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申请/专利权人：重庆大学;深圳市建筑工务署教育工程管理中心;浙江江南工程管理股份有限公司

摘要：本发明的实施例提供了一种空调柔性用能激励方法及服务器和“前馈”系统，涉及空调技术领域，能够实现引导使用者调控空调以节约用电或降低用电压力，实现了空调控制的节能运行。该空调调控方法包括：获取训练样本的输入参数和输出参数；利用长短时记忆神经网络算法获取表示训练样本的输入参数与输出参数映射关系的数学模型，并获取神经网络控制系统；将神经网络控制系统配置至空调器；将输入参数代入系统进行预测计算，获得预测结果；将预测结果表示在网页或手机APP等载体，并给出柔性用能激励建议措施供用户选择，可调节空调温度或在下班前提前开启空调以实现节电、降低电网压力、避开用电高峰；系统通过不断监测获取新的参数进行强化学习。

主权项：1.一种基于“前馈”模型进行温度预测的柔性用能激励方法，其特征在于：步骤一、获取训练样本的输入参数和输出参数；步骤二、利用长短时记忆神经网络算法获取表示训练样本的输入参数与输出参数映射关系的数学模型，并获取神经网络控制系统，即“前馈”模型计算系统；步骤三、在房间安装智能传感器，并将智能传感器通过信号连接与用户手机APP相连；步骤四、将输入参数代入系统进行预测计算，获得预测结果，包括温度变化、热感觉变化、电耗变化，通过信号连接表示在网页或手机APP等载体；步骤五、用户在查看温度变化曲线后，并结合实时电价，再自主选择是否开启房间空调、调节设定温度，或通过提前开启空调对房间进行预冷；步骤六、根据用户选择来确定开启房间空调的温度，将设定的温度输入“前馈”模型；步骤七、根据“前馈”模型计算的房间温度曲线和实时电费数据以及开启空调后是否会处于用电高峰期，从而选择是否提前开启空调或者延迟开启空调；步骤八、系统通过不断监测获取新的参数进行强化学习，对APP进行版本更新。

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