本發(fā)明屬于空調(diào)機(jī)組能耗控制，尤其涉及一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在空調(diào)系統(tǒng)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的控制方式往往基于固定的設(shè)定值和簡單的邏輯判斷，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的外部環(huán)境條件和用戶需求。

2、傳統(tǒng)空調(diào)系統(tǒng)往往難以適應(yīng)復(fù)雜多變的外部環(huán)境條件，導(dǎo)致能效低下。空調(diào)系統(tǒng)往往忽視了歷史數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)的利用。未利用歷史數(shù)據(jù)資源，無法為尋優(yōu)過程提供參考和依據(jù)。

3、而隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展可以實(shí)現(xiàn)智能控制。如何通過引入人工智能算法，基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法通過引入人工智能算法和智能優(yōu)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對空調(diào)機(jī)組能耗的有效管理和優(yōu)化是當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，通過融合多傳感器的實(shí)時(shí)檢測數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮群智能算法在多參數(shù)尋優(yōu)方面的優(yōu)勢，最終實(shí)現(xiàn)中央空調(diào)核心機(jī)組的低能耗運(yùn)行。

2、方法包括：

3、s101：使用余弦相似度評價(jià)外部環(huán)境參數(shù)與當(dāng)前環(huán)境參數(shù)的相似度；

4、s102：判定是否存在相似環(huán)境參數(shù)，如存在相似環(huán)境參數(shù)，則跳轉(zhuǎn)至步驟s103；

5、如未存在相似環(huán)境參數(shù)則跳轉(zhuǎn)至步驟s105；

6、s103：判斷是否存在在先尋優(yōu)記錄，如存在在先尋優(yōu)記錄，跳轉(zhuǎn)至步驟s104；否則判定為不存在前期尋優(yōu)記錄，跳轉(zhuǎn)至步驟s105；

7、s104：導(dǎo)出前期的尋優(yōu)數(shù)據(jù)，導(dǎo)出的前期尋優(yōu)數(shù)據(jù)包括前期使用的群智能算法和前期搜索的設(shè)備配置參數(shù)；

8、s105：初始化群智能算法和尋優(yōu)限制條件；

9、s106：基于群智能算法進(jìn)行步進(jìn)方式尋優(yōu)，得到當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)；

10、s107：空調(diào)機(jī)組按照當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)運(yùn)行，并實(shí)時(shí)讀取空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)；

11、s108：判斷空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)是否滿足結(jié)束自主尋優(yōu)條件；

12、如滿足，則終止當(dāng)前自主尋優(yōu)策略，保存當(dāng)前環(huán)境下尋優(yōu)記錄。

13、進(jìn)一步需要說明的是，方法還包括：獲取環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)機(jī)組運(yùn)行過程數(shù)據(jù)、用電量數(shù)據(jù)和空調(diào)機(jī)組設(shè)置參數(shù)范圍；

14、 i表示某個(gè)數(shù)據(jù)類型， t表示某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)類型。

15、進(jìn)一步需要說明的是，基于環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)機(jī)組運(yùn)行過程數(shù)據(jù)和用電量數(shù)據(jù)構(gòu)建能耗樣本對，表示為：

16、。

17、進(jìn)一步需要說明的是，方法中，基于如下公式計(jì)算某一個(gè)瞬時(shí)液體所釋放的熱量和液體當(dāng)前溫度與接觸環(huán)境溫度的溫差；

18、

19、

20、其中，表示水的比熱容，表示液體的質(zhì)量；

21、對某一瞬時(shí)熱量通過預(yù)設(shè)時(shí)間段進(jìn)行積分運(yùn)算，得到空調(diào)機(jī)組在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)一定流量下交換的熱量，計(jì)算方式為：

22、

23、其中，表示某一計(jì)算時(shí)間點(diǎn)，表示對應(yīng)的時(shí)間間隔。

24、進(jìn)一步需要說明的是，步驟s106中，基于如下公式獲取當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)；

25、(5)

26、其中，?opt表示當(dāng)前空調(diào)機(jī)組的狀態(tài)；表示從t時(shí)刻開始，時(shí)間間隔為t的時(shí)間段內(nèi)采用某一組空調(diào)控制參數(shù)進(jìn)行運(yùn)行；a表示空調(diào)機(jī)組自主調(diào)控的參數(shù)范圍；s表示空調(diào)機(jī)組各變量間的約束關(guān)系。

27、進(jìn)一步需要說明的是，群智能算法包括：遺傳算法、粒子群算法、蟻群優(yōu)化算法、人工魚群算法和人工蜂群算法。

28、進(jìn)一步需要說明的是，步驟s105中的尋優(yōu)限制條件包括：

29、配置空調(diào)機(jī)組中各個(gè)主機(jī)的啟動順序；

30、配置空調(diào)機(jī)組各個(gè)冷卻塔的運(yùn)行時(shí)機(jī)；

31、配置空調(diào)機(jī)組主機(jī)進(jìn)水和回水溫度閾值，且只調(diào)節(jié)進(jìn)水溫度或者回水溫度中的一個(gè)。

32、本申請還提供一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控裝置，裝置包括：

33、相似度評價(jià)模塊，用于使用余弦相似度評價(jià)外部環(huán)境參數(shù)與當(dāng)前環(huán)境參數(shù)的相似度；

34、參數(shù)判斷模塊，用于判定是否存在相似環(huán)境參數(shù)；

35、尋優(yōu)記錄查找模塊，用于判斷是否存在在先尋優(yōu)記錄；

36、尋優(yōu)數(shù)據(jù)導(dǎo)出模塊，用于導(dǎo)出前期的尋優(yōu)數(shù)據(jù)，導(dǎo)出的前期尋優(yōu)數(shù)據(jù)包括前期使用的群智能算法和前期搜索的設(shè)備配置參數(shù)；

37、算法處理模塊，用于初始化群智能算法和尋優(yōu)限制條件；

38、尋優(yōu)控制模塊，基于群智能算法進(jìn)行步進(jìn)方式尋優(yōu)，得到當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)；

39、設(shè)備控制模塊，用于使空調(diào)機(jī)組按照當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)運(yùn)行，并實(shí)時(shí)讀取空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)；

40、尋優(yōu)狀態(tài)判斷模塊，用于判斷空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)是否滿足結(jié)束自主尋優(yōu)條件；如滿足，則終止當(dāng)前自主尋優(yōu)策略，保存當(dāng)前環(huán)境下尋優(yōu)記錄。

41、根據(jù)本申請的另一個(gè)實(shí)施例，提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法的步驟。

42、根據(jù)本申請的又一個(gè)實(shí)施例，還提供了一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法的步驟。

43、從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

44、本發(fā)明提供的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法利用群智能算法搜索最優(yōu)解，基于多傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)在滿足用戶舒適度前提下建筑空調(diào)機(jī)組設(shè)備運(yùn)行能耗最低的目標(biāo)。本發(fā)明使用群智能算法在各類設(shè)備正常工作運(yùn)行參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行自主尋優(yōu)，搜索到大型建筑在各類復(fù)雜條件下的節(jié)能最優(yōu)解。

45、本發(fā)明通過判斷空調(diào)機(jī)組是否達(dá)到了預(yù)期的調(diào)控效果，從而決定是否需要結(jié)束自主尋優(yōu)過程。確?？照{(diào)機(jī)組在滿足舒適性要求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)能耗的最小化，同時(shí)避免不必要的調(diào)控操作和能耗浪費(fèi)。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，方法還包括：獲取環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)機(jī)組運(yùn)行過程數(shù)據(jù)、用電量數(shù)據(jù)和空調(diào)機(jī)組設(shè)置參數(shù)范圍；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，基于環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)機(jī)組運(yùn)行過程數(shù)據(jù)和用電量數(shù)據(jù)構(gòu)建能耗樣本對，表示為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，方法中，基于如下公式計(jì)算某一個(gè)瞬時(shí)液體所釋放的熱量和液體當(dāng)前溫度與接觸環(huán)境溫度的溫差；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，步驟s106中，基于如下公式獲取當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，群智能算法包括：遺傳算法、粒子群算法、蟻群優(yōu)化算法、人工魚群算法和人工蜂群算法。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法，其特征在于，步驟s105中的尋優(yōu)限制條件包括：

8.一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控裝置，其特征在于，裝置用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法；裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法的步驟。

10.一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于人工智能的空調(diào)機(jī)組能耗尋優(yōu)調(diào)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于空調(diào)機(jī)組能耗控制技術(shù)領(lǐng)域，使用余弦相似度評價(jià)外部環(huán)境參數(shù)與當(dāng)前環(huán)境參數(shù)的相似度；判定是否存在相似環(huán)境參數(shù)；判斷是否存在在先尋優(yōu)記錄，如存在；導(dǎo)出前期的尋優(yōu)數(shù)據(jù)；基于群智能算法進(jìn)行步進(jìn)方式尋優(yōu)，得到當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)；空調(diào)機(jī)組按照當(dāng)前外部約束環(huán)境下最優(yōu)控制參數(shù)運(yùn)行，并實(shí)時(shí)讀取空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)；判斷空調(diào)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)是否滿足結(jié)束自主尋優(yōu)條件；如滿足，則終止當(dāng)前自主尋優(yōu)策略，保存當(dāng)前環(huán)境下尋優(yōu)記錄。本發(fā)明有效的提升設(shè)備運(yùn)行的效率，在滿足用戶舒適度的情況下有效降低了設(shè)備的能耗。

技術(shù)研發(fā)人員：徐昆,李啟凱,楊斌斌,李亮,王家駒
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東浪潮智慧建筑科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2