[发明专利]地铁车载空调机组控制方法及系统

权利要求书

1.一种地铁车载空调机组控制方法，其特征在于，所述方法包括：

实时采集当前一段时间内的运行数据，所述运行数据包括空调运行数据和车辆运行数据；

利用所述运行数据及预先建立的预测模型进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括：空调机组能耗、回风温度；

根据所述预测结果及多目标优化控制模型确定最优控制参数；

根据所述最优控制参数确定控制策略；

根据所述控制策略对空调机组进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括按照以下方式构建所述预测模型：

收集历史运行数据作为训练数据；

对所述训练数据进行工况分割，得到对应各工况的训练数据及所述训练数据的工况特征；

针对每个工况的训练数据，从所述训练数据中提取多维特征；

对所述多维特征进行筛选或降维，得到有效特征；

利用机器学习模型对拟合目标进行建模，并利用所述有效特征及所述工况特征训练得到预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据进行工况分割，得到对应各工况的训练数据包括：

将所述训练数据按照关门状态、开门状态和开门后状态进行分割，得到对应这三个状态的训练数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型包括以下任意一种：随机森林、支持向量机、Xgboost、lightgbm、神经网络。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述空调运行数据包括以下任意一种或多种：空调工作状态、空调能耗、新风温度、回风温度；

所述车辆运行数据包括以下任意一种或多种：车辆状态、开/关门状态、乘客率、车速。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多维特征包括以下任意一种或多种：平均值、有效值、中位数、峰值、裕度、峭度。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果及多目标优化控制模型确定最优控制参数包括：

将空调设定温度和机组工作状态作为待优化变量；

根据乘客舒适度、温度达标率、空调机组能耗确定多目标优化控制模型；

根据所述预测结果及所述多目标优化控制模型进行迭代计算，得到最优控制参数；所述控制参数包括：空调设定温度和机组工作状态。

8.一种地铁车载空调机组控制系统，其特征在于，所述系统包括：车载控制器、车载服务器；所述车载服务器中预置有预测模型及多目标优化控制模型；所述车载服务器包括：预测模块、优化模块、以及决策模块；

所述车载控制器，用于采集当前一段时间内的运行数据，并将采集的运行数据传送给所述车载服务器；所述运行数据包括空调运行数据和车辆运行数据；

所述预测模块，用于利用所述运行数据及所述预测模型进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括：空调机组能耗、回风温度；

所述优化模块，用于根据所述预测结果及多目标优化控制模型确定最优控制参数；

所述决策模块，用于根据所述最优控制参数确定控制策略；

所述车载服务器将所述控制策略反馈给所述车载控制器；

所述车载控制器，还用于根据所述控制策略对空调机组进行控制。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述优化模块包括：

变量确定单元，用于将空调设定温度和机组工作状态作为待优化变量；

模型确定单元，用于根据乘客舒适度、温度达标率、空调机组能耗确定多目标优化控制模型；

计算单元，用于根据所述预测结果及所述多目标优化控制模型进行迭代计算，得到最优控制参数；所述控制参数包括：空调设定温度和机组工作状态。

10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：行车记录仪；

所述车载控制器，还用于将采集的运行数据传送给所述行车记录仪；

所述行车记录仪，用于记录所述运行数据，并定时将所述运行数据传送给地面的控制平台，以使所述控制平台将所述运行数据作为历史运行数据进行保存。