[发明专利]云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法和系统

权利要求书

1.一种云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，应用于云边端协同的中央空调全局优化节能控制系统，所述云边端协同的中央空调全局优化节能控制系统包括：云端服务器、边缘节点单元、以及末端设备，其特征在于，所述节能控制方法包括：

通过检测装置获取环境信息和中央空调的运行信息，并将所述环境信息和所述运行信息上传至所述边缘节点单元；

所述边缘节点单元对所述环境信息和所述运行信息进行预处理，获得预处理后的数据；

将所述预处理后的数据中的第一部分数据进行存储并上传至所述云端服务器；所述第一部分数据包括：时刻点、总负荷值、总能耗值、室内人员数量、室外温度、室外湿度、太阳辐射强度；

所述云端服务器对所述第一部分数据进行训练和验证，获得所述中央空调的负荷预测模型，并将所述负荷预测模型发送给所述边缘节点单元；

所述边缘节点单元基于所述负荷预测模型和所述预处理后的数据中的第二部分数据和第三部分数据，获得所述中央空调的修正的负荷预测值；以及根据所述预处理后的数据中的第四部分数据，获得所述中央空调的能耗模型；所述第二部分数据包括：室内人员数量、室外温度、室外湿度、太阳辐射强度；所述第三部分数据包括：室内温度与室内温度设定值的差值，室内湿度与室内湿度设定值的差值，室内温度在一个采集周期内的变化率，室内湿度在一个采集周期内的变化率；所述第四部分数据包括：时刻点、冷冻水进水温度、冷冻水出水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度、冷冻水流量、冷却水流量、冷却塔风机转速、冷却塔进风温度、冷却塔进风湿度、空气处理机组风机转速、空气处理机组进风温度和空气处理机组进风湿度；

所述边缘节点单元根据所述修正的负荷预测值和所述能耗模型，获得所述末端设备的优化控制参数；

所述末端设备根据所述优化控制参数调整自身的当前运行参数。

2.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述边缘节点单元对所述环境信息和所述运行信息进行预处理包括：

所述边缘节点单元对所述环境信息和所述运行信息进行过滤、清洗、聚合以及质量优化。

3.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述边缘节点单元对所述环境信息和所述运行信息进行预处理之后还包括：

基于所述预处理后的数据计算出所述中央空调的总负荷值和总能耗值。

4.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述将所述预处理后的数据中的第一部分数据上传至所述云端服务器之前包括：

判断所述云端服务器是否正常运行；

若是，将所述第一部分数据上传至所述云端服务器；

若否，继续存储所述第一部分数据直至达到阈值。

5.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述云端服务器对所述第一部分数据进行训练和验证，获得所述中央空调的负荷预测模型包括：

将所述第一部分数据划分为训练数据和验证数据；

根据所述训练数据中的组合数据，进行负荷模型的组合学习，获得组合学习负荷模型；

采用所述验证数据对所述组合学习负荷模型进行评估验证，以获得所述中央空调的负荷预测模型。

6.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述边缘节点单元基于所述负荷预测模型和所述预处理后的数据中的第二部分数据和第三部分数据，获得所述中央空调的修正的负荷预测值包括：

基于所述负荷预测模型和所述第二部分数据，获得所述中央空调的计算的负荷预测值；

采用所述第三部分数据对所述计算的负荷预测值进行修正，获得所述中央空调的修正的负荷预测值。

7.根据权利要求1所述的云边端协同的中央空调全局优化节能控制方法，其特征在于，所述根据所述预处理后的数据中的第四部分数据，获得所述中央空调的能耗模型之前包括：

获取中央空调的物理参数。