[发明专利]空调器的制热控制方法及空调器有效
申请号: | 201911072930.7 | 申请日: | 2019-11-05 |
公开(公告)号: | CN110986308B | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 刘鹏;孙强;张桂芳 | 申请(专利权)人: | 青岛海尔空调器有限总公司;海尔智家股份有限公司 |
主分类号: | F24F11/64 | 分类号: | F24F11/64;F24F11/61 |
代理公司: | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人: | 薛峰 |
地址: | 266101 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空调器 制热 控制 方法 | ||
1.一种空调器的制热控制方法,包括:
收集多个空调器在第一预周期内的运行状态数据,依据所述运行状态数据建立训练模型;
通过所述训练模型学习各所述空调器所对应用户对空调器的使用习惯,从而筛选出使用满足预设使用条件的多个目标空调器;
基于所述多个目标空调器的运行参数确定各所述目标空调器的制热模式自动启动时间,以在所述制热模式自动启动时间到达时自动控制所述目标空调器进入制热模式;其中
所述基于所述多个目标空调器的运行参数确定各所述目标空调器的制热模式自动启动时间的步骤包括:
按照第二指定时间段内制热模式启动次数从高到低的顺序对所述目标空调器进行排序生成第三排序列表,在所述第三排序列表中选取第三指定数值的第三空调器;
获取所述第三空调器每一次制热模式的启动时间,并基于所述启动时间计算平均值和标准差;
依据所述平均值和标准差确定各所述第三空调器的制热模式自动启动时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述训练模型学习各所述空调器所对应用户对空调器的使用习惯,从而筛选出使用满足预设使用条件的多个目标空调器,包括:
通过所述训练模型学习各所述空调器所对应用户对空调器的控制参数;所述控制参数包括:开机时间、关机时间、制热模式开启时间、制热模式关闭时间、制热模式启动次数、制热模式启动天数中至少之一;
基于各所述用户对空调器的控制参数从所述多个空调器中筛选出使用满足预设使用条件的多个目标空调器。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于各所述用户对空调器的控制参数从所述多个空调器中筛选出使用满足预设使用条件的多个目标空调器,包括:
在所述多个空调器中选取第一指定时间段运行过制热模式的空调器;
按照第二预设周期内制热模式启动天数和/或制热模式启动次数在所选取的空调器中筛选出多个目标空调器。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照第二预设周期内制热模式启动天数和/或制热模式启动次数在所选取的空调器中筛选出多个目标空调器,包括:
按照所述第二预设周期内所述制热模式启动天数从多到少的顺序对所选取的空调器进行排序并生成第一排序列表,在所述第一排序列表中顺次选取第一指定数值的第一空调器;
按照所述第二预设周期内制热模式启动次数从高到低的顺序对所述第一空调器进行排序并生成第二排序列表,在所述第二排序列表中顺次选取第二指定数值的第二空调器,作为所述目标空调器。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据所述平均值和标准差确定各所述第三空调器的制热模式自动启动时间,包括:
依据公式T1=m-x+e计算各所述第三空调器的制热模式自动启动时间;
其中,T1表示制热模式自动启动时间,m表示平均值,e表示标准差,x为设定值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据所述平均值和标准差确定各所述目标空调器的制热模式自动启动时间,包括
若判断任一目标空调器连续多天在所述指定时间段启用制热模式,则依据公式T2=m-y+e确定所述第三空调器的制热模式自动启动时间;
其中,T2表示制热模式自动启动时间,m表示平均值,e表示标准差,y为设定值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述收集多个空调器在第一预设周期内的运行状态数据,依据所述运行状态数据建立训练模型之后,还包括:
定期更新所述训练模型。
8.一种空调器,包括:
室内机;
室外机;
控制器,其包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时用于实现根据权利要求1至7中任一项所述的空调器的制热控制方法。
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