[发明专利]空调的控制方法、控制装置、计算机可读存储介质和空调在审
申请号: | 202310580991.4 | 申请日: | 2023-05-22 |
公开(公告)号: | CN116624980A | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 祁红波 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司 |
主分类号: | F24F11/62 | 分类号: | F24F11/62;G06N3/02 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 王晓玲 |
地址: | 519031 广东省珠海*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空调 控制 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种空调的控制方法,其特征在于,包括:
获取多个空调的历史空调状态参数,所述历史空调状态参数为当前时刻之前的空调状态参数,所述空调状态参数包括排气压力、耗电量、压缩机频率、室内温度、室外温度和PMV;
根据所述空调运行状态参数对所述空调进行聚类,得到多个空调类,所述空调类包括至少一个所述空调;
采用各所述空调类的所述空调运行状态参数和对应的控制策略训练深度神经网络,得到多个策略模型,所述策略模型与所述空调类一一对应,所述策略模型用于确定最佳的所述控制策略,所述控制策略包括开机控制策略、关机控制策略和设定温度的设定策略;
将目标空调的所述空调状态参数输入目标策略模型,得到所述目标空调的控制策略,所述目标策略模型为所述目标空调所属的所述空调类对应的所述策略模型;
根据所述目标空调的控制策略控制所述目标空调运行。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述空调运行状态参数对所述空调进行聚类,得到多个空调类,包括:
计算各所述历史空调状态参数的平均值,得到基准空调状态参数;
计算各所述历史空调状态参数与所述基准空调状态参数的距离,得到多个目标距离,所述目标距离与所述空调一一对应,所述距离为dtw距离、余弦距离和欧式距离的任意一个;
采用聚类算法对所述目标距离进行聚类,得到多个所述空调类,一个所述空调类中的任意两个所述空调对应的所述目标距离的差值小于距离阈值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,计算各所述历史空调状态参数的平均值,得到基准空调状态参数,包括:
将历史时间段划分为多个历史子时间段,所述历史时间段为覆盖所有的所述历史空调状态参数的采集时刻的时间段;
第一计算步骤,计算一个所述空调在各所述历史子时间段的所有的所述历史空调状态参数的平均值,得到参考空调状态参数组,所述参考空调状态参数组包括多个参考空调状态参数,所述参考空调状态参数与所述历史子时间段一一对应;
重复所述第一计算步骤至少一次,直至得到所有的所述空调的所述参考空调状态参数组;
第二计算步骤,计算各所述空调在目标历史子时间段对应的所述参考空调状态参数的平均值,得到所述基准空调状态参数,所述目标历史子时间段为任意一个所述历史子时间段;
重复所述第二计算步骤至少一次,直至得到所有的所述基准空调状态参数,所述基准空调状态参数与所述历史子时间段一一对应。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,计算各所述历史空调状态参数与所述基准空调状态参数的距离,得到多个目标距离,包括:
第三计算步骤,计算一个所述空调的各所述参考空调状态参数与对应的所述基准空调状态参数的距离,得到多个待选距离;
第四计算步骤,计算多个所述待选距离的和与所述历史子时间段的数量的比值,得到一个所述目标距离;
依次重复所述第三计算步骤和所述第四计算步骤至少一次,直至得到所有的所述目标距离。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用各所述空调类的所述空调运行状态参数和对应的控制策略训练强化学习算法,得到多个策略模型,包括:
获取步骤,获取所有的训练参数,所述训练参数为目标空调类的一个所述空调运行状态参数,所述目标空调类为任意一个所述空调类;
第五计算步骤,根据所述耗电量和所述PMV计算各所述训练参数对应的所述控制策略的奖励,所述奖励用于衡量所述控制策略对节能和人体热舒适性的贡献;
确定步骤,将最大的所述奖励对应的所述控制策略确定最佳控制策略;
训练步骤,根据所有的所述训练参数和所述最佳控制策略训练所述强化学习算法,得到所述目标空调类的所述策略模型;
依次重复所述获取步骤、所述第五计算步骤、所述确定步骤和所述训练步骤至少一次,得到所有的所述空调类的所述策略模型。
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