[發明專利]智能空調控制方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202011294397.1
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112378056B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 吳志林;王念;解啟偉;夏雨雨;張俊雄
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司
• 主分類號: F24F11/64
• 分類號: F24F11/64;F24F11/65;F24F11/70;F24F11/77;F24F110/10;F24F110/12;F24F110/20;F24F110/22;F24F120/10
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 王衛忠;韓來兵

1.一種智能空調控制方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取當前環境信息，其中，環境信息包括環境溫濕度以及與環境信息對應的用戶信息，所述用戶信息包括用戶數量、用戶活動區域以及用戶活動軌跡，所述用戶數量通過紅外傳感器檢測獲取，所述用戶活動區域以及用戶活動軌跡通過人體感應器、紅外探測器、攝像頭、雷達或聲吶的檢測方式獲取；

基于參數調節模型，得到與所述當前環境信息對應的調節參數，所述調節參數包括調節頻率和風機檔位；

根據所述調節參數生成控制指令，所述控制指令用于控制智能空調按照所述調節參數進行調節；

其中，所述環境信息還包括控制區域數，所述環境溫濕度包括室外溫濕度以及各個控制區域對應的室內溫濕度，所述用戶信息包括用戶活動軌跡以及各個所述控制區域對應的用戶數量，所述基于參數調節模型，得到與所述當前環境信息對應的調節參數，包括：

根據所述參數調節模型，得到各個所述控制區域對應的調節參數；

所述根據所述調節參數生成控制指令，包括：根據各個所述控制區域對應的調節參數，生成各個控制區域對應的控制指令，使各個控制區域的智能空調按照對應的調節參數進行調節。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當前環境信息之后，所述方法還包括：

根據所述用戶活動軌跡以及各個所述控制區域對應的用戶數量，確定目標區域；

所述基于參數調節模型，得到與所述當前環境信息對應的調節參數，包括：基于所述參數調節模型，根據所述目標區域對應的室內溫濕度和室內溫濕度，得到與所述目標區域對應的調節參數；

所述根據所述調節參數生成控制指令，包括：根據所述目標區域對應的調節參數，生成所述目標區域對應的控制指令，使所述目標區域的智能空調按照對應的調節參數進行調節。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當前環境信息之前，所述方法還包括：

獲取歷史環境信息，以及與所述歷史環境信息對應的預設調節參數；

基于神經網絡模型，根據所述歷史環境信息，以及與所述歷史環境信息對應的預設調節參數，訓練得到所述參數調節模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述神經網絡模型，訓練得到所述參數調節模型，包括：

將所述歷史環境信息輸入至所述神經網絡模型中，輸出實際調節參數；

當所述歷史環境信息對應的預設調節參數與所述實際調節參數之間的誤差小于或等于誤差閾值時，生成所述參數調節模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，當所述歷史環境信息對應的預設調節參數與所述實際調節參數之間的誤差大于誤差閾值時，所述方法還包括：

根據所述誤差計算生成訓練權重；

根據所述訓練權重更新所述神經網絡模型，得到更新后的神經網絡模型；

基于所述更新后的神經網絡模型，根據所述歷史環境信息，以及與所述歷史環境信息對應的預設調節參數，訓練得到所述參數調節模型。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲取歷史環境信息，以及與所述歷史環境信息對應的預設調節參數，包括：

獲取訓練環境信息，以及與所述訓練環境信息對應的參考調節參數；

將所述訓練環境信息歸一化處理，得到所述歷史環境信息；

將所述參考調節參數歸一化處理，得到所述預設調節參數。