大、第二预测运行参数的权重系数越小。
[0042] 本发明实施例中，优选的，第一预测运行参数的权重系数与第二预测运行参数的 权重系数之和为1。
[0043] 本发明实施例中，第一运行参数确定单元、第二运行参数确定单元、权重系数分配 单元和运行控制单元103分别可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功能模块，也可以 是至少一台独立的硬件实体或待控空调外部的功能模块。其中，这几个单元的部分或全部 功能还可以集成在同一个硬件实体上实现。例如，这几个单元的全部功能由至少一台控制 服务器实现，这至少一台控制服务器实现对多台空调的集中控制。
[0044] 对于不存在历史运行参数的待控空调，则无法获取到待控空调的历史运行参数， 进而也就无法确定有效的第二预测运行参数。一种处理方式可以是，规定这种情况下确定 的第二预测运行参数值为〇 ;另一种处理方式可以是，规定这种情况下，第二预测运行参数 的权重系数为0。即不需要第二预测运行参数，仅根据第一预测运行参数确定待控空调在目 标操作时间的运行参数。
[0045] 进一步的，本发明实施例提供的系统还可以包括运行参数采集单元，用于采集待 控空调的运行参数及运行参数的操作时间，并将采集到运行参数，运行参数的操作时间，以 及采集到的运行参数、运行参数的操作时间与待控空调所在地理区域的对应关系保存到存 储单元中。具体的，可以将空调的标识信息、一次采集到的该空调的运行参数、运行参数的 操作时间以及该空调所在地理区域的信息作为一条完整的记录保存在存储单元中，相应 的，在从存储单元中获取同一地理区域的各个空调的运行参数时，从存储单元中查找包含 所有该地理区域的信息的记录。也可以为每个地理区域划分专属的存储空间，相同地理区 域的空调的运行参数及其操作时间保存到对应的存储空间中。
[0046] 本发明实施例中，运行参数采集单元可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功 能模块，即每部空调对应一个运行参数采集单元。运行参数采集单元也可以是独立于待控 空调的至少一个硬件实体或功能模块。
[0047] 基于上述各个系统实施例，优选的，存储单元中至少还可以保存待控空调所在地 理区域的气象参数。在此基础上，控制系统中还可以包括气象参数采集单元，至少用于采集 待控空调所在地理区域的气象参数，并将采集到的气象参数，以及该气象参数与待控空调 所在地理区域的对应关系保存到存储单元中。具体的，可以将一次采集到的某个地理区域 的气象参数以及该地理区域的信息作为一条完整的记录保存在存储单元中。也可以为每个 地理区域划分专属的存储空间，相同地理区域的气象参数保存到对应的存储空间中。
[0048] 本发明实施例中，气象参数采集单元可以是设置在待控空调内部的硬件实体或功 能模块，即每部空调对应一个气象参数采集单元。运行参数采集单元也可以是独立于待控 空调的至少一个硬件实体或功能模块。
[0049] 如果存储单元中还保存待控空调所在地理区域的气象参数，优选的，第一预测运 行参数确定单元的功能具体包括：根据存储单元中存储的待控空调所在地理区域内各个空 调的运行参数及其操作时间，和存储单元中存储的待控空调所在地理区域的气象参数，确 定待控空调在目标操作时间的第一预测运行参数。
[0050] 如果存储单元中还保存待控空调所在地理区域的气象参数，可选的，第二预测运 行参数确定单元的功能具体包括：根据存储单元中存储的待控空调的历史运行参数及其操 作时间，和存储单元中存储的待控空调所在地理区域的气象参数，确定待控空调在目标操 作时间的第二预测运行参数。
[0051] 基于以上任意系统实施例，权重系数分配单元确定第一预测运行参数的权重系数 和第二预测运行参数的权重系数的具体实现方式，本发明不作限定。例如，可以预先将运行 参数的数量划分为若干个数量区间，并建立每个数量区间与第一预测运行参数的权重系数 和第二预测运行参数的权重系数的对应关系；相应的，查找历史运行参数的数量所在的数 量区间，即可以确定对应的权重系数。又例如，可以预先建立运行参数的数量与第一预测 运行参数的权重系数或第二预测运行参数的权重系数的线性公式，且第一预测运行参数的 权重系数和第二预测运行参数的权重系数的和为1;相应的，通过将历史运行参数的数量 代入建立的公式，就可以确定第一预测运行参数的权重系数或第二预测运行参数的权重系 数，进而得到另一个权重系数，等等。
[0052] 基于以上任意系统实施例，可以通过各单元的配合，周期性确定待控空调的运行 参数。其中，各单元工作的周期可以相同也可以不同。例如，第一预测运行参数确定单元、 第二预测运行参数确定单元、权重系数分配单元和运行控制单元的工作周期相同，记作T1 ; 运行参数采集单元的工作周期T2可以与T1相同，也可以不同（例如，T2小于T1);气象参 数采集单元的工作周期T3可以与T1、T2相同，也可以不同（例如，T3小于T1)。相应的，每 个运行参数确定周期（此处为T1)确定的运行参数对应的目标操作时间可以在当前T1内， 也可以晚于当前T1。例如，假设T1为1小时，可以在当前T1内，确定未来24小时内各个目 标操作时间的运行参数，也可以仅确定当前T1内的各个目标操作时间的运行参数。如果在 当前T1内确定未来24小时内各个目标操作时间的运行参数，那么实际运行过程中，以最后 一次确定的运行参数为准。例如，目标操作时间为2015年2月18日19点整，从2015年2 月17日20点整到2015年2月18日18点整的各整点时刻均会确定2015年2月18日19 点整的运行参数，那么，最后一次确定的目标操作时间的运行参数为2015年2月18日18 点整确定的运行参数，在2015年2月18日19点整按照2015年2月18日18点整确定的 运行参数控制空调运行。
[0053] 为避免不必要的重复预测，优选的，在每个运行参数确定周期，仅确定本周期内的 目标操作时间的运行参数。
[0054] 下面以一具体应用实施例为例，对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。
[0055] 该实施例中，空调运行的控制系统如图2所示。其中，空调的微处理器201实现运 行参数采集单元、第一预测运行参数控制单元、第二预测运行参数控制单元、权重系数分配 单元和运行控制单元的功能；云服务器202实现存储单元的功能；气象参数采集服务器203 实现气象参数采集单元的功能。
[0056] 应当指出的是，图2所示系统仅为系统结构的举例说明。实际应用的系统中，也可 以不包括气象参数采集服务器203,且上述各实施例中的各单元还有其他架构方式。例如， 空调的微处理器实现运行参数采集单元、第二预测运行参数确定单元和权重系数分配单元 的功能，另有单独的控制服务器实现第一预测运行参数确定单元和气象参数采集单元的功 能，等等，本发明不再一一举例说明。
[0057] 基于图2所示的系统架构，下面对其工作过程进行详细说明。
[0058] 各个空调的微处理器201采集本空调的运行参数及运行参数的操作时间，并将采 集到的运行参数及其操作时间保存在云服务器202中本空调所属地理区域对应的存储空 间中。
[0059] 其中，云服务器202中，为每个地理区域划分专属的存储空间。可以以小区为单位 划分地理区域，也村、镇、区、县、市等等为单位划分地理区域。
[0060] 其中，运行参数可以但不仅限于空调的开机时间，空调的关机时间，空调的运行模 式，空调的设置温度，和/或空调的风量等等。
[0061] 本实施例中，微处理器201在每次确定了目标操作时间的运行参数后，就采集本 次确定的运行参数及其操作时间。应当指出的是，微处理器201也可以以预设的时间单位 (例如小时，半天，一天等等）为周期采集一个时间单位内本空调的运行参数及其操作时 间。
[0062] 本发明实施例中，可以将空调按照运行参数运行的开始时间作为该运行参数的操 作时间。其时间粒度可以精确到分、秒等等，但最好不超过上述预设的时间单位。
[0063] 本实施例中，默认使用同一台空调的用户的使用习惯相同（即被认为是同一个用 户）。应当指出的是，也可以针对使用同一台空调的每个用户分别采集并保存运行参数，那 么，空调的微处理器201在采集运行参数之前，首先进行用户识别。其具体实现方式可以 是，根据接收到的用户输入的用户身份信息进行用户识别，也可以采用智能识别技术（例 如人脸识别、指纹识别等等）进行用户识别。相应的，将采集到的运行参数按照不同用户分 别存储。
[0064] 气象参数采集服务器203采集各个地理区域的气象参数，并将采集到的气象参数 保存到云服务器202中各个地理区域对应的存储空间内。
[0065] 其中，气象参数采集服务器203可以以预设的时间单位为周期采集一个时间单位 内各个地理区域的气象参数。本实施例中，预设的时