[发明专利]一种空调器和控制方法

说明书

本发明提供了一种空调器和控制方法，空调器包括压缩机、室内热交换器、传感器和控制器，控制器被配置为：获取所述传感器检测的运行数据；将所述运行数据输入SVM模型，得到预测能效比；根据所述预测能效比调整空调器的控制参数。通过应用以上技术方案，可以更精确的预测空调器的能效，进而采取及时的控制，在达到满足舒服性的前提下，节约能源消耗。

技术领域

本申请涉及空调器控制领域，更具体地，涉及一种空调器和控制方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，空调已经成为每户人家中的必备品，空调开启的频率也变高了，同时对空调的智能化水平也有了更高的要求。空调的智能化水平除了体现在智能控制方面，对空调能耗的控制也是一个重要方面。各大空调厂家都在努力提高空调的能效比，以使空调运行在较高能效下，达到节能的要求。其中主要从两个方面进行研究，一是从空调自身的正向控制着手，通过实验获得空调详细的运行参数，调整控制算法以达到节能控制，另外一个方面是预测空调能效比，作为空调控制系统的一个反馈输入来完成对空调进行更加精准的控制。目前也有多种方法对空调能效进行预测，比如线性回归、贝叶斯估计算法、遗传算法等，但是空调能效受到多种因素、多个参数的影响，本身是个非常复杂的非线性系统，且在某些情况下，空调器数据的采集不是很方便，得不到大量的数据，因此通过传统的方法很难获得精确的预测效果。

综上所述，如何提供一种能够精确预测空调能效的空调器，是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

由于现有技术中存在空调器能效预测不精确导致其能耗控制不精准的问题，本发明提供了一种空调器，包括：

压缩机，用于进行将低温低压冷媒气体压缩成高温高压冷媒气体并排至冷凝器的工作；

室内热交换器，作为冷凝器或蒸发器进行工作；

传感器，用于检测空调器的运行数据；

控制器被配置为：

获取所述传感器检测的运行数据；

将所述运行数据输入SVM模型，得到预测能效比；

根据所述预测能效比调整空调器的控制参数。

一些实施例中，所述运行数据具体包括蒸发器出水温度、蒸发器出水温度、冷凝器进水温度、冷凝器出水温度、换热器进水温度、冷凝器环路温度、换热器出水温度、蒸发器环路温度、建筑进水温度、建筑出水温度、蒸汽加热量、蒸发器流量、冷凝器流量、冷凝器温差表征值和制冷剂温度中的一种或多种。

一些实施例中，所述SVM模型是通过以下步骤建立的：

获取空调器历史参数变量并建立数据集，所述历史参数变量包括所述传感器检测的历史运行数据和对应的历史能效比；

将所述数据集进行标准化处理，并随机分成训练集和验证集；

建立初始SVM模型并输入所述训练集进行训练；

利用所述验证集对训练后的初始SVM模型进行验证；

将预测精度达到预设值的初始SVM模型作为所述SVM模型。

一些实施例中，所述初始SVM模型是基于径向基核函数建立的；

所述预测精度是基于均方根误差和R方得分确定的。

一些实施例中，所述SVM模型的建立还包括：基于所述初始SVM模型的训练结果和验证结果的预测精度调整惩罚因子和gamma值。

相应的，本发明还提供了一种空调器的控制方法，所述方法应用于包括压缩机和室内热交换器的空调器中，所述空调器还包括传感器和控制器，所述方法包括：

获取所述传感器检测的运行数据；