CN109028480A - 一种恒温恒湿控制***及其方法 - Google Patents

一种恒温恒湿控制***及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109028480A
CN109028480A CN201810587841.5A CN201810587841A CN109028480A CN 109028480 A CN109028480 A CN 109028480A CN 201810587841 A CN201810587841 A CN 201810587841A CN 109028480 A CN109028480 A CN 109028480A
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
humidity
data
control
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810587841.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109028480B (zh
Inventor
莫源
张冬明
姚博
刘宗孺
李志为
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Gubei Electronic Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Gubei Electronic Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Gubei Electronic Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Gubei Electronic Technology Co Ltd
Priority to CN201810587841.5A priority Critical patent/CN109028480B/zh
Publication of CN109028480A publication Critical patent/CN109028480A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109028480B publication Critical patent/CN109028480B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F24F2110/12—Temperature of the outside air
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/20—Humidity

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明公开了一种恒温恒湿控制***，其包括：适于与外部互联网通信连接的云端服务器、采集模块、以及控制模块；其中采集模块和控制模块分别与云端服务器通信连接，采集模块用于检测收集室内温湿度数据并发送至云端服务器，控制模块用于控制室内空调的工作状态，云端服务器具有一温湿度预测模型，温湿度预测模型能够结合来自采集模块的当前室内温湿度数据、来自控制模块的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据对室内环境的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至控制模块对室内空调进行提前预控，确保室内保持恒温恒湿。

Description

一种恒温恒湿控制***及其方法
技术领域
本发明涉及一种恒温恒湿控制***及其方法。
背景技术
现有技术中的传统空调，通过比较当前室内温度和用户设定的温度来实现室内温度的调节。通过传感元件检测当前的室内温度，然后与用户设定的温度相比较，根据比较结果进行相应的控制处理。如果当前室内温度与设定温度存在偏差，则继续进行调温运作；如果当前室内温度与设定温度不存在偏差，则停止调温运作。空调能够将室内温度控制调节在人体感到舒适的范围内，提高了人们的生活水平。
但是，现有传统的空调控制方式还存在着明显的缺陷。室内的温度容易受到室外环境的影响干扰。例如，深夜室外温度下降后，室内的温度也会受到影响而相应地下降，中午室外温度上升后，室内的温度也会受到影响而相应上升。由于传统的空调控制方式单纯地依靠比较当前室内温度和设定温度来进行调温运作，其对于室内温度的调控是滞后的。传统空调只有检测到当前温度与设定温度出现明显偏差后才会进行相应的调控，无法真正实现对于室内环境的恒温恒湿控制。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种恒温恒湿控制***及其方法，能够准确预测一定时间后的室内温湿度，并对室内温湿度提前进行调控，实现了室内环境的恒温恒湿控制。
为了实现上述目的，本发明提供一种恒温恒湿控制***，其包括：
云端服务器，适于与外部互联网通信连接；
采集模块、控制模块；其中所述采集模块和所述控制模块分别与所述云端服务器通信连接，所述采集模块用于检测收集室内温湿度数据并发送至所述云端服务器，所述控制模块适于可控制地连接于室内空调，用于控制室内空调的工作状态，所述云端服务器具有一温湿度预测模型，所述温湿度预测模型能够结合来自所述采集模块的当前室内温湿度数据、来自所述控制模块的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据对室内环境的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块，从而实现了对室内空调的提前预控，确保室内保持恒温恒湿。
根据本发明的优选实施例，所述控制模块被设置每隔一段预设时间向所述云端服务器发送新产生的控制数据，用于所述云端服务器根据新的控制数据来训练所述温湿度预测模型，提高预测的准确性。
根据本发明的优选实施例，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
优选地，所述采集模块为SR3传感器。
优选地，所述控制模块为RM红外遥控器。
依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一种恒温恒湿控制方法，其包括以下步骤：
(S1)采集当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据；
(S2)将当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据输入一温湿度预测模型，对室内温湿度的变化进行预测，得到一预测结果；
(S3)根据所述预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据；
(S4)根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前的预控。
根据本发明的优选实施例，所述恒温恒湿控制方法进一步包括：步骤(S5)利用新产生的空调控制数据对所述温湿度预测模型进行训练。
根据本发明的优选实施例，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
根据本发明的优选实施例，所述步骤(S5)进一步包括以下步骤：
(S51)固定一个神经网络模型结构；
(S52)将输入的温湿度数据分成训练集和测试集；
(S53)随机初始化神经网络中各权重和偏置参数的值；
(S54)将训练集的数据输入到神经网络中，进行全连接层的线性和非线性运算，输出神经网络的预测值；
(S55)计算预测值与真实值的误差，进行反向传播，得到各权重和偏置参数的改变量，对权重和偏置参数进行修正；
(S56)重复步骤(S52)-步骤(S55)，直至预测值与真实值的误差满足预设的阈值条件结束。
根据本发明的优选实施例，所述步骤(S5)进一步包括：步骤(S57)改变神经网络模型结构，重复步骤(S52)-步骤(S56)，选取所有不同神经网络模型结构中预测值误差最小的模型用于室内温湿度变化的预测。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
能够根据当前的室内温湿度数据，并结合室外的温度和当前室内空调的控制数据，实现对室内温湿度环境变化的预测，根据预测结果对室内温湿度进行提前预控调整，实现室内环境保持恒温恒湿。
本发明的上述以及其它目的、特征、优点将通过下面的详细说明、附图、以及所附的权利要求进一步明确。
附图说明
图1是根据本发明的优选实施例的配置示意图；
图2是根据本发明的优选实施例的方法流程图；
图3是根据本发明的优选实施例的另一方法流程图；
图中：云端服务器10；采集模块20；控制模块30。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
参看附图之图1至图3，根据本发明的优选实施例的恒温恒湿控制***及其方法将在接下来的描述中被阐明。本发明所提供的所述恒温恒湿控制***能够根据当前室内温湿度数据，结合室外温度数据和室内空调的当前控制数据，对室内环境的温湿度变化做出***，然后根据预测结果对室内空调进行提前的预控调整，避免室内环境因室外环境的变化而受到干扰，实现室内环境保持恒温恒湿。
优选地，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
具体地，附图1示出了根据本发明优选实施例的恒温恒湿控制***的配置示意图。所述恒温恒湿控制***包括适于与外部互联网通信连接的云端服务器10、采集模块20、以及控制模块30。所述采集模块20和所述控制模块30通过电子通讯网络分别与所述云端服务器10通信连接。示例性的，所述云端服务器10可从外部互联网调取当前室外温度、上一整点室外温度、以及下一整点室外温度等室外环境的参数。
本领域技术人员容易理解的是，所述电子通讯网络可以是任何实现所述云端服务器10分别与所述控制模块30，所述采集模块20之间通讯的电子通讯网络。例如，所述电子通讯网络可为一局域网(LAN)，一城域网(MAN)，一广域网(WAN)，等互联网网络的一种。所述电子通讯网络也可以是其它能够实现所述云端服务器10和所述控制模块30，所述采集模块20之间通讯的通讯网络，如GSM、3G移动通讯网络(CDMA、CDMA 200、TD-CDMA、WCDMA等)、4G移动通信网络(TD-LTE、FDD-LTE等)、5G移动通讯网络、卫星通讯等通讯网络等。另外，所述控制模块30和所述采集模块20也可通过先接入无线局域网(WLAN)、蓝牙传输(Bluetooth)或热点(Hot Point)等网络，然后再通过这些无线通讯网络接入或连接至所述电子通讯网络的方式，实现与所述云端服务器10之间通讯。或者，所述控制模块30和所述采集模块20也可以通过预先设定的自定义通信数据协议与所述云端服务器10进行通信。
所述采集模块20用于检测收集室内温湿度数据并发送至所述云端服务器10。所述控制模块30适于可控制地连接于室内空调，用于控制室内空调的工作状态。所述云端服务器10具有一温湿度预测模型，能够对室内的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块30，通过控制模块30对室内空调的工作状态进行提前的预控调整。
优选地，所述采集模块20为SR3传感器。
优选地，所述控制模块30为RM红外遥控器。
更具体地来说，所述云端服务器10接收并结合来自所述采集模块20的当前室内温湿度数据、来自所述控制模块30的对室内空调的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据，通过调整模型结构和模型参数对所述温湿度预测模型进行不断训练，选取预测误差最小的模型结构并固定模型参数。所述温湿度预测模型能够结合来自所述采集模块20的当前室内温湿度数据、来自所述控制模块30的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据对室内环境的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块30。所述控制模块30根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前的预控调整，使得室内环境保持恒温恒湿。
也就是说，所述温湿度预测模型可以在已知当前室内温湿度、当前室外温度、上一整点室外温度、下一整点室外温度和当前空调控制数据等情况下预测出一定时间之后室内的温湿度，然后对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据。例如，当前是深夜十二点，所述云端服务器10通过互联网调取得到30分钟之后室外温度将下降2度，所述温湿度预测模型能够预测出室内温湿度因外界环境干扰在30分钟后的变化，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块30对室内空调进行提前预控，使得30分钟之后室内的温湿度不会受到室外温度急剧下降的影响。
优选地，所述控制模块30被设置每隔一段预设时间向所述云端服务器10发送新产生的控制数据，用于所述云端服务器10根据新的控制数据来训练所述温湿度预测模型，提高预测的准确性。
现有技术中的传统空调单纯地依靠比较当前室内温度与设定温度的偏差来对空调的工作状态进行调整，其对于室内环境的调控是滞后的。相比于现有技术，本发明所提供的恒温恒湿控制***能够根据当前的室内温湿度数据，并结合室外的温度和当前的空调控制数据，实现对室内温湿度环境变化的预测，根据预测结果对室内温湿度进行提前预控调整，实现室内环境保持恒温恒湿。
如附图2所示，本发明进一步提供一种恒温恒湿控制方法，其包括以下步骤：
(S1)采集当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据；
(S2)将当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据输入一温湿度预测模型，对室内温湿度的变化进行预测，得到一预测结果；
(S3)根据所述预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据；
(S4)根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前的预控。
优选地，所述恒温恒湿控制方法进一步包括：步骤(S5)利用新产生的空调控制数据对所述温湿度预测模型进行训练，提高预测的准确率。
优选地，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
具体地，如附图3所示，所述步骤(S5)进一步包括以下步骤：
(S51)固定一个神经网络模型结构；
(S52)将输入的温湿度数据分成训练集和测试集；
(S53)随机初始化神经网络中各权重和偏置参数的值；
(S54)将训练集的数据输入到神经网络中，进行全连接层的线性和非线性运算，输出神经网络的预测值；
(S55)计算预测值与真实值的误差，进行反向传播，得到各权重和偏置参数的改变量，对权重和偏置参数进行修正；
(S56)重复步骤(S52)-步骤(S55)，直至预测值与真实值的误差满足预设的阈值条件结束。
优选地，所述步骤(S5)进一步包括：步骤(S57)改变神经网络模型结构，重复步骤(S52)-步骤(S56)，选取所有不同神经网络模型结构中预测值误差最小的模型用于室内温湿度变化的预测。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

Claims (9)

1.一种恒温恒湿控制***，其特征在于，包括：
云端服务器，适于与外部互联网通信连接；
采集模块、控制模块；其中所述采集模块和所述控制模块分别与所述云端服务器通信连接，所述采集模块用于检测收集室内温湿度数据并发送至所述云端服务器，所述控制模块适于可控制地连接于室内空调，用于控制室内空调的工作状态，所述云端服务器具有一温湿度预测模型，所述温湿度预测模型能够结合来自所述采集模块的当前室内温湿度数据、来自所述控制模块的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据对室内环境的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块，所述控制模块根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前预控。
2.如权利要求1所述之恒温恒湿控制***，其特征在于，所述控制模块被设置每隔一段预设时间向所述云端服务器发送新产生的控制数据，用于所述云端服务器根据新的控制数据来训练所述温湿度预测模型。
3.如权利要求1所述之恒温恒湿控制***，其特征在于，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
4.如权利要求1-3中任一项所述之恒温恒湿控制***，其特征在于，所述采集模块为SR3传感器，所述控制模块为RM红外遥控器。
5.一种恒温恒湿控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)采集当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据；
(S2)将当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据输入一温湿度预测模型，对室内温湿度的变化进行预测，得到一预测结果；
(S3)根据所述预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据；
(S4)根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前的预控。
6.如权利要求5所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。
7.如权利要求5或6所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，进一步包括：步骤(S5)利用新产生的空调控制数据对所述温湿度预测模型进行训练。
8.如权利要求7所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，所述步骤(S5)进一步包括以下步骤：
(S51)固定一个神经网络模型结构；
(S52)将输入的温湿度数据分成训练集和测试集；
(S53)随机初始化神经网络中各权重和偏置参数的值；
(S54)将训练集的数据输入到神经网络中，进行全连接层的线性和非线性运算，输出神经网络的预测值；
(S55)计算预测值与真实值的误差，进行反向传播，得到各权重和偏置参数的改变量，对权重和偏置参数进行修正；
(S56)重复步骤(S52)-步骤(S55)，直至预测值与真实值的误差满足预设的阈值条件结束。
9.如权利要求8所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，所述步骤(S5)进一步包括：步骤(S57)改变神经网络模型结构，重复步骤(S52)-步骤(S56)，选取所有不同神经网络模型结构中预测值误差最小的模型用于室内温湿度变化的预测。
CN201810587841.5A 2018-06-08 2018-06-08 一种恒温恒湿控制***及其方法 Active CN109028480B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810587841.5A CN109028480B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 一种恒温恒湿控制***及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810587841.5A CN109028480B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 一种恒温恒湿控制***及其方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109028480A true CN109028480A (zh) 2018-12-18
CN109028480B CN109028480B (zh) 2021-08-20

Family

ID=64612489

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810587841.5A Active CN109028480B (zh) 2018-06-08 2018-06-08 一种恒温恒湿控制***及其方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109028480B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109945439A (zh) * 2019-03-29 2019-06-28 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司 一种室内环境参数控制方法及***
CN110082979A (zh) * 2019-03-19 2019-08-02 中国科学院自动化研究所 交通工具玻璃透明度的调节方法和装置
CN110135656A (zh) * 2019-05-27 2019-08-16 中国科学院自动化研究所 建筑用电致变色玻璃的智能调节方法、***、装置
CN110454923A (zh) * 2019-09-03 2019-11-15 广州原典装饰设计有限公司 一种智能室温调节***
CN110986249A (zh) * 2019-11-07 2020-04-10 珠海格力电器股份有限公司 空调的自调节控制方法、***及空调器
WO2020237668A1 (zh) * 2019-05-31 2020-12-03 亿可能源科技（上海）有限公司 空调***的管理方法、控制方法及存储介质、控制平台
CN112484259A (zh) * 2020-12-04 2021-03-12 珠海格力电器股份有限公司 湿度控制方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101825327A (zh) * 2010-05-28 2010-09-08 哈尔滨工业大学 基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法
CN102563808A (zh) * 2012-01-11 2012-07-11 华南理工大学 一种室内环境舒适度的自动控制方法
US20150019030A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Scentair Technologies, Inc. Bias setting in a scent delivery system
CN104374053A (zh) * 2014-11-25 2015-02-25 珠海格力电器股份有限公司 一种智能控制方法、装置及***
CN105387565A (zh) * 2015-11-24 2016-03-09 深圳市酷开网络科技有限公司 调节温度的方法和装置
JP2017003192A (ja) * 2015-06-10 2017-01-05 株式会社東芝 エネルギー管理装置、エネルギー管理方法及びエネルギー管理プログラム
CN106322656A (zh) * 2016-08-23 2017-01-11 海信（山东）空调有限公司 一种空调控制方法及服务器和空调***
CN107730087A (zh) * 2017-09-20 2018-02-23 平安科技（深圳）有限公司 预测模型训练方法、数据监控方法、装置、设备及介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101825327A (zh) * 2010-05-28 2010-09-08 哈尔滨工业大学 基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法
CN102563808A (zh) * 2012-01-11 2012-07-11 华南理工大学 一种室内环境舒适度的自动控制方法
US20150019030A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-15 Scentair Technologies, Inc. Bias setting in a scent delivery system
CN104374053A (zh) * 2014-11-25 2015-02-25 珠海格力电器股份有限公司 一种智能控制方法、装置及***
JP2017003192A (ja) * 2015-06-10 2017-01-05 株式会社東芝 エネルギー管理装置、エネルギー管理方法及びエネルギー管理プログラム
CN105387565A (zh) * 2015-11-24 2016-03-09 深圳市酷开网络科技有限公司 调节温度的方法和装置
CN106322656A (zh) * 2016-08-23 2017-01-11 海信（山东）空调有限公司 一种空调控制方法及服务器和空调***
CN107730087A (zh) * 2017-09-20 2018-02-23 平安科技（深圳）有限公司 预测模型训练方法、数据监控方法、装置、设备及介质

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110082979A (zh) * 2019-03-19 2019-08-02 中国科学院自动化研究所 交通工具玻璃透明度的调节方法和装置
CN109945439A (zh) * 2019-03-29 2019-06-28 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司 一种室内环境参数控制方法及***
CN110135656A (zh) * 2019-05-27 2019-08-16 中国科学院自动化研究所 建筑用电致变色玻璃的智能调节方法、***、装置
WO2020237668A1 (zh) * 2019-05-31 2020-12-03 亿可能源科技（上海）有限公司 空调***的管理方法、控制方法及存储介质、控制平台
CN113348330A (zh) * 2019-05-31 2021-09-03 亿可能源科技（上海）有限公司 空调***的管理方法、控制方法及存储介质、控制平台
CN113348330B (zh) * 2019-05-31 2023-04-04 亿可能源科技（上海）有限公司 空调***的管理方法、控制方法及存储介质、控制平台
CN110454923A (zh) * 2019-09-03 2019-11-15 广州原典装饰设计有限公司 一种智能室温调节***
CN110986249A (zh) * 2019-11-07 2020-04-10 珠海格力电器股份有限公司 空调的自调节控制方法、***及空调器
CN112484259A (zh) * 2020-12-04 2021-03-12 珠海格力电器股份有限公司 湿度控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN112484259B (zh) * 2020-12-04 2021-11-16 珠海格力电器股份有限公司 湿度控制方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109028480B (zh) 2021-08-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109028480A (zh) 一种恒温恒湿控制***及其方法
CN106545956B (zh) 新风机的控制方法及装置
US7966104B2 (en) Apparatus and method for the control of the indoor thermal environment having feed forward and feedback control using adaptive reference models
US11022333B2 (en) Control for device in a predetermined space area
CN103994551B (zh) 能源管理方法及***
CN109405195A (zh) 空调智能控制***及方法
US20140000836A1 (en) Method for Operating Building Climate Control System Using Integrated Temperature and Humidity Models
CN104075402A (zh) 智能空调控制方法和***
CN109140660B (zh) 用于空调的智能控温方法及装置、空调、存储介质
CN106352486B (zh) 一种空调的节能控制方法和控制***
CN106885333B (zh) 空调器控制方法、控制器及空调器
CN107314506B (zh) 空气调节器及其运行控制调节方法以及***
CN103196203A (zh) 空调器及其控制方法和装置
CN106740936B (zh) 基于轨道车辆的空调控制方法和装置
CN109520071A (zh) 一种基于支持向量机学习的空调自适应控制方法及***
CN106247567B (zh) 一种空调控制方法及装置
CN113359486A (zh) 一种基于神经网络算法调控的智能窗户***及调节方法
CN108302694B (zh) 一种空调控制方法和装置
CN108361928A (zh) 基于图像识别的空调控制方法及***
CN109520092B (zh) 一种室内环境参数控制方法及空气调节装置
CN115264787A (zh) 用于控制空调的方法及装置、空调、存储介质
JP7342598B2 (ja) 空気調和システム
KR101959886B1 (ko) 온실의 구동기의 파라미터를 결정하는 서버 및 방법
CN109028490A (zh) 一种房门内外温差控制方法、装置及空调器
CN205279345U (zh) 智能空调

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 310051 Room 101, 1st Floor, Block C, No. 57, Changhe Street, Binjiang District, Hangzhou City, Zhejiang Province

Applicant after: Hangzhou Bolian Intelligent Technology Co., Ltd.

Address before: 310051 Room 106, Building No. 1, 611 Jianghong Road, Changhe Street, Binjiang District, Hangzhou City, Zhejiang Province

Applicant before: Hangzhou Gubei Electronic Technology Co., Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant