[发明专利]提高空调舒适性的控制方法、装置及空调

权利要求书

1.一种提高空调舒适性的控制方法，其特征在于，包括：

获取用户个性化数据及环境数据；

根据预存的舒适性预测模型和所述用户个性化数据以及所述环境数据，得到每个用户的初步的舒适性参数；

在当前室内为多目标用户时，根据预存的用户分级模型和所述用户个性化数据确定每个用户的优先级信息，以及，根据所述优先级信息对所述初步的舒适性参数进行修正，得到一次修正后的舒适性参数；

根据所述一次修正后的舒适性参数确定最终的舒适性参数，并根据所述最终的舒适性参数对空调运行进行控制；

所述根据所述优先级信息对所述初步的舒适性参数进行修正，得到一次修正后的舒适性参数，包括：

根据所述优先级信息计算每个用户的舒适性相对于所有用户的舒适性的比重值；

根据所述每个用户的舒适性所对应的比重值和每个用户的初步的舒适性参数，以及待计算的舒适性参数构建目标函数；

对所述目标函数进行最优化求解，将目标函数最优时所对应的舒适性参数确定为一次修正后的舒适性参数；

其中，预存的舒适性预测模型是预先建立完成的，舒适性预测模型由训练模块通过训练建立完成，训练模块部署在云端服务器或本地高性能计算智能终端上；舒适性预测模型的输入主要为用户个性化数据和环境数据，输出为舒适性参数，在训练阶段，收集大量的用户个性化数据和环境数据以及对应的舒适性参数，通过神经网络训练方法训练得到舒适性预测模型。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述一次修正后的舒适性参数确定最终的舒适性参数，包括：

将所述一次修正后的舒适性参数确定为最终的舒适性参数；或者，

获取用户对环境的实时反馈数据，并根据所述实时反馈数据和所述一次修正后的舒适性参数得到二次修正后的舒适性参数，将所述二次修正后的舒适性参数确定为最终的舒适性参数。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据预存的用户分级模型和所述用户个性化数据确定每个用户的优先级信息，包括：

根据预存的用户分级模型，在各个层级上对用户进行分组并对各个分组进行排序；

根据排序结果确定每个用户的优先级信息。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，还包括：

在当前室内为单目标用户时，将单目标用户的初步的舒适性参数确定为一次修正后的舒适性参数。

5.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述实时反馈数据为用户反馈的舒适性参数，所述根据所述实时反馈数据和所述一次修正后的舒适性参数得到二次修正后的舒适性参数，包括：

计算记录的上一时刻采用的最终的舒适性参数与所述实时反馈数据之间的差值；

对所述差值与所述一次修正后的舒适性参数进行加权求和，将加权求和值确定为二次修正后的舒适性参数。

6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述加权求和时采用的权重值为预先设置的固定值，且所述差值所对应的权重值大于所述一次修正后的舒适性参数所对应的权重值。

7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述舒适性参数包括如下项中的至少一项：

压缩机转速、风速、膨胀阀开度调节值。