CN111006303A - 一种智能采暖控制***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及供暖控制技术领域，尤其涉及一种智能采暖控制***及方法，所述智能采暖控制***包括采集单元、采集单元、处理单元。通过采集单元获取温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息，再通过处理单元学***衡，减少壁挂炉启停的次数，减少废气排放，更加环保；同时可同时控制不同房间处于不同的温度，减少采暖工程业者的工作量，降低人力成本。

Description

一种智能采暖控制***及方法

技术领域

本发明涉及供暖控制技术领域，尤其涉及一种智能采暖控制***及方法。

背景技术

传统的房间温控器是采用一种具室温探头的温控器通过有线或无线将温度信号以及用户得室温设定信号传送到壁挂炉，当房间温度到达设定温度之后，壁挂炉停止燃烧运行；当房间温度下降到设定温度以下时，又再次启动壁挂炉燃烧运行。这种房间温度的控制方式，属于一种制后性控制，使房间温度始终处于波动式状态，无法及时得到一个舒适性的采暖体验；再者由于壁挂炉本身在采暖季节长期处于频繁起停状态，对燃气消耗特别大，同时产生较大废气排放，不利于环保。另外，对一个多房间用暖的用户，由于各房间面积、房型差异，楼层高低，气候变后等因素也会使各房间的热力需求产生差异，传统型的房间温控器无法满足这些变量所造成的热力平衡问题，致使采暖工程业者在用户家中调节热力平衡和工作越行繁难，增加人力成本。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种智能采暖控制***及方法，解决现有的零冷水燃气器具智能化程度低，容易造成燃气的浪费和机器的使用寿命低等问题。

本发明的技术方案如下：

本发明提供一种智能采暖控制***，控制设置在不同位置的挂壁炉采暖组件，其包括：

采集单元，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；

处理单元，预设有学习模型和供热模型；所述学习模型根据采集单元传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；所述供热模型根据学习模型获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；

温控单元，根据处理单元的学习模型和供热模型的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工作。

本发明的更进一步优选方案是：所述采集单元包括：

室内温度模块，用于采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度；

室内环境模块，用于采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；

采暖信息模块，用于采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度；

室外温度模块，用于采集实时室外温度。

本发明的更进一步优选方案是：所述供热模型包括：

房屋结构影响子模型，获取采暖***类型、房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；

快速升温补偿温度子模型，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；

采暖出水温度子模型，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

本发明的更进一步优选方案是：所述室内温度模块集成在温控器上；所述采暖信息模块集成在挂壁炉组件上；所述温控单元集成在网关型控制设备上；所述室外温度模块、处理单元集成在服务器上。

本发明的更进一步优选方案是：所述智能采暖控制***还包括：用于网关型控制设备和温控器的之间数据交换的第一RF无线传输模块，和用于网关型控制设备和挂壁炉采暖组件的之间数据交换的第二RF无线传输模块。

本发明的更进一步优选方案是：所述智能采暖控制***还包括：用于服务器和网关型控制设备的之间数据交换的WiFi模块，以传输温度信息、室内环境信息；壁挂炉采暖组件信息以及控制信息。

本发明还提供一种方法：所述方法的步骤包括：

步骤A，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；

步骤B，预设学习模型和供热模型；通过学习模型根据采集单元传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；通过供热模型根据学习模型获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；

步骤C，根据处理单元的学习模型和供热模型的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工作。

本发明的更进一步优选方案是：所述步骤A包括：

步骤A1，采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度、实时室外温度；

步骤A2，采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；

步骤A3，采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度。

本发明的更进一步优选方案是：所述步骤B包括：

步骤B1，获取采暖***类型、房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；

步骤B2，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；

步骤B3，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

本发明的有益效果是：通过采集单元获取温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息，再通过处理单元学***衡，减少壁挂炉启停的次数，减少废气排放，更加环保；同时可同时控制不同房间处于不同的温度，减少采暖工程业者的工作量，降低人力成本。

附图说明

图1是本发明实施例的智能采暖控制***的结构示意图；

图2是本发明实施例的智能采暖控制***组合示意图；

图3是本发明实施例的供热模型的结构示意图；

图4是本发明实施例的挂壁炉采暖组件和智能采暖控制***的组合示意图；

图5是本发明实施例的智能采暖控制方法的流程图；

图6是本发明实施例的步骤S100的流程图；

图7是本发明实施例的步骤S200的流程图；

图8是本发明实施例的温差查询表。

具体实施方式

本发明提供一种智能采暖控制***及方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供的一种智能采暖控制***，用于控制设置在不同位置的挂壁炉采暖组件，一并参见图1至图8，其包括：采集单元100，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；处理单元200，预设有学习模型210和供热模型220；所述学习模型根据采集单元100传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；所述供热模型220根据学习模型210获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；温控单元300，根据处理单元200的学习模型210和供热模型220的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工。

通过采集单元100获取温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息，再通过处理单元200学***衡，减少壁挂炉启停的次数，减少废气排放，更加环保；可同时控制不同房间处于不同的温度，减少采暖工程业者的工作量，降低人力成本。

其中，所述温度信息包括室内目标温度、实时室内温度、实时室外温度，所述室内目标温度为用户采暖时使用的室内温度，所述室内目标温度根据用户的喜欢而进行变化。例如，当用户喜欢室内温度高时，所述室内目标温度的数值便会偏高。

其中，所述学习模型210，核心是根据用户基于不同时间和不同位置的采暖行为，即室内目标温度，通过整合计算出不同位置以及不同时间段的最佳温度；其中，所述不同位置指的是不同的房间，即不同房间内的最佳温度。所述最佳温度等于多个室内目标温度的总和除以测量天数。更进一步的，所述学习模型还根据用户习惯获取供暖时间，所述供暖时间包括预热时间、开始时间、持续时间以及结束时间。

其中，所述供热模型220，核心是根据用户基于不同时间以及不同位置的最佳温度，结合室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息以及温度信息，计算出该时间段的采暖出水温度。所述温控单元根据各个房间的采暖出水温度的不同控制壁挂炉采暖组件500进行工作。

优选地，所述采集单元100包括：

室内温度模块110，用于采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度。室内环境模块120，用于采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；采暖信息模块130，用于采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度；室外温度模块140，用于采集实时室外温度。

其中，所述室内目标温度、实时室内温度可通过设置在室内的温控器400进行采集；所述房屋面积(m²)、房屋建筑类型、以及房屋散热系数由用户根据房屋信息进行设定，或根据从网上获取房屋信息进行设定；所述采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度由壁挂炉采暖组件进行采集和设定。所述实时室外温度通过设置在室外的温度传感器进行收集或通过互联网收集当地室外温度信息。

优选地，如图1所示，所述供热模型220包括：

房屋结构影响子模型221，获取采暖***类型、房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；快速升温补偿温度子模型222，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；采暖出水温度子模型223，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

所述房屋结构影响系数的计算公式为：

其中，房屋结构影响系数为CBS；采暖***类型为HST，其具体取值规则为：地暖：1，暖气片：1.2；房屋面积(m2)为HS；房屋建筑类型为HBT，其具体取值规则为：公寓：1，商用：1.1，别墅：1.2；房屋散热系数为CHR，其取值为1，可根据实际散热情况进行修正。

所述快速升温补偿温度的计算公式为：

RCT＝CBS×(TRT-CRT)×CS

其中，快速升温补偿温度为RCT；实时室内温度为CRT；室内目标温度为TRT；温度控制灵敏度为CS，其中，所述温控灵敏度(CS)由用户进行设置，当温度控制灵敏度(CS)越大时，温控速度越快，但随之温度波动也会越大，CS并不是越大越好，其取决于用户对温度变化的敏感程度，对温度敏感的用户，CS的值应适量调小，对温度不敏感且希望更快速控温的用户，CS值可适量调大。CS的默认值为5。

所述采暖出水温度的计算公式为：

HT＝TD×SC+RCT+HRT

其中，采暖出水温度和采暖回水温度的温度差为TD；所述TD由实验室进行设定，其具体数值可查表获取，具体请参照附图8。所述表格以室内目标温度与室外温度差为横坐标，采暖出水温度和采暖回水温度的温度差为纵坐标，并根据房屋结构影响系数确定横坐标与纵坐标的关系。采暖出水温度为HT；采暖回水温度为HRT；室外实时温度为OT；睡眠补偿系数为SC，其中，SC(sleeping compensation)睡眠模式默认为1-0.5，非睡眠模式默认为1。

更进一步的，所述采暖出水温度的计算还包括修正系数。其中，MAX_RT：升温时段最高出水温度(暖气片***80℃，地暖***60℃)；MAX_CT：恒温时段最高出水温度(暖气片***70℃，地暖***50℃)。为了保护采暖水管路，最大采暖水出水温度在不同管道和不同加热阶段的选择也不同。当CRT(实时室内温度)小于TRT(目标室内温度)5摄氏度以上时，认为壁挂炉处于需要加速升温时段，此时壁挂炉采暖水的最高出水温度为MAX_RT(暖气片***80℃，地暖***60℃)。当CRT与TRT相差在5摄氏度以内时，认为壁挂炉处于保持恒温阶段，此时的最高出水温度为MAX_CT(暖气片***70℃，地暖***50℃)。

以北京的常规供暖为例，模拟此算法提供的采暖水出水温度：

北京1月份某日午夜，气温-7摄氏度，用户房屋为公寓式90平米户型，采用地暖供热，房间室内目标温度设置为16摄氏度，实时室内温度为10摄氏度，实时回水温度为28摄氏度，则：

RCT＝0.9×(16-10)×3＝16.2

HT＝10.2×1+16.2+35＝61.4

可得此时此刻此房屋所需的采暖水室内目标温度为61.4摄氏度，超出最大值(地暖***60℃)，***自动修正为60度。当房间温度达到设定的室内目标温度时，***进入保持恒温状态。彼时，采暖水出水温度将不再需要升温补偿(RCT)，***自动修正，出水温将会进行相应的作下降调整。

优选地，如图1所示，所述室内温度模块110集成在温控器400上；所述采暖信息模块130集成在挂壁炉组件500上；所述温控单元300集成在网关型控制设备600上；所述室内环境模块120、室外温度模块140、处理单元200集成在服务器700上。

本实施例中，将暖信息模块130在挂壁炉组件500上获取的采暖信息以及室内温度模块110在温控器400上获取的室内温度信息，传输至网关型控制设备600后，再传输到服务器700；然后结合服务器700上的室内环境模块120、室外温度模块140获取的实时室外温度信息气候环境信息，由处理单元进行学习和分析演算，输出处理结果发送至网关型控制设备600，最后由网关型控制设备600上的温控单元300发送执行信号至挂壁炉组件500，控制挂壁炉组件500的工作。

本实施例中，所述壁挂炉采暖组件500包括用于提供暖气的壁挂炉510、采暖出水***520以及采暖回水***530；所述采暖出水***520***用于控制多个房间的供热量，所述采暖回水***530用于回收利用采暖水，让采暖出水***520处于更高效的换热状态，提高整个采暖出水***520的供暖性能。

其中，所述采暖出水***520包括采暖出水水路527、采暖控制器521、为采暖控制器521提供能源的电源525、和用于为房间供暖的多条采暖通道522、连接采暖出水水路527和多条采暖通道522的分水器523、以及设置在采暖出水水路527上的出水温度传感器526；所述分水器523上设置有用于控制采暖通道522采暖出水流量大小的阀门524。所述阀门524通过步进马达进行控制，控制精度更加高。

其中，所述采暖回水***530包括用于收集回水的集水器532，与集水器532连接的回水水路535、设置在集水器532上的回水温度传感器534和回水流量传感器533，以及设置在壁挂炉510回水端的循环泵531。更进一步的，所述壁挂炉510出水端和回水端一侧还设置有去藕罐540。通过增加一个去藕罐540，可实现供水与回水的各自的循环，互不干扰，实现热量的无损失传递。

所述智能采暖控制***的具体工作流程为：通过采集单元100获取获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；再通过处理单元200计算获取基于不同时间段且不同位置(房间)的最佳温度，以及各个房间采暖出水温度。所述温控单元300根据各个房间的采暖出水温度确定最高采暖出水温(即采暖出水水路的温度)，所述最高采暖出水温通过壁挂炉510控制，最后通过步进马达控制各个阀门524达到控制各个房间的流量，以实现不同房间不同温度的设置。

优选地，如图1所示，所述智能采暖控制***还包括：所述智能采暖控制***还包括：用于网关型控制设备600和温控器400的之间数据交换的第一RF无线传输模块810，和用于网关型控制设备600和挂壁炉采暖组件500的之间数据交换的第二RF无线传输模块820。通过第一RF无线传输模块810、第二RF无线传输模块820进行数据传输，可以有效的提供数据信息交换的传输效率，提高智能采暖控制***的工作效率。

进一步的，如图1、图2所示，所述智能采暖控制***还包括：用于服务器700和网关型控制设备600的之间数据交换的WiFi模块900，以传输温度信息、室内环境信息；壁挂炉采暖组件信息以及控制信息。通过WiFi模块900即可实现网关型控制设备600与服务器700的无线连接，传播效率高。

进一步的，本发明实施例还提供一种方法：所述方法的步骤包括：

步骤S100，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；

步骤S200，预设学习模型和供热模型；通过学习模型根据采集单元传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；通过供热模型根据学习模型获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；

步骤S300，根据处理单元的学习模型和供热模型的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工作。

通过获取温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息，学***衡，减少壁挂炉启停的次数，减少废气排放，更加环保；可同时控制不同房间处于不同的温度，减少采暖工程业者的工作量，降低人力成本。

进一步的，如图1、图3所示，所述步骤S100包括：

步骤S110，采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度、实时室外温度；

步骤S120，采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；

步骤S130，采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度。

其中，所述室内目标温度、实时室内温度可通过设置在室内的温控器400进行采集；所述房屋面积(m²)、房屋建筑类型、以及房屋散热系数由用户根据房屋信息进行设定，或根据从网上获取房屋信息进行设定；所述采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度由壁挂炉采暖组件进行采集和设定。所述实时室外温度通过设置在室外的温度传感器进行收集或通过互联网收集当地室外温度信息。

进一步的，如图1、图3所示，所述步骤S200包括：

步骤S210，获取室内环境模块的房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；

步骤S220，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；

步骤S230，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

本发明实施例的一种能采暖控制***及方法，可通过互联网对家庭内各个房间进行远程设定在不同时间的需求温度，使家庭采暖体验更加灵活，更舒适，更节能，更环保。此外，还可以灵活调节各房间内的热力平衡，有效降低采暖工程业者在用户家庭安装施工时，经常遭遇热力不平衡的工作难度，有效降低安装和维护成本，凸显本申请的新颖性与经济性。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种智能采暖控制***，用于控制设置在不同位置的挂壁炉采暖组件，其特征在于，包括：

采集单元，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；

处理单元，预设有学习模型和供热模型；所述学习模型根据采集单元传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；所述供热模型根据学习模型获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；

温控单元，根据处理单元的学习模型和供热模型的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工作。

2.根据权利要求1所述的智能采暖控制***，其特征在于，所述采集单元包括：

室内温度模块，用于采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度；

室内环境模块，用于采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；

采暖信息模块，用于采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度；

室外温度模块，用于采集实时室外温度。

3.根据权利要求2所述的智能采暖控制***，其特征在于，所述供热模型包括：

房屋结构影响子模型，获取采暖***类型、房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；

快速升温补偿温度子模型，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；

采暖出水温度子模型，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

4.根据权利要求2所述的智能采暖控制***，其特征在于，所述室内温度模块集成在温控器上；所述采暖信息模块集成在挂壁炉组件上；所述温控单元集成在网关型控制设备上；所述室外温度模块、处理单元集成在服务器上。

5.根据权利要求4所述的智能采暖控制***，其特征在于，所述智能采暖控制***还包括：用于网关型控制设备和温控器的之间数据交换的第一RF无线传输模块，和用于网关型控制设备和挂壁炉采暖组件的之间数据交换的第二RF无线传输模块。

6.根据权利要求5所述的智能采暖控制***，其特征在于，所述智能采暖控制***还包括：用于服务器和网关型控制设备的之间数据交换的WiFi模块，以传输温度信息、室内环境信息；壁挂炉采暖组件信息以及控制信息。

7.一种方法，其特征在于，应用于如所述权利要求1-6任一所述的智能采暖控制***中，所述方法的步骤包括：

步骤A，获取基于不同时间段且不同位置的温度信息、室内环境信息、以及壁挂炉采暖组件信息；

步骤B，预设学习模型和供热模型；通过学习模型根据采集单元传输的大数据进行机器学习，获取基于不同时间段且不同位置的最佳温度；通过供热模型根据学习模型获取的最佳温度，结合温度信息、室内环境信息、壁挂炉采暖组件信息，计算采暖出水温度；

步骤C，根据处理单元的学习模型和供热模型的计算结果控制挂壁炉采暖组件的工作。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤A包括：

步骤A1，采集不同时间段且不同位置的室内目标温度、实时室内温度、实时室外温度；

步骤A2，采集房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数；

步骤A3，采集壁挂炉组件的采暖***类型，采暖水回水温度，升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤B包括：

步骤B1，获取采暖***类型、房屋面积、房屋建筑类型、以及房屋散热系数，并计算房屋结构影响系数；

步骤B2，获取房屋结构影响系数、实时室内温度、实时室外温度、室内目标温度，并计算快速升温补偿温度；

步骤B3，获取房屋结构影响系数、快速升温补偿温度、实时室内温度、实时室外温度、采暖水回水温度、以及升温时段最高出水温度，恒温时段最高出水温度，并计算采暖出水温度。

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