基于数据分析的中央空调自动控制系统及方法与流程
本发明涉及自动控制，尤其涉及一种基于数据分析的中央空调自动控制系统及方法。
背景技术：
1、随着现代科技的飞速发展，中央空调系统已成为现代建筑不可或缺的一部分，特别是在大型商业建筑、办公大楼和住宅楼中，其对于室内环境的调控作用日益显著。然而，传统的中央空调控制系统往往基于固定的设定参数运行，缺乏实时响应能力，这导致了能源浪费、室内环境不舒适以及运维成本过高等问题。
2、因此，提出一种基于数据分析的中央空调自动控制系统及方法。
技术实现思路
1、本说明书提供一种基于数据分析的中央空调自动控制系统及方法，通过对数据的分析，系统能够自动调整空调设备的运行模式，以提供更加舒适的室内环境。
2、本说明书提供一种基于数据分析的中央空调自动控制系统，包括：
3、获取模块，用于获取若干个室内人员数据；所述室内人员数据包括人脸数据、人员露肤度数据；
4、匹配模块，用于将所述人脸数据与用户数据库匹配，确定与所述人脸数据对应的人员偏好数据；
5、比对模块，用于将若干个所述人员偏好数据进行逐一比对，得到比对结果；
6、调控模块，用于将所述比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略。
7、可选的，获取人员露肤度的方式包括通过红外传感器/穿戴式设备。
8、可选的，所述比对模块，包括：
9、逐一判断若干个所述人员偏好数据之间的差异是否符合预设偏差；
10、当若干个所述人员偏好数据之间的差异符合所述预设偏差时，取若干个所述人员偏好数据的平均值为所述比对结果。
11、可选的，还包括：
12、当若干个所述人员偏好数据之间的差异不符合所述预设偏差时，将若干个所述人员偏好数据输入投票模型，得到比对结果。
13、可选的，所述调控模块之后，包括：
14、基于所述自动控制策略调整中央空调的参数，通过所述穿戴式设备实时监测室内人员的生理参数；
15、基于所述室内人员的生理参数分析得到室内人员的活动水平数据和热量损失数据；
16、将所述室内人员的活动水平数据和热量损失数据反馈至多变量强化学习模型，实现实时调控中央空调自动控制策略。
17、可选的，还包括：
18、获取若干个人员位置数据；
19、基于所述人员位置数据将获取的人脸数据、人员露肤度数据划分，得到分区人员数据；
20、按照分区将所述人脸数据与用户数据库匹配，确定与所述人脸数据对应的人员偏好数据；
21、按照分区将所述人员偏好数据进行逐一比对，得到同一分区比对结果；
22、将所述同一分区比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到分区中央空调自动控制策略。
23、可选的，所述调控模块，包括：
24、获取室内温度数据、室外温度数据；
25、将所述比对结果、所述人员露肤度数据、室内温度数据、室外温度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略；其中，所述多变量强化学习模型包括多智能体强化学习模型或分层强化学习模型。
26、本说明书提供一种基于数据分析的中央空调自动控制方法，包括：
27、获取若干个室内人员数据；所述室内人员数据包括人脸数据、人员露肤度数据；
28、将所述人脸数据与用户数据库匹配，确定与所述人脸数据对应的人员偏好数据；
29、将若干个所述人员偏好数据进行逐一比对，得到比对结果；
30、将所述比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略。
31、可选的，获取人员露肤度的方式包括通过红外传感器/穿戴式设备。
32、可选的，所述将若干个所述人员偏好数据进行逐一比对，得到比对结果，包括：
33、逐一判断若干个所述人员偏好数据之间的差异是否符合预设偏差；
34、当若干个所述人员偏好数据之间的差异符合所述预设偏差时，取若干个所述人员偏好数据的平均值为所述比对结果。
35、可选的，还包括：
36、当若干个所述人员偏好数据之间的差异不符合所述预设偏差时，将若干个所述人员偏好数据输入投票模型，得到比对结果。
37、可选的，所述将所述比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略之后，包括：
38、基于所述自动控制策略调整中央空调的参数，通过所述穿戴式设备实时监测室内人员的生理参数；
39、基于所述室内人员的生理参数分析得到室内人员的活动水平数据和热量损失数据；
40、将所述室内人员的活动水平数据和热量损失数据反馈至多变量强化学习模型，实现实时调控中央空调自动控制策略。
41、可选的，还包括：
42、获取若干个人员位置数据；
43、基于所述人员位置数据将获取的人脸数据、人员露肤度数据划分，得到分区人员数据；
44、按照分区将所述人脸数据与用户数据库匹配，确定与所述人脸数据对应的人员偏好数据；
45、按照分区将所述人员偏好数据进行逐一比对，得到同一分区比对结果；
46、将所述同一分区比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到分区中央空调自动控制策略。
47、可选的，所述将所述比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略，包括：
48、获取室内温度数据、室外温度数据；
49、将所述比对结果、所述人员露肤度数据、室内温度数据、室外温度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略；其中，所述多变量强化学习模型包括多智能体强化学习模型或分层强化学习模型。
50、本发明至少包括以下优点：
51、1.利用多变量强化学习模型，能够根据实时数据自动调整中央空调的控制策略，实现智能化的环境管理，提高了控制的精确度和响应速度；
52、2.比对模块通过差异判断和投票模型的应用，能够灵活处理不同情况下的人员偏好数据，确保最终得到的控制策略符合大多数人的需求，提高了系统的适应性和决策质量；
53、3.通过实时监测室内人员的生理参数并反馈至多变量强化学习模型，实现实时调控中央空调自动控制策略，不仅能够提高系统的响应速度和控制精度，还能够优化能源利用和提升用户体验；
54、不同区域的人员分布、活动水平及环境需求可能存在差异，通过分区控制，系统能够合理分配资源，避免能源的浪费，提高整体能效。
技术特征：
1.基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，获取人员露肤度的方式包括通过红外传感器/穿戴式设备。
3.如权利要求2所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，所述比对模块，包括：
4.如权利要求3所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，还包括：
5.如权利要求4所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，所述调控模块之后，包括：
6.如权利要求5所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，还包括：
7.如权利要求1所述的基于数据分析的中央空调自动控制系统，其特征在于，所述调控模块，包括：
8.基于数据分析的中央空调自动控制方法，其特征在于，包括：
技术总结
本发明提供了一种基于数据分析的中央空调自动控制系统及方法，涉及自动控制技术领域，包括获取模块，用于获取若干个室内人员数据；所述室内人员数据包括人脸数据、人员露肤度数据；匹配模块，用于将所述人脸数据与用户数据库匹配，确定与所述人脸数据对应的人员偏好数据；比对模块，用于将若干个所述人员偏好数据进行逐一比对，得到比对结果；调控模块，用于将所述比对结果、所述人员露肤度数据输入多变量强化学习模型，得到中央空调自动控制策略。本发明通过对数据的分析，系统能够自动调整空调设备的运行模式，以提供更加舒适的室内环境。
技术研发人员：吴勇,谭艳平,邱宜春,谭卫平
受保护的技术使用者：深圳市昶檀净化科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23