本發(fā)明空調(diào)，具體涉及一種帶有智能調(diào)控的暖通空調(diào)自控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，建筑能耗在總能源消耗中所占比例日益增大。其中，暖通空調(diào)系統(tǒng)作為建筑物中主要的耗能設(shè)備，其能源消耗問題備受關(guān)注。傳統(tǒng)的暖通空調(diào)系統(tǒng)通常采用固定的運行模式，無法根據(jù)環(huán)境變化和用戶需求進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致能源浪費和用戶舒適度下降。近年來，太陽能等可再生能源的利用受到廣泛關(guān)注。太陽能作為一種清潔、可再生的能源，具有取之不盡、用之不竭的特點。將太陽能應(yīng)用于暖通空調(diào)系統(tǒng)，不僅可以降低對傳統(tǒng)能源的依賴，還能減少碳排放，具有重要的環(huán)保和經(jīng)濟(jì)意義。然而，太陽能具有間歇性和不穩(wěn)定性的特點，受光照強(qiáng)度、天氣狀況等因素影響較大，給太陽能供電的穩(wěn)定性和可靠性帶來挑戰(zhàn)。

2、為了提高暖通空調(diào)系統(tǒng)的能源利用效率，滿足用戶的舒適性需求，智能控制技術(shù)逐漸被引入到暖通空調(diào)系統(tǒng)中。傳統(tǒng)的控制策略多采用基于規(guī)則的控制方法，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境和用戶需求。同時，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，被廣泛應(yīng)用于預(yù)測和控制領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系，為系統(tǒng)的預(yù)測和控制提供支持。

3、現(xiàn)有的研究中，一些學(xué)者嘗試將長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于暖通空調(diào)系統(tǒng)的預(yù)測和控制。然而，lstm在處理長時間序列數(shù)據(jù)時，存在訓(xùn)練復(fù)雜度高、計算效率低等問題。相比之下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)在特征提取和計算效率方面具有優(yōu)勢，但傳統(tǒng)的cnn主要應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，直接應(yīng)用于時間序列數(shù)據(jù)的效果有限。此外，傳統(tǒng)的激活函數(shù)，如sigmoid、sigmoid等，無法充分利用外部環(huán)境參數(shù)的信息。例如，在太陽能發(fā)電量預(yù)測中，光照強(qiáng)度是一個關(guān)鍵因素，但在現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，激活函數(shù)與光照強(qiáng)度之間沒有直接的聯(lián)系，導(dǎo)致模型在處理光照變化時的敏感性不足，影響預(yù)測精度。

4、且現(xiàn)有智能空調(diào)自動調(diào)節(jié)中都是實時進(jìn)行調(diào)節(jié)導(dǎo)致空調(diào)頻率工作在時刻變化中，導(dǎo)致空調(diào)硬件壽命降低，沒有采用時間段控制，通過時間段內(nèi)空調(diào)運行恒定實現(xiàn)自動控制調(diào)節(jié)以增強(qiáng)硬件壽命節(jié)省電量，針對以上問題，有必要設(shè)計一種新的暖通空調(diào)自控系統(tǒng)，結(jié)合太陽能供電和智能控制技術(shù)，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的能源利用效率。。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中提到的上述問題，本發(fā)明提供一種帶有智能調(diào)控的暖通空調(diào)自控系統(tǒng)；首先，數(shù)據(jù)采集模塊每隔時間段t采集當(dāng)前時間環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求；其次，將采集的當(dāng)前和歷史環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求輸入至訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出未來時段太陽能發(fā)電量、環(huán)境參數(shù)變化趨勢和用戶需求和控制信號；再次，中央控制器將控制信號發(fā)送至暖通空調(diào)系統(tǒng)，按照所述輸出未來時段的功率調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行參數(shù)，實現(xiàn)對室內(nèi)溫度和濕度的自動調(diào)節(jié)；最后，根據(jù)中央控制器的指令，選擇未來時段內(nèi)使用太陽能供電或電網(wǎng)供電，以驅(qū)動空調(diào)設(shè)備運行。本發(fā)明能夠根據(jù)用戶設(shè)定的溫濕度需求，動態(tài)調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行模式和功率，實現(xiàn)對室內(nèi)環(huán)境的精細(xì)化調(diào)節(jié)，提升用戶的舒適度。

2、本技術(shù)提供一種帶有智能調(diào)控的暖通空調(diào)自控系統(tǒng)，包括以下模塊：

3、數(shù)據(jù)采集模塊每隔時間段t采集當(dāng)前時間環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求；其中，環(huán)境參數(shù)包括室內(nèi)外溫度、濕度、光照強(qiáng)度，用戶需求包括用戶設(shè)定的溫濕度；

4、計算模塊，將采集的當(dāng)前和歷史環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求輸入至訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出未來時段太陽能發(fā)電量、環(huán)境參數(shù)變化趨勢和用戶需求，并輸出未來時段的控制信號，控制信號包括空調(diào)設(shè)備的運行模式和功率；其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用光照調(diào)制的sigmoid激活函數(shù)f(x,l)：

5、

6、其中，x為激活函數(shù)輸入，k(l)為隨光照強(qiáng)度l調(diào)節(jié)的斜率函數(shù)，k0為基礎(chǔ)斜率；α為調(diào)節(jié)系數(shù)，控制光照強(qiáng)度對斜率的影響程度；lmax為光照強(qiáng)度最大值；

7、暖通空調(diào)調(diào)節(jié)模塊，中央控制器將控制信號發(fā)送至暖通空調(diào)系統(tǒng)，按照所述輸出未來時段的功率調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行參數(shù)，實現(xiàn)對室內(nèi)溫度和濕度的自動調(diào)節(jié)；

8、供電選擇模塊，根據(jù)中央控制器的指令，選擇未來時段內(nèi)使用太陽能供電或電網(wǎng)供電，以驅(qū)動空調(diào)設(shè)備運行。

9、優(yōu)選地，太陽能發(fā)電單元包括光伏板和光伏逆變器，用于將太陽能轉(zhuǎn)換為電能。

10、優(yōu)選地，所述空調(diào)設(shè)備的運行模式包括：第一模式控制器控制使用太陽能供電，驅(qū)動空調(diào)設(shè)備進(jìn)行制冷或制熱；第二模式控制器控制切換至電網(wǎng)供電。

11、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照強(qiáng)度傳感器和用戶輸入接口裝置，用戶輸入接口裝置用于獲取用戶設(shè)定的溫濕度參數(shù)。

12、優(yōu)選地，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括卷積層、池化層和全連接層。

13、優(yōu)選地，所述計算模塊還包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，對采集的當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波處理。

14、優(yōu)選地，所述暖通空調(diào)調(diào)節(jié)模塊包括變頻空調(diào)設(shè)備，能夠根據(jù)控制信號動態(tài)調(diào)整制冷或制熱功率。

15、優(yōu)選地，所述暖通空調(diào)自控系統(tǒng)還包括電能存儲單元，用于在太陽能發(fā)電過剩時存儲電能，并在太陽能供電不足時提供輔助供電。

16、優(yōu)選地，所述太陽能發(fā)電單元的輸出端安裝電流傳感器和電壓傳感器，所述電流傳感器用于測量太陽能發(fā)電單元的輸出電流，所述電壓傳感器用于測量太陽能發(fā)電單元的輸出電壓；計算得到太陽能發(fā)電量。

17、優(yōu)選地，在將采集的當(dāng)前和歷史環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求輸入至訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，還包括：首先，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理和異常值檢測，填補(bǔ)或剔除缺失和異常數(shù)據(jù)；其次，將采集的數(shù)據(jù)按時間戳進(jìn)行對齊，確保數(shù)據(jù)在時間維度上的一致性；最后，將數(shù)據(jù)歸一化，將歸一化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的張量格式。

18、本發(fā)明提供了一種帶有智能調(diào)控的暖通空調(diào)自控系統(tǒng)，所能實現(xiàn)的有益技術(shù)效果如下：

19、1、本發(fā)明通過首先數(shù)據(jù)采集模塊每隔時間段t采集當(dāng)前時間環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求；其次，將采集的當(dāng)前和歷史環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量、用戶需求輸入至訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出未來時段太陽能發(fā)電量、環(huán)境參數(shù)變化趨勢和用戶需求和控制信號；再次，中央控制器將控制信號發(fā)送至暖通空調(diào)系統(tǒng)，按照所述輸出未來時段的功率調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行參數(shù)，實現(xiàn)對室內(nèi)溫度和濕度的自動調(diào)節(jié)；最后，根據(jù)中央控制器的指令，選擇未來時段內(nèi)使用太陽能供電或電網(wǎng)供電，以驅(qū)動空調(diào)設(shè)備運行。本發(fā)明能夠根據(jù)用戶設(shè)定的溫濕度需求，動態(tài)調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行模式和功率，實現(xiàn)對室內(nèi)環(huán)境的精細(xì)化調(diào)節(jié)，提升用戶的舒適度，大大提升了使用體驗。

20、2.本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前和歷史環(huán)境參數(shù)、太陽能發(fā)電量和用戶需求進(jìn)行預(yù)測。尤其是引入了光照調(diào)制的sigmoid激活函數(shù)，將光照強(qiáng)度直接融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活過程，使模型能夠動態(tài)適應(yīng)光照條件的變化，顯著提高了對未來時段太陽能發(fā)電量和環(huán)境參數(shù)變化趨勢的預(yù)測精度。這種高精度的預(yù)測為空調(diào)設(shè)備的運行策略優(yōu)化提供了可靠依據(jù)，確保能源的高效利用。

21、3.本發(fā)明通過計算模塊輸出的未來時段控制信號，通過時間段內(nèi)空調(diào)運行恒定實現(xiàn)自動控制調(diào)節(jié)以增強(qiáng)硬件壽命節(jié)省電量，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶設(shè)定的溫濕度需求，動態(tài)調(diào)整空調(diào)設(shè)備的運行模式和功率。暖通空調(diào)調(diào)節(jié)模塊采用變頻空調(diào)設(shè)備，能夠精確控制制冷或制熱功率，實現(xiàn)對室內(nèi)環(huán)境的精細(xì)化調(diào)節(jié)，提升用戶的舒適度。

22、4.本發(fā)明供電選擇模塊根據(jù)預(yù)測的太陽能發(fā)電量和中央控制器的指令，智能選擇太陽能供電或電網(wǎng)供電。在太陽能發(fā)電充足時，優(yōu)先使用太陽能供電，并在發(fā)電過剩時通過電能存儲單元存儲電能；在太陽能供電不足時，自動切換至電網(wǎng)供電或使用存儲的電能，確?？照{(diào)設(shè)備的連續(xù)運行。這種靈活的能源管理策略，有效降低了對電網(wǎng)的依賴，節(jié)約了能源成本。