[发明专利]基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法

权利要求书

1.基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一，在建筑出入口设置用于对该建筑出入口进行双向客流统计分析的摄像头；

步骤二，摄像头通信连接有智慧节能管控系统，将摄像头采集的该建筑出入口的客流数据信息通过TCP/IP通讯协议发送给智慧节能管控系统；

步骤三，智慧节能管控系统将受到的该建筑各个出入口的客流数据汇总后计算出当前时间建筑内的总客流数量Pft,再根据该建筑设计的最大容客量PF计算出建筑客流负荷Lpf，即Lpf＝Pft/PF；

步骤四，智慧节能管控系统每隔固定周期记录一次当前的建筑总客流数量Pft、客流负荷Lpf和室外气象参数，并存储在数据库内，然后生成当天24小时客流数据统计信息；

步骤五，智慧节能管控系统基于步骤四获得的数据信息深度自学习，以一个制冷/热季作为时间周期，对任一一个制冷/热季周期内的客流数据采集、存储和分析后，通过量化分析算法计算出建筑的客流负荷特性；

步骤六，智慧节能管控系统根据步骤五分析得到的客流负荷特性以及当地天气预报逐时室外气象参数；进行智能化预测该建筑第二天的冷/热量逐时负荷；

步骤七，根据步骤六分析得到的第二天的冷/热量逐时负荷提前调节中央空调逐时运行参量，并在相应时段将中央空调逐时运行参量下发至中央空调设备。

2.根据权利要求1所述的基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，所述步骤四中的固定周期设定为一分钟。

3.根据权利要求1所述的基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，所述步骤五中，通过量化分析算法计算出建筑的客流负荷特性后，生成建筑客流数据3D曲面图。

4.根据权利要求1所述的基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，所述室外气象参数至少包括实时温度、实时湿度、实时PM2.5、实时风速、太阳实时位置、实时能见度、降雨量中的一种或组合。

5.根据权利要求1所述的基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，所述步骤五的自学习方法基于黑箱算法进行自学习。

6.根据权利要求1所述的基于客流数据的中央空调系统负荷预测调节方法，其特征在于，所述步骤六中，还需要结合室内环境中的环境参数对第二天的冷/热负荷进行预测；室内环境中的环境参数包括温湿度、含氧量、粉尘浓度、光照强度中的一种或组合。