【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能家居控制，具體涉及一種宿舍空調用電自主節能的方法及系統。
技術介紹
1、在能源消耗日益嚴峻的背景下，宿舍空調用電管理已成為節能減排領域的重要研究方向。近年來，隨著傳感器技術、數據處理技術和機器學習算法的快速發展，宿舍空調用電節能技術取得了顯著進步。傳統的節能方法主要依賴于人為設定溫度、定時開關機等簡單控制手段，這些方法雖能在一定程度上降低能耗，但往往忽視了宿舍內人員活動狀態和環境條件的動態變化，導致節能效果與居住舒適度之間存在較大矛盾。
2、然而，現有的宿舍空調用電節能技術仍存在諸多不足。一方面，現有技術缺乏對宿舍內人員活動模式和環境參數的深入分析，無法根據實際需求靈活調整節能策略，導致節能效果不盡如人意。另一方面，現有技術未能有效結合季節變化、時間序列等因素，使得節能策略的適應性較差。此外，現有技術忽視電氣安全監測和異常檢測，存在安全隱患。針對這些問題，本專利技術提出了一種宿舍空調用電自主節能的方法及系統，通過實時監測宿舍內的人員活動狀態和環境條件，運用機器學習算法和遺傳算法對節能策略進行迭代優化，旨在實現節能與舒適度的平衡，同時確保電氣安全。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，本專利技術提供了一種宿舍空調用電自主節能的方法及系統，用以解決現有技術忽視電氣安全監測和異常檢測，存在安全隱患的問題。
2、為解決上述技術問題，提出了一種宿舍空調用電自主節能的方法，包括，
3、通過傳感器實時監測宿舍內的人員活動狀態和環境條件，
4、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述獲得的數據包括，通過傳感器實時采集宿舍內的人員活動數據、環境條件數據、時間數據和空調設備狀態數據。
5、所述人員活動數據包括人員是否存在、人員運動強度、人員的呼吸和心跳頻率；所述環境條件數據包括室內溫度、室內濕度、室內光照強度、室外溫度和濕度；所述時間數據包括當前時間和歷史能耗數據；所述空調設備狀態數據包括空調開關狀態、空調設定溫度和空調運行模式。
6、所述預處理包括去噪、去除異常值、填補缺失值、數據歸一化和數據轉換。
7、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述特征提取包括，通過傳感器實時監測宿舍內的人員活動狀態和環境條件，并對獲得的數據進行預處理，對預處理后的數據進行特征提取。
8、所述特征提取還包括人體活動識別特征提取、環境參數特征提取和時間序列特征提取。
9、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述生成初步節能策略包括，對提取的特征進行分析，識別人員活動模式，并結合季節變化、環境參數和時間序列，根據預設的規則和條件生成初步節能策略。
10、所述預設的規則和條件生成初步節能策略包括當傳感器檢測到宿舍內無人時，自動關閉空調和大型用電設備。
11、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述訓練機器學習模型包括，選擇隨機森林算法構建模型，并利用歷史數據訓練隨機森林模型，構建損失函數，并利用損失函數優化隨機森林模型，并對隨機森林模型的預測性能進行評估。
12、所述隨機森林算法的公式為：
13、，
14、其中，為隨機森林算法的預測結果，t為隨機森林中決策樹的數量，為第t棵決策樹對輸入特征向量x的預測結果，x為輸入特征向量。
15、，
16、其中，為隨機森林模型的最終預測結果，為多數投票函數，t為隨機森林中決策樹的數量，為全部隨機森林算法的預測結果。
17、所述利用歷史數據訓練模型包括特征選擇、樣本數據、自助采樣、決策樹構建、隨機森林聚合和節能策略預測；
18、所述損失函數公式為：
19、，
20、其中，為損失函數，m為歷史數據樣本的數量，為第j個樣本的實際節能標簽，j為當前樣本，t為隨機森林中決策樹的數量，為隨機森林中全部決策樹的參數集合，為第t棵決策樹的參數，為第j個樣本的特征向量x通過第t棵決策樹參數計算獲得的預測值，第j個樣本的歷史節能效果影響函數，x為輸入特征向量，為第j個樣本的歷史數據向量，e為自然對數的底數，ln為自然對數函數，s為sigmoid函數。
21、所述sigmoid函數具體公式為：
22、，
23、其中，s為sigmoid函數，為第j個樣本的特征向量x通過第t棵決策樹參數計算獲得的預測值，第j個樣本的歷史節能效果影響函數，x為輸入特征向量，為第j個樣本的歷史數據向量，e為自然對數的底數，t為隨機森林中決策樹的數量。
24、所述歷史節能效果影響函數公式為：
25、，
26、其中，第j個樣本的歷史節能效果影響函數，為歷史數據的時間段的數量，為第k個時間段的權重，為第j個樣本在第k個時間段上的節能效果。
27、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述對節能策略進行迭代優化包括，運用遺傳算法對節能策略進行優化，平衡節能與舒適度，根據生成的節能策略，通過執行機構實時控制空調和剩余用電設備的運行狀態，并提供用戶友好的界面，允許用戶查看能耗數據、調整設定參數和定制個人節能策略，系統根據用戶的調整和反饋，學習用戶的偏好，優化節能策略。
28、所述遺傳算法構建框架包括編碼、適應度評估、選擇、交叉、變異、新一代種群和優化結果。
29、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的一種優選方案，其中：所述安全監測和異常檢測包括算法持續監測電氣設備狀態，及時發現過載和過熱的異常情況，在檢測到潛在安全問題時，系統會自動采取切斷電源的應急措施，并通知管理人員；并采用冗余設計和故障轉移機制，確保關鍵組件的可用性，實施數據加密和訪問控制，防止未授權訪問和網絡攻擊。
30、本專利技術的另外一個目的是提供了一種宿舍空調用電自主節能的系統，本專利技術系統解決當前工人宿舍、員工宿舍的用電節能的問題；本專利技術系統通過實時監測和數據處理，實現了對宿舍內空調和剩余用電設備的智能控制，提高了節能效率和舒適度；用戶友好的界面和定制策略的功能增強了用戶與系統的交互性，使得用戶能夠更方便地監控和調整設備運行；系統的安全監測和異常檢測功能確保了電氣安全，提升了整體系統的可靠性。
31、作為本專利技術所述的一種宿舍空調用電自主節能的系統的一種優選方案，其特征在于，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述獲得的數據包括，通過傳感器實時采集宿舍內的人員活動數據、環境條件數據、時間數據和空調設備狀態數據；
3.如權利要求2所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述特征提取包括，通過傳感器實時監測宿舍內的人員活動狀態和環境條件，并對獲得的數據進行預處理，對預處理后的數據進行特征提取；
4.如權利要求3所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述生成初步節能策略包括，對提取的特征進行分析，識別人員活動模式，并結合季節變化、環境參數和時間序列，根據預設的規則和條件生成初步節能策略。
5.如權利要求4所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述訓練機器學習模型包括，選擇隨機森林算法構建模型，并利用歷史數據訓練隨機森林模型，構建損失函數，并利用損失函數優化隨機森林模型，并對隨機森林模型的預測性能進行評估，公式表示為：
6.如權利要求5所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在
7.如權利要求6所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述安全監測和異常檢測包括算法持續監測電氣設備狀態，及時發現過載和過熱的異常情況，在檢測到潛在安全問題時，系統會自動采取切斷電源的應急措施，并通知管理人員，實施數據加密和訪問控制，防止未授權訪問和網絡攻擊。
8.一種采用如權利要求1~7任一所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的系統，其特征在于：包括傳感器數據獲取模塊、數據預處理模塊、初步節能策略生成模塊、機器學習模塊、遺傳算法迭代優化模塊以及安全監測和異常檢測模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，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中任一項所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的步驟。
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中任一項所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述獲得的數據包括，通過傳感器實時采集宿舍內的人員活動數據、環境條件數據、時間數據和空調設備狀態數據；
3.如權利要求2所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述特征提取包括，通過傳感器實時監測宿舍內的人員活動狀態和環境條件，并對獲得的數據進行預處理，對預處理后的數據進行特征提取；
4.如權利要求3所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述生成初步節能策略包括，對提取的特征進行分析，識別人員活動模式，并結合季節變化、環境參數和時間序列，根據預設的規則和條件生成初步節能策略。
5.如權利要求4所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述訓練機器學習模型包括，選擇隨機森林算法構建模型，并利用歷史數據訓練隨機森林模型，構建損失函數，并利用損失函數優化隨機森林模型，并對隨機森林模型的預測性能進行評估，公式表示為：
6.如權利要求5所述的一種宿舍空調用電自主節能的方法，其特征在于：所述對節能策略進行迭代優化包括，運用遺傳算法對節能策略進行優化，平衡節能與舒適度，根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：金小永，應小軍，羅維成，應諾，于海龍，劉超，何健，夏春泉，朱甲學，張立，孔祥鑫，
申請(專利權)人：中電建建筑集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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