【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及空調，具體為一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法及系統。
技術介紹
1、目前的中央空調的管理和使用處于粗放式的階段，通過人的管理來調配，由于空調房里面有很多的設備，如果通過人來實時的開關部分設備；不能夠達到及時的根據末端的用量來及時的調節設備的負荷。從而不能達到動態的節能效果，由于人為條件的限制，為了滿足末端的用戶體驗達到舒適的效果，一般大部分的都是讓所有設備滿負荷的運轉，從而造成大量的浪費。
2、所以我們提出了一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法及系統，以便于解決上述中提出的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法及系統，以解決上述
技術介紹
提出的目前市場上的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，包括以下步驟：
3、末端設備采集包括溫度、壓力、用電量在內的數據，所述末端設備通過網關連接到云控中臺；
4、在云控中臺中，針對每種設備建立初始模型，ai大數據計算中心根據末端設備上報的數據進行實時計算，不斷修正模型，以動態智能化地依據外界環境和當前使用環境生成適合當前場景下設備的最優模型；
5、云端的ai大數據計算中心將生成的最優模型實時更新同步到ai邊緣計算服務；
6、ai邊緣計算服務根據本地采集的數據以及接收到的最優模型，在本地實現智能化的調度控制，通過
7、優選的，所述末端設備包括但不限于溫濕度傳感器、壓力傳感器、電量計量儀、斷路器、人體存在傳感器和變頻器。
8、優選的，所述外界環境包括季節、天氣因素，所述當前使用環境包括建筑物內的人流量、不同區域的使用頻率。
9、優選的，所述ai大數據計算中心對模型的修正包括根據實時采集的溫度、壓力、用電量數據調整模型中的參數以適應環境變化。
10、優選的，所述所述ai邊緣計算服務在本地實現智能化調度控制時，根據采集的溫度、壓力數據與最優模型對比，確定調節主機數量、出水溫度、冷凍泵和冷卻泵工作頻率的具體操作。
11、一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，包括：
12、末端設備，用于采集溫度、壓力、用電量數據；
13、網關，用于將末端設備連接到云控中臺，實現數據的上傳；
14、云控中臺，用于接收末端設備通過網關上傳的數據，在其中針對每種設備建立初始模型，并且與ai大數據計算中心交互數據；
15、ai大數據計算中心，用于根據云控中臺提供的末端設備上報的數據進行實時計算，不斷修正模型以生成適合當前場景下設備的最優模型，并將最優模型實時更新同步到ai邊緣計算服務；
16、ai邊緣計算服務，用于根據本地采集的數據以及接收到的最優模型，在本地實現智能化的調度控制，通過柔性調節或關閉主機的數量、調節主機的出水溫度以及冷凍泵和冷卻泵的工作頻率，達到最優最節能的效果并且避免設備的大開大合造成對設備的損壞。
17、優選的，所述末端設備為多個，分布在不同的區域用于采集不同區域的溫度、壓力、用電量數據。
18、優選的，所述網關為多個，每個網關連接一個或多個末端設備，將其采集的數據匯總后上傳到云控中臺。
19、優選的，所述云控中臺與ai大數據計算中心之間通過高速網絡連接，以實現數據的快速傳輸和交互
20、優選的，所述ai邊緣計算服務與末端設備通過網關實現數據交互，以便獲取本地采集的數據用于智能化調度控制。
21、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：該基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法及系統主要是把末端采集的設備數據，通過邊緣網關上傳到云控中臺，然后，針對每種設備都建立一個初始的模型，大數據計算中心根據設備上報的數據進行實時的計算，并且不斷的修正模型，從而動態智能化的根據外界環境和當前的使用環境，生成適合于當前場景下設備的最優模型，云端生成的模型會實時更新同步到ai邊緣計算服務，ai邊緣計算服務會在本地實現智能化的調度控制，達到最優最節能的效果。
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1.一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述末端設備包括但不限于溫濕度傳感器、壓力傳感器、電量計量儀、斷路器、人體存在傳感器和變頻器。
3.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述外界環境包括季節、天氣因素，所述當前使用環境包括建筑物內的人流量、不同區域的使用頻率。
4.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述AI大數據計算中心對模型的修正包括根據實時采集的溫度、壓力、用電量數據調整模型中的參數以適應環境變化。
5.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述AI邊緣計算服務在本地實現智能化調度控制時，根據采集的溫度、壓力數據與最優模型對比，確定調節主機數量、出水溫度、冷凍泵和冷卻泵工作頻率的具體操作。
6.一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，其特征
7.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，其特征在于：所述末端設備為多個，分布在不同的區域用于采集不同區域的溫度、壓力、用電量數據。
8.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，其特征在于：所述網關為多個，每個網關連接一個或多個末端設備，將其采集的數據匯總后上傳到云控中臺。
9.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，其特征在于：所述云控中臺與AI大數據計算中心之間通過高速網絡連接，以實現數據的快速傳輸和交互。
10.根據權利要求1所述的一種基于AI大數據模型的中央空調節能柔性自控系統，其特征在于：所述AI邊緣計算服務與末端設備通過網關實現數據交互，以便獲取本地采集的數據用于智能化調度控制。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述末端設備包括但不限于溫濕度傳感器、壓力傳感器、電量計量儀、斷路器、人體存在傳感器和變頻器。
3.根據權利要求1所述的一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述外界環境包括季節、天氣因素，所述當前使用環境包括建筑物內的人流量、不同區域的使用頻率。
4.根據權利要求1所述的一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述ai大數據計算中心對模型的修正包括根據實時采集的溫度、壓力、用電量數據調整模型中的參數以適應環境變化。
5.根據權利要求1所述的一種基于ai大數據模型的中央空調節能柔性自控方法，其特征在于：所述ai邊緣計算服務在本地實現智能化調度控制時，根據采集的溫度、壓力數據與最優模型對比，確定調節主機數量、出水溫度、...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李選正，孫文化，劉澤辰，
申請(專利權)人：深圳德微電科工集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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