[发明专利]空调系统能耗优化方法、装置、设备及计算机存储介质在审
| 申请号: | 202010796389.0 | 申请日: | 2020-08-10 |
| 公开(公告)号: | CN114065994A | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
| 发明(设计)人: | 孙晓杰;赵健;王攀;杨宏华;李佳欣 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;F24F11/46;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙) 11276 | 代理人: | 王广涛 |
| 地址: | 310016 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 空调 系统 能耗 优化 方法 装置 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种空调系统能耗优化方法,其特征在于,所述方法包括:
获取空调系统的多个维度的可控变量参数以及各个维度的可控变量参数的参数值范围;
根据所述参数值范围对所述多个维度的可控变量参数进行切片,得到各个维度的可控变量参数的多个子参数值范围;
根据所述子参数值范围,将所述多个维度的可控变量参数分别组合为多个目标区块,其中,所述目标区块包括在所述目标区块对应的所述子参数值范围内的多维可控变量参数值;
计算各个目标区块中使得预设时间段内空调系统总能耗最小的多维可控变量参数值,作为各个目标区块的区块最优解;
将各个目标区块的区块最优解中使得所述空调系统总能耗最小的区块最优解作为目标最优解,得到目标多维可控变量参数值;
根据所述目标多维可控变量参数值调整所述预设时间段内的所述空调系统各个所述可控变量参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算预设时间段内各个目标区块中使得空调系统总能耗的最小的多维可控变量参数值,作为各个目标区块的区块最优解之后,进一步包括:
分别计算各个目标区块的区块最优解与所述预设时间段之前的时刻所对应的当前可控变量参数值之间的距离;
当第一区块的区块最优解与所述预设时间段之前的时刻所对应的当前可控变量参数值之间的距离大于预设距离阈值时,确定所述第一区块的区块最优解为伪最优解,其中,所述第一区块为所述目标区块中的任意一个目标区块;
将所述伪最优解从所述各个目标区块的区块最优解中剔除,更新各个所述目标区块的区块最优解。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算各个目标区块中使得预设时间段内空调系统总能耗最小的多维可控变量参数值,作为各个目标区块的区块最优解,包括:
通过遍历的方式获取所述目标区块中每一个多维可控变量参数值;
根据每一个多维可控变量参数值及不可控变量参数值计算所述预设时间段内空调系统总能耗;
将所述目标区块中使得预设时间段内空调系统总能耗最小的多维可控变量参数值,作为各个目标区块的区块最优解。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算各个目标区块中使得预设时间段内空调系统总能耗的最小的多维可控变量参数值,作为各个目标区块的区块最优解,包括:
获取模型适应度函数,其中,所述模型适应度函数表征所述预设时间段内空调系统总能耗与所述目标区块的多维可控变量参数值及不可控变量参数值的函数关系;
随机初始化各个目标区块的粒子群,所述粒子群包括M个粒子;
根据所述模型适应度函数计算所述目标区块中每个粒子的适应值,更新所述目标区块的局部最优解和全局最优解;
更新所述目标区块中粒子的速度和位置;
重新计算每个粒子的适应值,更新目标区块的局部最优解和全局最优解,并更新所述目标区块中粒子的速度和位置,直至达到最大迭代次数或多次迭代收敛时,得到所述目标区块的区块最优解。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预设时间段内的不可控变量参数值通过预先建立的参数预测模型进行预测得到;其中,所述参数预测模型为预先根据历史时刻及历史时刻对应的历史不可控变量参数的值训练得到的模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,将各个目标区块的区块最优解中使得所述空调系统总能耗最小的区块最优解作为目标最优解,得到目标多维可控变量参数值之后,进一步包括:
计算所述目标最优解与所述预设时间段之前的时刻所对应的当前可控变量参数值之间的距离;
当所述目标最优解与所述预设时间段之前的时刻所对应的当前可控变量参数值之间的距离大于预设距离阈值时,将所述空调系统在预设时间段内的可控变量参数值设置为所述预设时间段之前的时刻所对应的当前可控变量参数值。
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G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





