[发明专利]利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置

权利要求书

1.一种利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置包括：

信息解析设备，用于在空调机房每天启动之前获取被授权进入所述空调机房的各个预约用户的预约信息，每一个预约用户的预约信息包括所述预约用户的用户名称、预约工作时长以及空调习惯设定温度；

时长筛选设备，与所述信息解析设备连接，用于获取各个预约用户的预约信息，并将预约工作时长超过设定时长阈值的预约用户作为目标用户以获得多个目标用户的预约信息；

数据整合设备，与所述时长筛选设备连接，用于将所述多个目标用户中预约工作时长最长的固定数目的数个目标用户分别对应的数个空调习惯设定温度作为输入数据；

强化学习设备，与所述数据整合设备连接，用于将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据；

策略选择设备，与所述强化学习设备连接，用于在接收到的作为预测数据的空调机房当天消耗功率大于等于设定功耗阈值时，发出人工干预请求以请求派遣温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；

其中，所述策略选择设备还用于在接收到的作为预测数据的空调机房当天消耗功率小于所述设定功耗阈值时，发出自行管理指令以拒绝派遣温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；

其中，将预约工作时长超过设定时长阈值的预约用户作为目标用户以获得多个目标用户的预约信息包括：所述设定时长阈值的数值与所述空调机房的开启持续时长的数值单调正向关联；

其中，将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据包括：将空调机房历史日期中某一天的输入数据输入到所述智能体模型，将所述某一天的空调机房当天节省能源数值作为对所述智能体模型进行强化学习的奖励信号对所述智能体模型执行一次强化学习过程；

其中，将卷积神经网络模型作为智能体模型，将所述输入数据输入到智能体模型并开展所述智能体模型的强化学习过程，获得空调机房当天消耗功率以作为强化学习智能体模型的单个输出数据还包括：所述强化学习智能体模型为经过多次强化学习过程的智能体模型；

其中，强化学习智能体模型为经过多次强化学习过程的智能体模型包括：所述强化学习智能体模型经过的强化学习过程的次数与所述空调机房中的空调数量成正比。

2.如权利要求1所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：

资源调配设备，与所述策略选择设备连接，用于在接收到人工干预请求时，派遣设定数量的温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预；

其中，在接收到人工干预请求时，派遣设定数量的温控管理人员到达空调机房现场执行温控的人工干预包括：所述设定数量的取值与所述空调机房的面积正向关联。

3.如权利要求2所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据收发接口，设置在所述资源调配设备和所述策略选择设备之间，用于在所述资源调配设备和所述策略选择设备之间建立双向的无线数据通信链路。

4.如权利要求1所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于，所述装置还包括：

参数存储设备，与所述强化学习设备连接，用于存储所述强化学习智能体模型的各项网络配置参数。

5.如权利要求1-4任一所述的利用神经网络的空调机房消耗功率分析装置，其特征在于：

将所述多个目标用户中预约工作时长最长的固定数目的数个目标用户分别对应的数个空调习惯设定温度作为输入数据包括：当所述多个目标用户的总数小于所述固定数目时，对差额数量的一个以上的空调习惯设定温度进行补零操作以获得固定数目的数个空调习惯设定温度。