[发明专利]控制参数优化方法、装置和系统

权利要求书

1.一种控制参数优化方法，其特征在于，包括：

获取待仿真控制参数数据；

将所述待仿真控制参数数据输入至仿真系统中，得到仿真数据；

将所述参数数据和仿真数据作为训练数据，对深度学习模型进行训练，得到控制指令；

将所述控制指令作为待仿真控制参数数据输入至仿真系统中进行循环仿真和训练，直至得到满足预定条件的控制参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真数据包括以下至少之一：系统内部运行环境数据、系统外部运行环境数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述参数数据和仿真数据作为训练数据，对深度学习模型进行训练，包括：

对所述参数数据和仿真数据进行预处理，以生成机器学习训练集；

将所述机器学习训练集作为训练数据，对所述深度学习模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述参数数据和仿真数据进行预处理，包括：

对所述参数数据和仿真数据执行以下操作至少之一：去除异常值、编码处理、数据标准化。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述仿真系统为中央空调机组仿真系统。

6.一种控制参数优化装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待仿真控制参数数据；

仿真模块，用于将所述待仿真控制参数数据输入至仿真系统中，得到仿真数据；

训练模块，用于将所述参数数据和仿真数据作为训练数据，对深度学习模型进行训练，得到控制指令；

输入模块，用于将所述控制指令作为待仿真控制参数数据输入至仿真系统中进行循环仿真和训练，直至得到满足预定条件的控制参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述仿真数据包括以下至少之一：系统内部运行环境数据、系统外部运行环境数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练模块包括：

预处理单元，用于对所述参数数据和仿真数据进行预处理，以生成机器学习训练集；

训练单元，用于将所述机器学习训练集作为训练数据，对所述深度学习模型进行训练。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预处理单元具体用于对所述参数数据和仿真数据执行以下操作至少之一：去除异常值、编码处理、数据标准化。

10.一种控制参数优化系统，其特征在于，包括：

仿真组件，用于对目标机组的运行状态进行仿真；

数据采集组件，用于采集仿真组件的仿真数据；

数据学习组件，用于根据仿真数据对模型进行训练，以得到满足预定条件的控制参数。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述目标机组为中央空调机组。

12.一种处理设备，包括：权利要求6至9中任一项所述的控制参数优化装置。

13.一种网络设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

14.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。