本技術(shù)涉及互聯(lián)網(wǎng)的，尤其是涉及一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，大型中央空調(diào)系統(tǒng)通常具有固定的運行模式，未能根據(jù)不同時間段的實際需求進行靈活調(diào)整，這導(dǎo)致了能源的浪費和系統(tǒng)效率的低下?，F(xiàn)有的中央空調(diào)控制系統(tǒng)通常只提供基本的溫度控制和定時開關(guān)機功能，缺乏對系統(tǒng)工況的細致調(diào)節(jié)。

2、上述中的現(xiàn)有技術(shù)方案存在以下缺陷：現(xiàn)有技術(shù)未能根據(jù)大型中央空調(diào)系統(tǒng)的實際工作時間和工況需求進行智能優(yōu)化控制，造成能源浪費，因此存在改善空間。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了提升中央空調(diào)的能源利用率，本技術(shù)提供一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

2、本技術(shù)的上述發(fā)明目的一是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

3、一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法，所述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法包括：

4、實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)；

5、將所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)；

6、獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于所述中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和所述下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，通過遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法計算得到所述中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量；

7、根據(jù)所述中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，對所述中央空調(diào)下一時刻的運行參數(shù)進行對應(yīng)調(diào)整。

8、通過采用上述技術(shù)方案，通過實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)，能夠及時掌握當(dāng)前的環(huán)境變化，為中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高系統(tǒng)對外部環(huán)境變化的響應(yīng)速度和適應(yīng)能力；將外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測即將發(fā)生的環(huán)境變化，使中央空調(diào)能夠提前調(diào)整運行參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性和節(jié)能效果；獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，通過遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法計算得到中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，能夠確保中央空調(diào)在實際運行過程中保持最佳的工作狀態(tài)，從而提高系統(tǒng)的能效比和用戶的舒適度，遺傳算法能夠找到接近最優(yōu)的解決方案，以適應(yīng)環(huán)境變化和提高能效，動態(tài)加權(quán)算法可以根據(jù)每個數(shù)據(jù)源的可靠性和準(zhǔn)確性動態(tài)調(diào)整其權(quán)重，以獲得更準(zhǔn)確的綜合結(jié)果；根據(jù)中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，對中央空調(diào)下一時刻的運行參數(shù)進行對應(yīng)調(diào)整，能夠在環(huán)境變化時快速響應(yīng)，并根據(jù)實際需求對運行參數(shù)進行精細化調(diào)整，從而提高系統(tǒng)的整體運行效率和穩(wěn)定性。

9、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)包括：

10、利用多個環(huán)境傳感器協(xié)同工作，實時采集外界環(huán)境數(shù)據(jù)，所述外界環(huán)境數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、風(fēng)速、光照強度以及空氣質(zhì)量；

11、對所述外界環(huán)境數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，剔除異常值，并對缺失數(shù)據(jù)進行插值補全，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量，最終得到所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)；

12、設(shè)置數(shù)據(jù)刷新頻率，確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取最新的外部環(huán)境信息，以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

13、通過采用上述技術(shù)方案，通過利用多個環(huán)境傳感器協(xié)同工作，實時采集外界環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、風(fēng)速、光照強度以及空氣質(zhì)量等，能夠全面獲取當(dāng)前外部環(huán)境的各項參數(shù)，為后續(xù)的分析和預(yù)測提供多維度的數(shù)據(jù)支持，從而提高系統(tǒng)的感知能力和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；對外界環(huán)境數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，剔除異常值，并對缺失數(shù)據(jù)進行插值補全，確保輸入模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量，能夠避免因數(shù)據(jù)異?；蛉笔?dǎo)致的模型預(yù)測偏差，從而提高運行模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；設(shè)置數(shù)據(jù)刷新頻率，確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取最新的外部環(huán)境信息，能夠使中央空調(diào)在外部環(huán)境發(fā)生變化時迅速調(diào)整運行參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和運行效率，確保用戶始終處于舒適的室內(nèi)環(huán)境。

14、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：在所述將所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)之前，所述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法還包括：

15、獲取中央空調(diào)歷史運行數(shù)據(jù)，所述歷史運行數(shù)據(jù)包括歷史運行參數(shù)、歷史外部環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史能耗數(shù)據(jù)，構(gòu)建歷史數(shù)據(jù)集；

16、基于所述歷史數(shù)據(jù)集，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中央空調(diào)運行模型，并通過反向傳播算法進行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，并通過交叉驗證方法評估模型的預(yù)測精度，最終得到所述預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型。

17、通過采用上述技術(shù)方案，通過獲取中央空調(diào)歷史運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建歷史數(shù)據(jù)集，能夠為模型的構(gòu)建提供大量的歷史數(shù)據(jù)支持，從而提高運行模型的訓(xùn)練質(zhì)量和效果；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中央空調(diào)運行模型，能夠通過深度學(xué)習(xí)算法充分挖掘歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，從而提高模型的預(yù)測能力和適應(yīng)性；通過反向傳播算法進行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，并通過交叉驗證方法評估模型的預(yù)測精度，能夠不斷優(yōu)化模型參數(shù)，使其在不同環(huán)境下都能提供高精度的預(yù)測結(jié)果，從而提高系統(tǒng)的整體運行效率和節(jié)能效果。

18、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述將所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)包括：

19、所述預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型對輸入的所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)進行多層次分析，識別所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)中的變化模式和趨勢，預(yù)測下一時刻環(huán)境變化數(shù)據(jù)；

20、通過將所述下一時刻環(huán)境變化數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)的不同環(huán)境場景進行模擬分析，生成所述下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)。

21、通過采用上述技術(shù)方案，通過預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型對輸入的外部環(huán)境數(shù)據(jù)進行多層次分析，識別外部環(huán)境數(shù)據(jù)中的變化模式和趨勢，能夠準(zhǔn)確預(yù)測環(huán)境的變化方向和幅度，從而為中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)；通過將下一時刻環(huán)境變化數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)的不同環(huán)境場景進行模擬分析，生成下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，能夠提前模擬可能出現(xiàn)的各種環(huán)境變化情景，使中央空調(diào)的調(diào)整更加精準(zhǔn)和全面，從而提高系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，確保在復(fù)雜多變的環(huán)境下，中央空調(diào)仍能保持高效運行。

22、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于所述中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和所述下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，通過遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法計算得到所述中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量包括：

23、通過內(nèi)置的運行傳感器，采集所述中央空調(diào)的運行參數(shù)，得到所述中央空調(diào)的實時運行參數(shù)；

24、使用所述遺傳算法和所述動態(tài)加權(quán)算法，基于所述實時運行參數(shù)和所述下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，計算得到所述中央空調(diào)的各個運行參數(shù)的調(diào)整量；

25、基于所述中央空調(diào)的實時能耗和舒適度反饋，動態(tài)調(diào)整所述遺傳算法的權(quán)重和參數(shù)，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

26、通過采用上述技術(shù)方案，通過內(nèi)置的運行傳感器采集中央空調(diào)的運行參數(shù)，得到中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，能夠?qū)崟r監(jiān)控中央空調(diào)的工作狀態(tài)，為后續(xù)的參數(shù)調(diào)整提供準(zhǔn)確的運行數(shù)據(jù)支持，從而提高系統(tǒng)的監(jiān)測能力和精度；使用遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法，基于實時運行參數(shù)和下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，計算得到中央空調(diào)的各個運行參數(shù)的調(diào)整量，能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中快速計算出最優(yōu)的運行參數(shù)調(diào)整策略，從而提高系統(tǒng)的適應(yīng)能力和節(jié)能效果；基于中央空調(diào)的實時能耗和舒適度反饋，動態(tài)調(diào)整遺傳算法的權(quán)重和參數(shù)，能夠使系統(tǒng)在運行過程中不斷優(yōu)化算法參數(shù)，從而提高自適應(yīng)能力，確保中央空調(diào)在不同環(huán)境下均能以最優(yōu)的參數(shù)進行運行。

27、本技術(shù)在一較佳示例中可以進一步配置為：所述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法還包括：

28、預(yù)設(shè)的工作時間段，根據(jù)所述預(yù)設(shè)的工作時間段和實時環(huán)境數(shù)據(jù)，確定所述中央空調(diào)的啟閉時間點，并根據(jù)所述中央空調(diào)的啟閉時間點，對所述中央空調(diào)進行對應(yīng)調(diào)整；

29、通過云平臺對所述中央空調(diào)的遠程監(jiān)控與管理，系統(tǒng)管理員可實時查看空調(diào)運行狀態(tài)，并進行遠程調(diào)節(jié)和優(yōu)化策略配置；

30、獲取所述中央空調(diào)的運行參數(shù)變化數(shù)據(jù)，根據(jù)所述運行參數(shù)變化數(shù)據(jù)，預(yù)測所述中央空調(diào)的維護需求，并將所述維護需求傳輸至用戶端，防止因設(shè)備故障導(dǎo)致的能源浪費和用戶不適。

31、通過采用上述技術(shù)方案，通過預(yù)設(shè)的工作時間段，根據(jù)預(yù)設(shè)的工作時間段和實時環(huán)境數(shù)據(jù)，確定中央空調(diào)的啟閉時間點，能夠根據(jù)實際使用需求合理安排中央空調(diào)的工作時間，從而提高系統(tǒng)的節(jié)能效果和運行效率；通過云平臺對中央空調(diào)的遠程監(jiān)控與管理，系統(tǒng)管理員可實時查看空調(diào)運行狀態(tài)，并進行遠程調(diào)節(jié)和優(yōu)化策略配置，能夠使管理員在遠程情況下及時調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，確保中央空調(diào)在各種情況下都能高效運行，從而提高系統(tǒng)的管理效率和靈活性；獲取中央空調(diào)的運行參數(shù)變化數(shù)據(jù)，根據(jù)運行參數(shù)變化數(shù)據(jù)，預(yù)測中央空調(diào)的維護需求，并將維護需求傳輸至用戶端，能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)備故障，及時進行維護和修理，從而防止因設(shè)備故障導(dǎo)致的能源浪費和用戶不適，確保中央空調(diào)的長期穩(wěn)定運行。

32、本技術(shù)的上述發(fā)明目的二是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

33、一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)，所述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)包括：

34、獲取數(shù)據(jù)模塊，用于實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)；

35、分析模塊，用于將所述外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)；

36、計算模塊，用于獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于所述中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和所述下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，通過遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法計算得到所述中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量；

37、調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，對所述中央空調(diào)下一時刻的運行參數(shù)進行對應(yīng)調(diào)整。

38、通過采用上述技術(shù)方案，通過實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)，能夠及時掌握當(dāng)前的環(huán)境變化，為中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高系統(tǒng)對外部環(huán)境變化的響應(yīng)速度和適應(yīng)能力；將外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測即將發(fā)生的環(huán)境變化，使中央空調(diào)能夠提前調(diào)整運行參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性和節(jié)能效果；獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，計算得到中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，能夠確保中央空調(diào)在實際運行過程中保持最佳的工作狀態(tài)，從而提高系統(tǒng)的能效比和用戶的舒適度；根據(jù)中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，對中央空調(diào)下一時刻的運行參數(shù)進行對應(yīng)調(diào)整，能夠在環(huán)境變化時快速響應(yīng)，并根據(jù)實際需求對運行參數(shù)進行精細化調(diào)整，從而提高系統(tǒng)的整體運行效率和穩(wěn)定性。

39、本技術(shù)的上述目的三是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

40、一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法的步驟。

41、本技術(shù)的上述目的四是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

42、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述一種中央空調(diào)運行參數(shù)優(yōu)化方法的步驟。

43、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

44、1、通過實時獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)，能夠及時掌握當(dāng)前的環(huán)境變化，為中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提高系統(tǒng)對外部環(huán)境變化的響應(yīng)速度和適應(yīng)能力；將外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)先訓(xùn)練好的運行模型中進行比對分析，得到下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測即將發(fā)生的環(huán)境變化，使中央空調(diào)能夠提前調(diào)整運行參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性和節(jié)能效果；

45、2、獲取中央空調(diào)的實時運行參數(shù)，基于中央空調(diào)的實時運行參數(shù)和下一時刻環(huán)境需求數(shù)據(jù)，通過遺傳算法和動態(tài)加權(quán)算法計算得到中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，能夠確保中央空調(diào)在實際運行過程中保持最佳的工作狀態(tài)，從而提高系統(tǒng)的能效比和用戶的舒適度；根據(jù)中央空調(diào)的運行參數(shù)調(diào)整量，對中央空調(diào)下一時刻的運行參數(shù)進行對應(yīng)調(diào)整，能夠在環(huán)境變化時快速響應(yīng)，并根據(jù)實際需求對運行參數(shù)進行精細化調(diào)整，從而提高系統(tǒng)的整體運行效率和穩(wěn)定性。