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摘要:本发明公开了一种节能的智能中央空调恒温控制系统及装置,涉及控制系统技术领域,包括控制平台,所述控制平台通信连接有传感器模块、数据采集模块、环境负荷分析模块、动态调整模块以及用户交互模块,其中,各模块间电信号连接;所述传感器模块,用于部署各类型传感器监测室内外的环境参数和人员流动参数,其中,环境参数包括室内外温度、湿度和二氧化碳浓度。本发明通过集成实时监测、环境负荷预测以及动态调整功能,精准匹配当前及未来的环境需求与系统输出,系统根据环境负荷的实时变化,自动调整设定温度和风速,避免了传统空调系统中常见的过度制冷或制热现象,从而显著减少了不必要的能源消耗。
主权项:1.一种节能的智能中央空调恒温控制系统,包括控制平台,其特征在于:所述控制平台通信连接有传感器模块、数据采集模块、环境负荷分析模块、动态调整模块以及用户交互模块,其中,各模块间电信号连接;所述传感器模块,用于部署各类型传感器监测室内外的环境参数和人员流动参数,其中,环境参数包括室内外温度、湿度和二氧化碳浓度,人员流动参数包括流入人数、流出人数和人员流动密度,所述传感器模块中,环境参数和人员流动参数的监测过程为:在室内外部署各类型的传感器,以监测室内外的环境参数和人员流动参数,其中,传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳浓度传感器、人员计数器以及人员密度传感器;温度传感器使用热电偶测量温度,实时测量并记录室内外的温度数据,监测环境温度,湿度传感器使用电阻式传感器测量湿度,安装在室内,监测室内空气的湿度水平,二氧化碳浓度传感器通过使用电化学传感器,检测室内空气中的二氧化碳浓度,以监测空气质量,人员计数器部署在出入口处,通过红外感应实时统计流入和流出的人数,人员密度传感器利用红外原理,监测调控区域内的人员分布和密度情况;各类型传感器通过内置的检测元件检测信号的变化,并将响应信号转换成电信号,电信号经过放大、滤波、线性化处理后,被转换为标准的数字信号;所述数据采集模块,用于从传感器模块接收数据,并进行预处理,将预处理后的数据上传至控制平台,所述数据采集模块中,从传感器模块接收数据进行预处理的过程为:数据采集模块通过无线通信接口与传感器模块建立连接,数据采集模块从传感器模块中读取数据,包括温度、湿度、二氧化碳浓度、人员计数、人员密度的环境参数和人员流动参数;对采集的环境参数和人员流动参数数据进行预处理,其中,预处理操作包括数据清洗、格式转换、信号调理以及数据校准,并对预处理后的环境参数和人员流动参数数据进行数据同步,为每个数据点添加时间戳;建立数据仓库,将预处理后的环境参数和人员流动参数数据存储至数据仓库中,并使用无线网络将预处理后的数据同步发送至控制平台;所述环境负荷分析模块,利用机器学习算法,对室内外的环境参数进行分析,并结合人员流动参数评估未来的环境负荷,预测未来的温度和通风量需求,所述环境负荷分析模块中,评估未来环境负荷的过程为:从数据仓库提取预处理后的环境参数和人员流动参数数据,并根据历史数据和业务需求,提取与环境负荷预测相关的特征,分别为环境特征和流量特征,其中,环境特征包括历史温度特征、湿度特征、二氧化碳浓度特征,流量特征包括人员计数特征以及人员密度特征,形成环境特征数据集和流量特征数据集;从环境特征数据集中筛选出与温度、湿度以及二氧化碳浓度相关的特征数据,训练神经网络模型,建立环境评估模型,综合分析得到环境评估指数,分析环境的变化趋势;从流量特征数据集中筛选出与人员计数、人员密度相关的特征数据,训练随机森林模型,建立人员流动模型,综合分析得到流量评估指数,分析人员流动趋势;遍历环境特征数据集和流量特征数据集中与环境负荷预测相关的特征数据,结合环境变化趋势和人员流动趋势的分析结果,建立环境负荷预测模型评估未来的环境负荷,综合分析得到环境负荷评估系数;将预处理后的实时数据输入到训练好的环境负荷预测模型中,结合环境负荷评估系数进行未来环境负荷的分析,基于预测结果分析未来的温度和通风量需求,所述环境评估指数的表达式为: ;其中,为环境评估指数,为时间段内的环境样本数,为第个样本的温度值,为基准温度值,为第个样本的湿度值,为第个样本的二氧化碳浓度值,为湿度阈值;所述流量评估指数的表达式为: ;其中,为流量评估指数,为时间段内的流量样本数,为第个样本的人员计数,为基准人员计数,为第个样本的人员密度,为人员密度阈值;所述环境负荷评估系数的表达式为: ;其中,为环境负荷评估系数,为时间序列的长度,表示环境负荷评估的时间段数量,为在时间的环境评估指数,为在时间的流量评估指数,和为权重系数,用于调节环境评估指数和流量评估指数在计算中的相对重要性;所述动态调整模块,根据实时监测数据和预测结果,计算不同时间段内的最优设定温度和风速,动态调整中央空调系统的输出,调节空调系统的运行参数;所述用户交互模块,提供并设置操作界面,允许用户手动设置偏好,查看系统运行状态和能耗数据。
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