[發明專利]環境調節設備的控制方法及裝置、智能環境調節系統在審
| 申請號: | 202110494957.6 | 申請日: | 2021-05-07 |
| 公開(公告)號: | CN115309212A | 公開(公告)日: | 2022-11-08 |
| 發明(設計)人: | 盤斯;甘泉 | 申請(專利權)人: | 大金工業株式會社 |
| 主分類號: | G05D27/02 | 分類號: | G05D27/02 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 王鍇;陶海萍 |
| 地址: | 日本大阪*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 環境 調節 設備 控制 方法 裝置 智能 系統 | ||
1.一種環境調節設備的控制方法,其特征在于,所述方法包括:
獲得環境調節設備的目標參數;
獲得室內當前的第一時間的環境參數分布;
獲得室內當前的第一時間之后的第二時間的環境參數分布;
將所述目標參數、所述第二時間的環境參數分布以及所述第一時間的環境參數分布輸入到第一模型中,輸出所述環境調節設備的參數設定值;以及
根據所述環境調節設備的參數設定值,對所述環境調節設備進行控制。
2.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,所述獲得環境調節設備的目標參數,包括步驟:
根據室內用戶的狀態計算所述環境調節設備的目標參數,或者,
根據室內用戶的設定確定所述環境調節設備的目標參數。
3.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,
所述環境調節設備的目標參數是目標參數在室內空間的目標參數分布。
4.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,所述獲得室內當前的第一時間的環境參數分布,包括步驟:
獲得室內至少一個位置的當前的第一時間的環境參數;以及
將所述至少一個位置的環境參數輸入到第二模型中,輸出所述第一時間的環境參數分布。
5.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,所述獲得室內當前的第一時間之后的第二時間的環境參數分布,包括步驟:
獲得室內至少一個位置的當前的第一時間之前的多個時刻的環境參數;以及
將所述第一時間之前的多個時刻的環境參數輸入到第三模型中,輸出所述第二時間的環境參數分布。
6.根據權利要求5所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,所述獲得室內至少一個位置的當前的第一時間之前的多個時刻的環境參數,包括步驟:
獲得室內4個位置的8個時刻的環境參數。
7.根據權利要求5所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,
所述第三模型是經過訓練的包括長短期記憶(LSTM)結構或門控循環單元(GRU)結構的深度神經網絡。
8.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,
所述第一模型是使用訓練數據預先經過訓練而得到的模型,或者,所述第一模型是在所述環境調節設備的使用過程中通過深度強化學習而得到的模型。
9.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,
所述環境調節設備的參數設定值是參數設定值隨時間變化的參數設定分布。
10.根據權利要求1所述的環境調節設備的控制方法,其特征在于,將所述目標參數、所述第二時間的環境參數分布以及所述第一時間的環境參數分布輸入到第一模型中,輸出所述環境調節設備的參數設定值,包括步驟:
比較所述目標參數和所述第一時間的環境參數分布;
當所述目標參數和所述第一時間的環境參數分布的差值大于預設閾值時,從預設的多種算法中選擇第一算法作為第一模型使用的算法,當所述目標參數和所述第一時間的環境參數的差值小于或等于預設閾值時,從預設的多種算法中選擇第二算法作為第一模型使用的算法;以及
將所述目標參數、所述第二時間的環境參數分布以及所述第一時間的環境參數分布輸入到選擇了第一算法或第二算法的第一模型中,輸出所述環境調節設備的參數設定值。
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