一种基于能耗策略的校园智能用电设备的控制方法与流程

本发明属于智能控制技术领域，具体涉及校园智能用电设备的控制方法。

背景技术：

目前，绿色校园建设是建筑节能减排的重要方面。校园建筑用电设备主要包括空调、照明、插座等。传统的通过校园设备控制达到节能的方式存在诸多缺点。首先，操作不便。办公建筑中存在大量不同类型的设备，包括空调、照明、插座等，仅仅通过人工干预的方式控制设备会花费大量时间。其次，用户体验差。空调设备包含高风、中风、低风、温度等属性，对每个属性的设置都要让用户去点击相应的按钮，并且每次只能操控一台空调，而当校园建筑配备的空调设备较多时，对用户来说工作量非常巨大， 由于操作不便，使设备控制人员的对控制空调的体验变差，从而不愿意不轻易改变设备的运行状态，导致设备不能随着外部环境的变化而设置到合理的状态，从而也给使用空调的学生和老师带来较差体验。再次，节能效果差。设备不能根据环境变化及时调整自身状态，造成用电浪费，比如，当室内温度已经达到舒适范围，不需要空调运行，但由于空调没能及时关闭从而造成严重的耗电情况。第四，设备控制不够灵活，用户对设备的控制要求是随着时间变化而变化的，当外界环境变化时，需要重新规划对设备的控制策略，不能随着外界条件的变化及时调整对设备的控制策略。

技术实现要素：

为克服传统校园设备控制存在的浪费用电及控制不方便等不足，本发明提供一种基于能耗策略的智能设备控制方案，该方案不仅能使用电设备根据外界环境的变化及时调整自身属性值，达到节能目的，而且能方便用户对校园设备进行批量控制，有效提高管理人员的工作效率。

本发明提供的基于能耗策略的智能设备控制方法，具体步骤包括：利用面向对象表示方式表示影响设备控制的策略知识；在策略知识对象表示的基础上确定定时策略、环境策略、场景模式策略三种对设备的控制策略；由一个系统用户输入界面用于策略知识的更新。其中：

1、利用面向对象表示方式表示影响设备控制的策略知识。

面向对象表示的知识对象包括两个方面：基础知识和策略知识。基础知识是知识库的基本方面，包括设备属性、类型以及与设备相关的其它信息；策略知识存放设备智能控制的相关策略、规则，其依赖基础知识而存在。

针对校园节能环境下的设备控制场景，本发明采用面向对象表示法（Object-Oriented Knowledge Representation，即OOKR）表示影响设备控制的策略知识。面向对象思想是对人类认知世界能力的一种高度抽象，更加符合人类的思维习惯，对知识的表示和处理更加符合人们的认知习惯。事实上，面向对象知识表示法融合了产生式、面向框架、过程等知识表示方法，是一种综合的知识表示结构。其表示结构如下：

Class（类）〈Name（名称）〉 extends（继承） 〈BaseClass（基类） 〉{

Attribute（属性）：

〈拥有知识〉

Method（方法）：

〈知识处理〉

Restraint（条件）：

〈限制条件〉

}

传统的对象表示法把规则作为知识对象的属性封装到一个对象中，导致规则固化，当需要更改规则的时候必须更改对象结构，在控制推理过程中缺乏灵活性。在本发明采用的知识对象表示中，规则也可以被对象化，规则与一般知识对象的关系由对象内部的关系转化为对象之间的关系，这种结合方式不仅将规则对象和知识对象区分对待，相对独立，易于扩展和维护，提高系统灵活性，而且可以利用代码复用，降低冗余度。对象化的规则可由一个三元组表示〈N，P，Q，C〉。其中

N：表示规则的名称；

P：表示规则的前件集合，一般由对象的属性和方法组成；

Q：表示规则的结果集，一般由对象的方法组成；

C：规则执行条件，表示在什么条件下触发规则执行；

规则的这种表示方法，不仅包含对象化特点，而且也有过程化的特点。前件和结果集出现了对象，对象方法的执行本身具备过程性的特点，并且方法的执行和具体对象相关联，实现了规则的过程化和对象化的结合。

2、在策略知识对象表示的基础上提出定时策略、环境策略、场景模式策略三种对设备的控制策略。

定时策略使符合策略的设备在某一时刻共同进入同一状态；环境策略使设备感知外部环境的变化，当环境变化达到预先设置的值时触发智能设备进入预先设置的执行状态；场景模式策略实现设备在不同场景模式下的不同状态之间的转换。

针对定时策略和环境策略，系统首先获取主策略对象（Strategy）（主策略对象用于定义主控设备和传感器之间的关系）的信息，根据是否有关联设备判断此对象对应的策略是否为定时策略。若是定时策略，触发定时对象执行策略，定时对象根据策略属性，在策略预先设置的时刻使设备执行相关指令，从而使设备达到预先设置的属性值，定时策略通过Quartz（一种在某时间范围内用于调度任务的软件框架）框架调度任务；若是环境策略，触发环境策略对象执行，在执行环境策略之前，需要获取策略的主控设备（如空调）和联动设备（如温度传感器）信息并进行绑定，把绑定信息发送给远程处理对象，由远程处理对象把绑定关系发送到底层控制器，在环境策略应用过程中，传感器感知外界温度变化，并把实时温度传到应用服务器，应用服务程序根据得到的温度判断其值是否达到属性策略对象（AttrStrategy）设置的阈值，当外界温度达到设置的阈值时，从环境策略库中取出相应的策略并构建控制命令，并把控制命令传递给远程处理对象（专门负责向具体设备发送操作指令），由远程处理对象和底层设备（具体设备）进行交互，从而控制主控设备（如空调）改变相应的属性值。在执行环境策略和定时策略时，应用服务器和底层处理器通过Netty（一种软件通信协议）框架实现通信，通过监听器监听传感器的温度值变化。

针对场景策略，系统首先获取场景模式对象Scenario（策略应用的具体场景），把场景模式中的serverCode（服务代码）、groupAddress（场景地址）、sceneMode（场景模式，由用户定义）属性传递给远程控制对象RemoteControl（远程处理对象，专门负责向具体设备发送操作指令），并调用RemoteControl对象的conductScenario（用于向具体场景下的所有设备发送操作命令）方法，在RemoteControl对象中，接收Scenario对象的消息并构造参数列表，形成控制命令集合，通过信息管道传递给硬件服务器（用于向具体设备转发下达控制命令的服务器），由硬件服务器向场景模式策略下的各个设备下达操作指令。与环境策略和定时策略类似，远程控制对象和硬件服务器通过Netty框架实现底层通信。

3、实现一个系统用户输入界面用于策略知识的更新。

通过用户输入界面把用于控制设备的各种策略知识标准化，表示成系统识别的策略知识对象，达到及时、灵活的更新系统中的设备控制策略知识。

本发明主要通过知识输入的方式获取知识。通过这种方式获取知识，首先需要有一个友好的人机交互界面，能把系统需要的外界知识有效传输到知识库。知识的获取是一个不断迭代的过程，最初根据专家经验，结合需求文档及行业标准，获取策略制定的相关知识，通过人机界面把得到的知识按照界面要求输入到系统中，这时知识库拥有最初的能耗策略相关知识；接下来根据知识库中的基础知识和策略知识执行相关策略，由于在知识库构建之初，可能会没考虑到一些影响策略效果的因素，从而导致策略在执行过程中暴漏出各种问题，执行结果会不符合用户习；通过不断实践，系统会形成反馈，专家根据反馈意见进一步调整能耗策略，再次把整合后的知识输入到系统中，进行下一次的迭代。在输入界面背后，有一套程序负责处理输入知识的处理，包括对输入知识的准确性、完整性、可靠性、冗余度进行校验，使知识正确转化成系统识别的知识对象，根据输入知识和知识库原有知识进行比较，融合，完成对知识库数据的增加、删除、更新和冲突处理。

本发明的有益效果是，可以使用电设备按照预先设置的策略，根据外界环境的变化及时改变自身属性值，达到适应外界环境的最佳状态，避免了用电浪费。同时，根据设备控制策略可对设备进行批量控制，大大节省了工作人员的工作时间。

附图说明

图1为本发明的策略知识对象表示。

图2为智能设备控制策略的框架图。

图3 为环境策略流程示意图。

图4为定时策略流程示意图。

图 5 为场景策略流程示意图。

具体实施方式

在图1中，针对校园节能环境下的设备控制场景，本发明采用面向对象表示法表示策略知识，这种知识的表示和处理更加符合人们的认知习惯。知识对象主要包括普通知识对象和策略知识对象，通过知识对象的模块化、松散耦合性、消息通信机制等更好的体现出系统的智能性、灵活性、可扩展性等特点。系统的推理过程通过对象内部的方法或者在对象之间进行消息传递实现。

在图2中，系统通过人机交互界面与用户沟通交流，这也是知识获取的主要手段，推理机再根据知识库进行逻辑推理，然后根据推理机进一步衍生出时间策略、环境策略、场景策略，通过这三种策略达到管理控制智能设备的目的。

在图3中，环境策略是通过传感器（联动设备）感知外界环境的变化，当外界环境的变化达到传感器的阈值时，就会触发传感器工作；由于环境策略在知识库中定义了在这个策略下与此传感器对应的主控设备，所以当触发器工作时，会从知识库取出相应的主控设备；根据主控设备的类型，判断这个智能设备具备的属性，再次向知识库取出属性设置的规则，构建命令集合，封装命令对象，最后把命令参数传递到远程控制系统，执行相关策略命令；检查设备属性状态，判断是否符合策略标准，有无达到预期效果，把结果反馈给策略制定者，从而根据反馈不断更新知识库，使策略达到最优。

在图4中，定时策略是预先设置一个时间值，在到达这一时刻后，定时策略下的所有设备同时进入各自预先设置的状态。首先需要激活定时策略，根据策略向知识库中取出智能设备，设备的类型及数量可以根据需要在知识库中动态设置；判断是否达到策略执行时刻，若达到，则从知识库中取出对应规则、命令、数据，构建命令对象；向远程控制系统传递控制命令；检查设备属性状态，判断是否达到策略预期，同时根据结果选择是否更新知识库，促进定时策略进行不断优化。

在图5中，场景模式与以上两个策略不同，环境策略和定时策略在预先设置好相关配置后，在策略执行过程中不需要人工干预，只是在策略执行完成后，策略制定者会根据结果去人工更新知识库。而场景策略在执行前期、中期、后期都需要人的参与，通过增加人机交互程度，使场景策略的执行能更好反映人的意愿。其策略执行过程和以上两种策略类似，只是需要通过人工激活策略，并且在策略的执行过程中可以选择手动切换到另一个场景策略。通过不同场景策略的实践，可以不断增加、删除、更新场景策略的知识库，使场景策略更加符合人的期望。