[发明专利]用于暖通云边协同的智能系统训练方法、模型及存储介质

说明书

本发明涉及暖通智能控制领域，公开了一种用于暖通云边协同的智能系统训练方法、模型及存储介质。该方法包括：通过模拟运行模型将模拟运行模型在运行过程中产生模拟环境参数传输至调控网络中；根据模拟环境参数，通过调控网络计算模拟运行模型的模拟调控策略，并根据模拟调控策略对模拟运行模型中的暖通设备进行调控；通过模拟运行模型将模拟环境参数和对应的模拟调控策略更新至预置的训练数据集；采用训练数据集，在真实运行模型中对调控网络进行微调，得到智能系统中的智能调控网络。通过软件搭建的模拟运行模型先对智能系统进行预训练，再通过真实运行系统对预训练智能系统进行微调，提升智能系统的训练效率和智能控制效果。

技术领域

本发明涉及暖通智能控制领域，尤其涉及一种用于暖通云边协同的智能系统训练方法、模型及存储介质。

背景技术

随着住宅产业的发展，建筑使用能耗快速增长，建筑节能越来越受到社会的重视。暖通系统作为各型建筑运维的耗能大户，对整个建筑物的能耗有着直接的影响。因此，暖通设备的发展受到社会各方的关注，在节能环保的大背景下，低碳环保的生活方式对暖通市场影响深远。随着暖通行业不断发展，产品布局正在悄然发生变化。低碳节能已经成为暖通产品的基本诉求，各企业不仅通过降低暖通产品自身的能效等级达到节能的目的，还通过智能控制方法使得相同暖通产品在维持正常运作的同时，降低能耗。

工业上现有的调控方式都偏向传统，基于现有的训练数据库对暖通云边协同的智能系统训练进行建模，而现有的训练数据库中数据量有限，通常无法与实际应用场景高度吻合，在针对不同的环境变化进行训练时，无法适应环境改变，数据再利用能力差，不同项目间同设备的数据无法相互辅助，数据可视化差。

发明内容

本发明的主要目的在于解决暖通云边协同的智能系统训练方法存在训练数据场景针对性较弱的技术问题。

本发明第一方面提供了一种用于暖通云边协同的智能系统训练方法，应用于暖通云边协同的智能系统训练模型，所述训练模型包括暖通设备的模拟运行模型、所述暖通设备的真实运行模型和所述智能系统对应的调控网络，其中，所述模拟运行模型由暖通模拟软件参照所述真实运行模型搭建，所述智能系统训练方法包括：

通过所述模拟运行模型将所述模拟运行模型在运行过程中产生模拟环境参数传输至所述调控网络中；

根据所述模拟环境参数，通过所述调控网络计算所述模拟运行模型的模拟调控策略，并根据所述模拟调控策略对所述模拟运行模型中的模拟暖通设备进行调控；

通过所述模拟运行模型将所述模拟环境参数和对应的模拟调控策略更新至预置的训练数据集；

采用所述训练数据集，在所述真实运行模型中对所述调控网络进行微调，得到所述智能系统中的智能调控网络。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述训练模型还包括经验池，在所述采用所述训练数据集，在所述真实运行模型中对所述调控网络进行微调，得到所述智能系统中的智能调控网络之后，还包括：

通过所述真实运行模型监测运行过程中产生的真实环境参数，以及收集所述智能调控网络根据所述真实环境参数计算得到的真实调控策略，并将所述真实环境参数和所述真实调控策略发送至所述经验池进行存储；

采用所述经验池，对所述智能调控网络进行迭代处理。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述模拟运行模型包括模拟暖通设备、模拟监测流道、模拟环境舱、模拟边缘服务器和模拟交互模块，其中，所述模拟暖通设备和所述模拟监测流道连接部署在所述模拟环境舱中，所述模拟监测流道中包含多个模拟传感单元，所述模拟环境舱中包含多个模拟环境传感器，所述通过所述模拟运行模型将所述模拟运行模型在运行过程中产生模拟环境参数传输至所述调控网络中包括：