一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法
专利号(申请号):201711436812.0
专利类型:发明专利
更新时间:2022-12-02 09:03:54
项目编号:2302480
所属行业:电子信息
交费状态:交费已下证
参考价:面议含 国家官方手续费、平台服务费
关键词: 环境照度 环境光 前馈 学习 自动开关灯 被控设备 变化趋势 操作习惯 环境灯光 节约资源 控制设备
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专利详情

【摘要】:

发明公开了基于人体热舒适度的空调节能智能控制方法及装置,根据遗传算法对人体热舒适度与空调能耗进行迭代优化,获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值,构建Agent模型,输入环境参数以及人体热舒适度最优值作为约束条件进行Agent模型训练,获得空调控制指令,空调接收到空调控制指令,空调运作过程中引起环境参数变化,若室内的温度大于所述室内的舒适温度值,或室内的湿度大于所述室内的舒适度湿度值,或当室内人数变化导致热负荷增加或减少时,重新训练调整所述空调控制指令。本发明通过对人体热舒适度进行寻优,优化SVR模型获得空调指令,实现实时满足人体的舒适度并达到空调节能的效果。

【主权项】:

1.基于人体热舒适度的空调节能智能控制方法,其特征在于,包括:根据遗传算法对人体热舒适度与空调能耗进行迭代优化,获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值;根据温度调节预设的PMV值来获得所述人体热舒适度,根据遗传算法对人体热舒适度与空调能耗进行迭代优化,获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值,其中,所述人体热舒适度最优值与所述空调能耗最优值成反比;构建Agent模型,所述Agent模型采用粒子群算法调参优化预设的SVR模型得到的SVR预测模型,输入环境参数以及所述人体热舒适度最优值作为约束条件进行Agent模型训练,获得空调控制指令,所述空调控制指令包括空调温度控制指令、空调风速控制指令和空调风向控制指令;引入数据样本集合{(xi,yi),...(xn,yn)},其中,x,y分别表示横坐标和纵坐标上的数据点,RdR分别表示d维实数集和实数集,xi∈Rd,yi∈R,i=1,2,…,n,n表示数据样本的数量,预设线性函数为:f(x)=ωT·x+b,其中,ω为权重因子,b为常数,样本数据偏差不超过不敏感损失函数ε,则SVR模型的目标函数如下:其中,ω表示权重因子,C表示惩罚参数,m表示数据样本数,l是误差计算函数,对于小于ε的误差为0,如下:其中,z=f(xi)-yi,引入松弛变量ξ,则ξi,为松弛因子,SVR模型的目标函数的约束条件为:s.t.f(xi)-yi≤ε+ξi;根据所述SVR模型的目标函数和约束条件,引入拉格朗日乘子算法,得到拉格朗日函数,如下:式中,是拉格朗日因子,i=1,2,...,n,对所述拉格朗日函数求偏导,获得并代入所述拉格朗日函数,得到所述SVR模型的对偶形式,如下:式中,αj表示拉格朗日因子,xj表示数据样本点,T表示转置,所述SVR模型的对偶形式需满足以下KKT条件得到所述SVR模型的对偶形式的可行解,所述KKT条件如下:根据所述SVR模型满足所述KKT条件得到的α,获得更新后的SVR模型,如下:其中,引入核函数其中,θ表示核函数参数,得到如下更新后的SVR模型:其中,φ为核函数由低维到高维的映射;空调接收到所述空调控制指令,空调运作过程中引起环境参数变化,若室内的温度大于所述室内的舒适温度值,或室内的湿度大于所述室内的舒适度湿度值,或当室内人数变化导致热负荷增加或减少时,重新训练调整所述空调控制指令。

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交易流程

交易流程

  1. 1、买家选定所需专利,与钻瓜专利网签订委托购买合同;
  2. 2、卖家与钻瓜专利网签订代理出售合同;
  3. 3、买家支付50%的交易款项到钻瓜专利网平台;
  4. 4、买卖双方签订《专利转让委托书》、《转让协议》各一式两份,钻瓜专利网负责提交到国家知识产权局;
  5. 5、钻瓜专利网负责办理官方变更手续,国家知识产权局专利局在10个工作日左右下发专利《变更手续合格通知书》;
  6. 6、买家确认收到专利《变更手续合格通知书》,支付剩余尾款给钻瓜专利网;
  7. 7、钻瓜专利网把专利证书原件、专利登记簿副本原件邮寄给买家;
  8. 8、钻瓜专利网负责把交易尾款支付给卖家,至此专利转让合同完成。

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  1. 1、买家交易款项将暂保管于钻瓜专利网担保账户,钻瓜专利网全程资金代管,保障买卖双方资金安全。
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  5. 5、选择委托经纪人服务,将由交易经纪人代办国家手续,客户随时可查进度。
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