[发明专利]空调运行状态的自适应调节方法及装置

说明书

本公开提供一种空调运行状态的自适应调节方法及装置。所述空调运行状态的自适应调节方法包括：获取预定时间段内产生的第一特征数据，并对所述第一特征数据进行预处理得到第二特征数据；将所述第二特征数据输入到预定的深度学习模型中，并利用所述深度学习模型对所述第二特征数据进行学习预测，得到预测后的用于对空调运行状态进行自适应调节的调节参数；将所述调节参数发送至预定的空调中，以便所述空调根据所述调节参数调整自身的运行状态。基于本发明的技术方案，调节过程方便快捷，节约能源，实现智能化操作，提升了用户的使用体验。

技术领域

本公开涉及自动化技术领域，尤其涉及一种空调运行状态的自适应调节方法及装置。

背景技术

随着社会的发展、生活水平的提高以及消费结构升级，空调已成为生活中必备的生活电器之一，随着空调使用率的增加，人们的生活质量也得到了提升。空调带来便利的同时，空调用电量所占的比重也随之增加，空调的耗电量与设定温度及时间密切相关；但是，在有些使用场景下用户不便于实时调控空调的温度及时间，例如以夜间使用场景为例，对现有技术中实现空调控制的过程进行说明。

现有技术中，在夜间使用空调的场景下，例如在夏季用户为了使夜晚的睡眠更加舒适，往往会使空调一直保持运行状态，或者在睡眠之前通过手动调节遥控器从而设定空调温度及开关时间；然而，使空调一直保持运行状态会导致用电量急剧增加，手动设定温度及时间的方式不够科学、准确，可能会导致空调过早的关闭，无法达到理想效果；并且以上空调的调节方式增加了用户的操作，智能化低，从而降低了用户体验。

基于现有技术，需要提供一种使用便捷、节约能源、智能化高、增强用户体验的空调运行状态的自适应调节方案。

发明内容

本公开提供一种空调运行状态的自适应调节方法及装置，以解决相关技术存在的耗电量大，调节方式不够科学、准确，增加用户操作，智能化低，用户体验差的问题。

为解决上述技术问题，本公开实施例的第一方面，提供一种空调运行状态的自适应调节方法，包括：

获取预定时间段内产生的第一特征数据，并对所述第一特征数据进行预处理得到第二特征数据；

将所述第二特征数据输入到预定的深度学习模型中，并利用所述深度学习模型对所述第二特征数据进行学习预测，得到预测后的用于对空调运行状态进行自适应调节的调节参数；

将所述调节参数发送至预定的空调中，以便所述空调根据所述调节参数调整自身的运行状态。

在本实施例的一些实施方式中，获取预定时间段内产生的第一特征数据之前，还包括：

获取对预定的检测对象进行检测得到的检测数据，并根据预设的判断条件对所述检测数据进行判断，以便确定所述空调的工作模式，当所述空调的工作模式符合预设模式时，则执行所述获取预定时间段内产生的第一特征数据的操作；其中，所述预设模式包括夜间工作模式。

在本实施例的一些实施方式中，所述检测对象包括环境光线以及当前时间，获取对预定的检测对象进行检测得到的检测数据，包括：

获取利用光线检测装置对环境光线进行检测得到的光线亮度以及获取当前时间。

在本实施例的一些实施方式中，特征数据包括环境参数数据，所述获取预定时间段内产生的第一特征数据，包括：

获取当天已产生的第一环境参数数据，其中，所述第一环境参数数据包括天气数据、室内温度以及室内湿度中的至少一种。

在本实施例的一些实施方式中，对所述第一特征数据进行预处理得到第二特征数据，包括：

对第一环境参数数据执行特征选择以及数据序列化操作，以便得到第二环境参数数据；其中，所述特征选择包括采用主成分分析算法对所述第一环境参数数据进行降维。