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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的室内环境优化控制方法，属于自动控制技术领域，本发明根据室内外温差和室外温度变化值，计算室外影响系数，采用室外影响系数，对室内温度进行补偿，能够预测室外环境对室内温度的潜在影响，实现了对室内温度变化的提前预知，再根据空调出口风速，计算时滞值，对系统中延迟进行弥补，提高控制精度，再采用双输入并行BP神经网络对时滞补偿双层PI控制模型中参数进行预测，减少时滞补偿双层PI控制模型的收敛时间，提高了整体响应速度和控制精度，减少能耗。本发明根据室内外温度，自动调节执行单元的功率，提升了室内环境的舒适度，避免了过度调节和能源浪费，有效促进了建筑节能减排。
主权项：1.一种基于人工智能的室内环境优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据室内外温差和室外温度变化值，计算室外影响系数；S2、根据空调出口风速，计算时滞值；S3、根据室外影响系数，对室内温度进行补偿，并加入时滞值，构建时滞补偿双层PI控制模型；S4、采用双输入并行BP神经网络对时滞补偿双层PI控制模型中参数进行预测，得到配置后的时滞补偿双层PI控制模型；S5、采用配置后的时滞补偿双层PI控制模型对空调中执行单元进行控制；所述S3中时滞补偿双层PI控制模型为： ，其中，ut为第t时刻的时滞补偿双层PI控制模型输出的功率，U1t-τ为第t-τ时刻的第一PI模型输出的功率，U2t为第t时刻的第二PI模型输出的功率，t为时刻的编号，τ为时滞值，α1为第一功率加权参数，α2为第二功率加权参数；所述第一PI模型的表达式为： ，其中，Kp,1为第一比例参数，Ki,1为第一积分参数，i为积分变量，et-τ为第t-τ时刻的误差时滞项，ei-τ为第i-τ时刻的误差时滞项；所述第二PI模型的表达式为： ，其中，Kp,2为第二比例参数，Ki,2为第二积分参数，et为第t时刻的误差项，ei为第i时刻的误差项，i为积分变量。
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百度查询： 成都航空职业技术学院 一种基于人工智能的室内环境优化控制方法
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