光照时长获取模块用于根据大数据获取当地的光照时长，所述窗户方向角计算模块用于计算当前建筑窗户与天空的方向角，所述穿墙面积比计算模块用于计算当前条件下建筑的穿墙面积比，所述光照时长获取模块包括分级模块，所述分级模块用于根据当地光照时长进行分集。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述数据调控模块包括窗户面积调整模块、透光率选择模块、照明亮度范围选择模块，所述窗户面积调整模块的输出端与透光率选择模块的输入端电连接，所述透光率选择模块的输出端与照明亮度范围选择模块的输入端电连接，所述窗户面积调整模块用于根据所得参数分析窗户的调整量，所述透光率选择模块用于选择窗户玻璃的最佳透光率选择范围，所述照明亮度范围选择模块用于根据所的结果选择建筑内的照明亮度最佳范围。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述一种基于人工智能的数据调控系统的运行方法包括以下步骤：步骤s1：获取待进行数据调控的建筑物信息，并利用人工智能对建筑物的各项存在影响能耗的参数进行准确计算；步骤s2：模拟建筑物在当前参数下的耗能环境，并记录参数；步骤s3：根据所记录的参数计算建筑物内的空调冷负荷能耗与照明能耗；步骤s4：根据计算结果对建筑物进行动态调控，选择最佳参数。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤s1-s2中，建筑物的模拟与参数记录方法包括以下步骤：步骤a：进行建筑内采光模拟，获取建筑南立面的采光情况；步骤b：根据人工智能技术下的大数据统计，获取夏季当地每日平均光照时长t，并根据t的值进行分级；步骤c：从窗户中心点计算垂直可见天空的角度值θ，并以此值为窗户的方向角；
步骤d：根据设计图纸，获取建筑各立面窗面积之和a
g
与室内各表面面积之和a
t
；步骤e：根据选择的玻璃材质，获取其透射比ε与表面反射比参数ρ；步骤f：计算当前参数下建筑的采光系数q。6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤f中，当前参数下建筑的采光系数q的计算公式为：式中，a
g
代表建筑各立面窗面积之和，单位为平方米，a
t
代表室内各表面面积之和，单位为平方米，θ为窗户的方向角，最大值为90
°
，ε为玻璃的透射比，ρ为玻璃表面反射参数，且该值小于1，反光系数的值表征室内的采光质量，该值越大，表示室内的采光质量越好。7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤s3-s4中，建筑内的空调冷负荷能耗与照明能耗对应的数据调控方法包括以下步骤：步骤s31：基于当地每日平均光照时长t，拟合出时间变量下的建筑物接收辐射f
t
；步骤s32：根据建筑用途，引入群集系数m；步骤s33：设定夏季空调设计温度c，并获取外墙与外窗的传热系数k；步骤s34：计算冷负荷权系数n与对应的数据调控量。8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤s32中，群集系数m的计算方法进一步包括以下步骤：步骤a：获取工厂建筑内常驻人口数量n，引入转换系数k表征工厂内人体散发的热量；步骤b：根据建筑用途，估测建筑内设备运行时产生的热量w；步骤c：根据所计算的采光系数，反推建筑屋内的照明系数，该值为采光系数的倒数；步骤d：计算群集系数m。9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤d中，群集系数m的计算公式为：式中，kn代表考虑人体散发热量带来的冷负荷，单位为焦耳，w为建筑内运行设备的散热估测值，单位为焦耳，q为建筑物的采光系数，m越大，表示该建筑内的群集系数越高，产生的额外冷负荷越高；所述步骤s34中，冷负荷权系数n的计算公式为：式中，c为夏季空调的默认设定温度，m为建筑内的群集系数，f
t
为时间变量下的建筑物接收辐射f
t
，t为夏季当地每日平均光照时长，单位为小时，η为转换系数，当n为正数或0时，表示当前空调的冷负荷大于或等于建筑内的发散热量，当n为负数时，表示当前空调的冷负荷小于建筑内的发散热量，空调会增加能耗。10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的数据调控系统，其特征在于：所述步骤s34中，数据调控量的具体调控方法为：
当上述冷负荷权系数n的值为负数时，表示在当前条件下，建筑物与冷负荷相关的参数需要调整；当上述冷负荷权系数为正数时，表示当前建筑物无需调整。
技术总结
本发明公开了一种基于人工智能的数据调控系统，包括建筑信息获取模块、能耗模拟模块、数据调控模块，所述建筑信息获取模块用于对当前建筑物的信息情况进行采集，所述能耗模拟模块用于模拟当前情况下建筑物的能耗情况，所述数据调控模块用于根据计算结果对建筑物的参数进行动态调控；所述能耗模拟模块包括热量辐射统计模块、时间变量拟合模块、冷负荷权系数计算模块、室内冷负荷计算模块、照明负荷计算模块，所述热量辐射统计模块用于统计建筑物内的热量辐射情况，所述时间变量拟合模块用于引入时间变量，所述照明负荷计算模块用于计算当前建筑内的照明部分所占负荷，本发明，具有额外能耗低和合理平衡的特点。外能耗低和合理平衡的特点。外能耗低和合理平衡的特点。
技术研发人员：郑峰
受保护的技术使用者：郑峰
技术研发日：2022.04.08
技术公布日：2022/7/12