多形式中央空调节能控制系统的制作方法

1.本发明属于智能控制领域，涉及多形式中央空调节能控制技术，具体是多形式中央空调节能控制系统。


背景技术：

2.中央空调在使用过程中的能耗占比较高，因此需要对其能耗进行精准控制。现有中央空调控制系统的智能化程度和控制精准度不高，通常将pid控制和人工经验结合进行调控，节能效果不佳。
3.现有技术(公开号为cn112413831a的发明专利申请)公开了一种中央空调节能控制系统及方法，基于实时获取的数据更新设备模型，然后基于更新后的设备模型以及各子系统之间耦合关系和关联关系，以整个系统能耗最优为目标制定节能控制策略，实现节能控制的目的。现有技术在中央空调节能控制过程中，以设定参数和环境参数为基准，无法判断工作环境是否需要进行温度调节以及调节程度，导致中央空调节能控制效率低下；因此，亟须一种多形式中央空调节能控制系统。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了多形式中央空调节能控制系统，用于解决现有技术在中央空调节能控制过程中，无法判断工作环境是否需要进行温湿度调节以及调节程度，导致中央空调节能控制效率低下的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明的第一方面提供了多形式中央空调节能控制系统，包括中央控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、智能终端和若干中央空调终端，且数据采集模块与数据采集设备相连接；
6.数据采集模块：在接收中央控制模块发送的空调控制信号后，通过数据采集设备采集基础分析数据；其中，基础分析数据包括环境数据和图像数据；
7.中央控制模块：通过摄像头建立若干中央空调终端的覆盖区域模型，并在覆盖区域模型中为若干中央空调终端匹配辐射区域；以及
8.确定目标工作区域，并基于目标工作区域确定目标空调终端；构建区域扰动模型，并结合环境数据智能控制对应的目标空调终端。
9.优选的，所述中央控制模块分别与数据采集模块、智能终端和若干中央空调终端通信和/或电气连接，且所述智能终端包括手机和电脑；
10.所述数据采集模块与所述数据采集设备通信和/或电气连接；数据采集设备包括数据传感器和摄像头，所述数据传感器包括温度传感器和湿度传感器。
11.优选的，所述中央控制模块通过所述智能终端接收空调控制指令，并基于所述空调控制指令生成所述空调控制信号；或者
12.所述中央控制模块在图像数据的基础上，结合历史运行数据生成所述空调控制信
号；其中，历史运行数据包括中央空调终端的运行时段和运行参数。
13.优选的，所述数据采集模块接收到空调控制信号之后，控制对应所述中央空调终端运行；以及
14.通过所述数据采集设备采集基础分析数据，并对所述基础分析数据进行数据处理之后发送至所述中央控制模块。
15.优选的，所述中央控制模块基于所述覆盖区域模型设置若干所述中央空调终端对应的所述辐射区域，包括：
16.通过所述摄像头采集若干图像数据，并结合3d建模技术构建生成所述覆盖区域模型；其中，覆盖区域模型对应区域为中央空调模块的设置场所；
17.逐一控制所述中央空调终端按照设定参数运行n分钟，通过数据传感器采集对应检测位置的环境变化量；其中，n为大于0的整数；
18.当所述环境变化量超过变化量阈值时，则判定对应检测位置处于中央空调终端的辐射区域内；并依此设置若干所述中央空调终端的辐射区域。
19.优选的，所述中央控制模块基于基础分析数据确定所述目标工作区域，包括：
20.提取所述基础分析数据中的所述图像数据；
21.基于所述图像数据识别保护要素，将所述保护要素所处区域标记为所述目标工作区域；其中，保护要素包括工作人员和仪器设备；
22.将辐射区域包含所述目标工作区域的中央空调终端标记为所述目标空调终端；其中，目标空调终端至少包括一个中央空调终端。
23.优选的，所述中央控制模块基于人工智能模型或者曲线拟合法构建所述区域扰动模型；其中，基于所述曲线拟合法构建所述区域扰动模型包括：
24.按照梯度参数控制辐射区域存在重叠的至少两个所述中央空调终端，记录重叠区域的实验数据；其中，实验数据与环境数据内容属性一致；
25.以至少两个所述中央空调终端对应的梯度参数作为自变量，重叠区域的实验数据为因变量，结合曲线拟合法生成区域扰动模型。
26.优选的，所述中央控制模块在区域扰动模型的基础上，结合所述环境数据对所述目标空调终端进行智能控制，包括：
27.当所述目标工作区域对应一个目标空调终端时，则直接控制所述目标空调终端调整目标工作区域的环境数据，直到满足要求为止；或者
28.当所述目标工作区域对应若干目标空调终端时，则基于区域扰动模型控制若干所述中央空调终端调整目标工作区域的环境数据，直到满足要求为止。
29.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
30.1、本发明通过摄像头建立若干中央空调终端的覆盖区域模型，并基于覆盖区域模型为每个中央空调终端设置辐射区域；基于图像数据确定目标工作区域，进而确定目标空调终端，并基于区域扰动模型进行智能控制；实现中央空调终端的精准控制，避免开启的中央空调没有产生对应效果。
31.2、本发明通过测试获取多个辐射区域重叠部分对应的区域扰动模型，根据区域扰动模型灵活控制中央空调终端，既能够保证环境数据满足要求，又能够避免能源浪费。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1为本发明的工作步骤示意图；
34.图2为本发明的系统原理示意图。
具体实施方式
35.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
36.请参阅图1-图2，本发明第一方面实施例提供了多形式中央空调节能控制系统，包括中央控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、智能终端和若干中央空调终端，且数据采集模块与数据采集设备相连接；
37.数据采集模块：在接收中央控制模块发送的空调控制信号后，通过数据采集设备采集基础分析数据；
38.中央控制模块：通过摄像头建立若干中央空调终端的覆盖区域模型，并在覆盖区域模型中为若干中央空调终端匹配辐射区域；以及确定目标工作区域，并基于目标工作区域确定目标空调终端；构建区域扰动模型，并结合环境数据智能控制对应的目标空调终端。
39.现有技术在进行中央空调控制时，一般通过pid技术结合人工经验进行调节，无法保证环境调节的灵敏度和准确性，导致中央空调既浪费能源，又无法使得用户满意。本发明申请根据摄像头构建中央空调的覆盖区域模型，根据覆盖区域模型为若干中央空调终端匹配辐射区域，易于实现中央空调终端的精准调节；同时基于基础分析数据确定目标工作区域，然后结合构建的区域扰动模型对目标工作区域对应的目标空调终端进行智能调节，以保证满足环境要求。
40.本发明申请中中央控制模块分别与数据采集模块、智能终端和若干中央空调终端通信和/或电气连接，且智能终端包括手机和电脑；数据采集模块与数据采集设备通信和/或电气连接。
41.数据采集模块主要通过数据采集设备进行环境数据和图像数据的采集；数据采集设备包括数据传感器和摄像头，数据传感器包括温度传感器和湿度传感器等；中枢控制模块对数据采集模块采集的数据进行处理，同时根据数据处理结果控制若干中央空调终端。
42.需要注意的是，数据采集设备至少能够采集主要区域的环境数据，最好的情况是在区域中均匀设置，以便获得完整数据。中央空调终端实际就是各种形式的中央空调出风口，可以位于同一楼层或者同一房间，也可以位于不同楼层甚至是不同楼栋。
43.本发明申请中中央控制模块通过智能终端接收空调控制指令，并基于空调控制指令生成空调控制信号；或者中央控制模块在图像数据的基础上，结合历史运行数据生成空调控制信号；其中，历史运行数据包括中央空调终端的运行时段和运行参数。
44.中央控制模块可以从智能终端直接接收到空调控制指令，如手机、空调遥控器等，可以根据空调控制指令生成空调控制信号；当然也可以定时控制，或者根据历史运行数据自动生成空调控制信号，如某办公楼每天早上8点开启空调，下午6点关闭空调。
45.本发明申请中数据采集模块接收到空调控制信号之后，控制对应中央空调终端运行；以及通过数据采集设备采集基础分析数据，并对基础分析数据进行数据处理之后发送至中央控制模块。
46.根据空调控制信号控制对应中央空调终端运行，还需要在中央空调终端运行平稳之后采集基础分析数据，可以根据基础分析数据判断环境数据是否需要调节，以及是否存在保护要素，进而完成中央空调终端的调节。当然也可以在中央空调终端启动之前，通过环境数据和图像数据来判断是否需要启动中央空调终端。
47.本发明申请中中央控制模块基于覆盖区域模型设置若干中央空调终端对应的辐射区域，包括：
48.通过摄像头采集若干图像数据，并结合3d建模技术构建生成覆盖区域模型；逐一控制中央空调终端按照设定参数运行n分钟，通过数据传感器采集对应检测位置的环境变化量；当环境变化量超过变化量阈值时，则判定对应检测位置处于中央空调终端的辐射区域内；并依此设置若干中央空调终端的辐射区域。设定参数是为了确定辐射区域专门设定的，如当外界温度超过35℃时，设定参数设置为26℃。
49.覆盖区域模型对应区域为中央空调模块的设置场所，如对某办公楼的中央空调进行控制，则该办公楼即为设置场所；n为大于0的整数，运行n分钟是为了保证中央空调终端运行稳定。本发明申请通过若干图像数据来构建生成覆盖区域模型，即覆盖区域模型中设置有多个中央空调终端；通过数据传感器实时采集温度、湿度等，当其变化量较大时，则将对应检测位置划分到对应中央空调终端的辐射区域内。按照此方法可以为每个中央空调终端设置辐射区域，且可能存在重叠区域，也可能不存在重叠区域。
50.本发明申请中中央控制模块基于基础分析数据确定目标工作区域，包括：
51.提取基础分析数据中的图像数据；基于图像数据识别保护要素，将保护要素所处区域标记为目标工作区域；将辐射区域包含目标工作区域的中央空调终端标记为目标空调终端。
52.通过图像数据识别出对环境有要求的保护要素，这里的保护要素包括工作人员和仪器设备等。将保护要素所处的区域确定为目标工作区域，然后结合辐射区域确定目标空调终端。
53.值得注意的是，目标工作区域可大可小；当目标工作区域较大时，其对应的辐射区域可能为多个，也就是对应多个中央空调终端；当目标工作区域较小时，一个中央空调终端的辐射区域即可覆盖。
54.本发明申请中中央控制模块基于人工智能模型或者曲线拟合法构建区域扰动模型；其中，基于曲线拟合法构建区域扰动模型包括：
55.按照梯度参数控制辐射区域存在重叠的至少两个中央空调终端，记录重叠区域的实验数据；以至少两个中央空调终端对应的梯度参数作为自变量，重叠区域的实验数据为因变量，结合曲线拟合法生成区域扰动模型。
56.梯度参数主要温度、湿度等参数，即将设置多个梯度的温度以及多个梯度的湿度，
通过不同组合去控制中央空调终端，在每个组合下通过数据传感器记录对应检测位置的数据，知晓自变量和因变量的情况下，结合曲线拟合法可以构建生成区域扰动模型。
57.若想通过人工智能模型来构建区域扰动模型，则实验数据应该更加完善，即通过不同组合的温度、湿度控制中央空调终端，然后测得尽可能多的实验数据，再对深度卷积神经网络模型或者rbf神经网络模型等进行训练获取人工智能模型。
58.本发明申请中中央控制模块在区域扰动模型的基础上，结合环境数据对目标空调终端进行智能控制，包括：
59.当目标工作区域对应一个目标空调终端时，则直接控制目标空调终端调整目标工作区域的环境数据，直到满足要求为止；或者当目标工作区域对应若干目标空调终端时，则基于区域扰动模型控制若干中央空调终端调整目标工作区域的环境数据，直到满足要求为止。
60.当目标工作区域可以通过一个目标空调终端覆盖时，则通过该目标空调终端进行调节即可，保证目标工作区域的温度、湿度在要求范围内即可，或者平均温度、平均湿度符合要求，并保持稳定即可。
61.当目标工作区域对应若干目标空调终端时，且若干个目标空调终端均只需要负责这一个目标工作区域时，则将若干目标空调终端均保持在高效模式情况下，自适应调节其中一个或者两个，使得温度、湿度满足要求。
62.当目标工作区域对应若干目标空调终端时，且某个目标空调终端负责两个以上目标工作区域时，则该目标空调终端保持高效模式即可，控制其他的目标空调终端来满足环境、温度要求。
63.区域扰动模型主要为了保证两个辐射区域的重叠区域的温度和湿度，当不存在重叠区域时则不使用区域扰动模型。重叠区域距离目标空调最远，即重叠区域的温度和湿度能够满足要求即可。值得注意的是，重叠区域可以很大，如某片办公区域，此时以某一点的温度或者湿度作为评判标准不合适，则使用重叠区域的平均温度或者平均湿度来评判。在进行中央空调终端控制之前，基于区域扰动模型进行模拟，来获取中央空调终端对应的调节参数。
64.本发明的工作原理：
65.数据采集模块在接收中央控制模块发送的空调控制信号后，通过数据采集设备采集基础分析数据，并发送至中央控制模块。
66.中央控制模块通过摄像头建立若干中央空调终端的覆盖区域模型，并在覆盖区域模型中为若干中央空调终端匹配辐射区域。
67.中央控制模块确定目标工作区域，并基于目标工作区域确定目标空调终端；构建区域扰动模型，并结合环境数据智能控制对应的目标空调终端。
68.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。