【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及節能通風，特別涉及一種節能通風系統的智能控制方法及相關設備。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加快和人們生活水平的提高，室內空氣質量成為公眾健康關注的重點。傳統通風系統往往采用固定模式運行，無法根據室內實際環境狀況和外部條件變化做出適時調整，導致能源浪費與室內空氣質量不佳的雙重問題。特別是在人口密集的辦公場所、學校及住宅區，揮發性有機化合物(vocs)、二氧化碳(co2)濃度上升以及顆粒物(pm)污染，會直接影響到人們的舒適度與健康狀況。此外，天氣條件的多變性和室內人員活動的不規律性，使得手動調節通風系統難以達到理想的節能與空氣凈化效果。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的為提供一種節能通風系統的智能控制方法及相關設備，解決傳統通風系統效率低、響應遲緩的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種節能通風系統的智能控制方法，包括以下步驟：
3、通過預設的傳感器獲取室內環境參數，并對所述室內環境參數進行排序，得到排序參數；其中，所述室內環境參數包括vocs濃度、co2濃度及顆粒物濃度；
4、基于所述排序參數構建時序參數曲線，并根據所述時序參數曲線上的點坐標生成時序參數矩陣；
5、獲取天氣預報數據及室內人員密度變化數據，通過預設的多元回歸分析算法，基于所述時序參數矩陣、天氣預報數據及室內人員密度變化數據對室內環境進行預測，得到預測結果；其中，所述預測結果包括室內環境等級質量；
6、若所述室內環境等級質量不
7、基于所述通風智能控制策略對通風系統進行調速節能控制。
8、進一步的，對所述室內環境參數進行排序，得到排序參數，包括：
9、基于所述室內環境參數構建三角形形狀；其中，將所述室內環境參數作為所述三角形上的節點，將所述室內環境參數之間的互相影響和依賴關系作為三角形的邊；
10、基于所述三角形形狀得到對應邊長；其中，各個所述邊長代表對應室內環境參數的濃度；
11、將各個所述邊長進行對比，得到第一邊長、第二邊長及第三邊長；其中，所述第一邊長的長度大于第二邊長的長度，所述第二邊長的長度大于第三邊長的長度，所述第一邊長的長度、第二邊長的長度及第三邊長的長度隨著時間的變化而變化；
12、基于所述第一邊長、第二邊長及第三邊長的長度對所述室內環境參數進行排序，得到排序參數。
13、進一步的，基于所述排序參數構建時序參數曲線，并根據所述時序參數曲線上的點坐標生成時序參數矩陣，包括：
14、通過預設的線性回歸算法對所述排序參數隨時間的趨勢進行擬合，得到時序參數曲線；
15、對所述時序參數曲線進行關鍵數據提取，得到關鍵數據特征，將所述關鍵數據特征作為時序參數曲線上的點坐標，其中，所述關鍵數據特征包括異常值、峰值及谷值；
16、基于所述點坐標構建時序向量，并按照預先設置的標簽對所述時序向量進行從左到右進行排序，得到時序參數矩陣。
17、進一步的，通過預設的多元回歸分析算法，基于所述時序參數矩陣、天氣預報數據及室內人員密度變化數據對室內環境進行預測，得到預測結果，包括：
18、對所述天氣預報數據進行向量轉化，得到第一轉化向量；
19、對所述室內人員密度變化數據進行向量轉化，得到第二轉化向量；
20、分別對所述時序參數矩陣進行主對角線及副對角線提取，得到對應的主對角線元素及副對角線元素；
21、基于所述主對角線元素及副對角線元素構建主對角線向量及副對角線向量；
22、將所述對角線向量與所述第一轉化向量進行相加，得到第一向量；
23、將所述副對角線向量與所述第二轉化向量進行相加，得到第二向量；
24、將所述第一向量作為列，將所述第二向量作為行，將所述第一向量與所述第二向量進行相乘，得到相乘矩陣；
25、將所述相乘矩陣與所述時序參數矩陣進行相加，得到相加矩陣；
26、通過預設的多元回歸分析算法，基于所述相加矩陣對室內環境進行預測，得到預測結果。
27、進一步的，若所述室內環境等級質量不在預定的范圍內，則根據所述排序參數和所述室內環境等級質量確定對應的通風智能控制策略，包括：
28、若所述室內環境等級質量不在預定的范圍內，則對不在預定的范圍內所述室內環境等級質量進行多維度分析，得到多個分析結果，并將各個所述分析結果作為第一根節點，將所述排序參數作為第二根節點；其中各個所述分析結果包括溫度、濕度不在預定的閾值范圍內；
29、將所述第一根節點及所述第一根節點進行融合，得到融合節點；
30、遍歷融合節點對應的歷史理想環境狀態，將所述歷史理想環境狀態作為葉子節點，基于所述根節點及所述葉子節點構建搜索樹；
31、通過預設的mcts算法，基于所述搜索樹，從所述根節點確定一條到達最佳葉子節點的控制路徑；其中，所述控制路徑上具有多個路徑節點，各個所述路徑節點代表一個控制決策點，所述控制決策點包括調節風機轉速、切換空氣凈化模式及時間調度；
32、將各個所述控制決策點作為對應的通風智能控制策略。
33、進一步的，對不在預定的范圍內所述室內環境等級質量進行多維度分析，得到多個分析結果，包括：
34、通過預設的多維度分析算法對不在預定范圍內所述室內環境等級質量進行各項指標標記，以識別出室內異常環境區域；
35、基于所述異常環境區域得到異常區域分布圖；
36、對所述異常區域分布圖進行降維處理，以提取關鍵因素；其中，所述關鍵因素是影響室內環境質量的關鍵因素；
37、對所述關鍵因素進行分組，得到多個分析結果；其中，所述多個分析結果是不同類型的環境問題模式，環境問題模式包括溫度異常、濕度異常、微生物與污染物超標及空氣質量異常。
38、進一步的，基于所述通風智能控制策略對通風系統進行調速節能控制，包括：
39、獲取通風系統的布局結構，基于所述布局結構構建網絡圖；
40、通過預設的分布式優化算法對所述網絡圖進行矩陣構建，得到相鄰矩陣；其中，所述相鄰矩陣是通風系統之間結構的連接關系；
41、對所述網絡圖進行矩陣構建，得到入度矩陣；其中，所述入度矩陣是每各個結構的連接數；
42、基于所述相鄰矩陣及所述入度矩陣得到拉普拉斯矩陣；
43、基于所述拉普拉斯矩陣對所述控制決策點進行分布式優化，得到通風系統的智能控制策略的全局優化目標；其中，將所述控制決策點作為通風系統的智能控制策略；
44、基于所述全局優化目標對所述通風系統進行調速節能控制，得到室內環境質量及能耗數據；
45、若所述室內環境質量及能耗數據偏離預設的范圍內，則觸發自適應調整機制對所述通風系統進行調速節能控制，直至所述本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，對所述室內環境參數進行排序，得到排序參數，包括：
3.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，基于所述排序參數構建時序參數曲線，并根據所述時序參數曲線上的點坐標生成時序參數矩陣，包括：
4.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，通過預設的多元回歸分析算法，基于所述時序參數矩陣、天氣預報數據及室內人員密度變化數據對室內環境進行預測，得到預測結果，包括：
5.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，若所述室內環境等級質量不在預定的范圍內，則根據所述排序參數和所述室內環境等級質量確定對應的通風智能控制策略，包括：
6.根據權利要求5所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，對不在預定的范圍內所述室內環境等級質量進行多維度分析，得到多個分析結果，包括：
7.根據權利要求5所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，基于所述通
8.一種節能通風系統的智能控制裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，對所述室內環境參數進行排序，得到排序參數，包括：
3.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，基于所述排序參數構建時序參數曲線，并根據所述時序參數曲線上的點坐標生成時序參數矩陣，包括：
4.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，通過預設的多元回歸分析算法，基于所述時序參數矩陣、天氣預報數據及室內人員密度變化數據對室內環境進行預測，得到預測結果，包括：
5.根據權利要求1所述的節能通風系統的智能控制方法，其特征在于，若所述室內環境等級質量不在預定的范圍內，則根據所述排序參數和所述室內環境等級質...
【專利技術屬性】
技術研發人員：邱城彬，陳書利，陳炳鑫，李春青，程友龍，
申請(專利權)人：深圳市名匯新材料科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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