本发明涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种氟泵空调温度稳定控制方法及系统。
背景技术:
1、随着科技的进步和人们生活水平的提高,空调设备已成为现代生活中不可或缺的一部分,特别是在商业建筑、办公场所及居民住宅中广泛应用。为了提供更加舒适、节能的室内环境,空调系统的智能化控制显得尤为重要。然而,现有的空调控制系统大多依赖于预设的温度设定值和简单的开关控制逻辑,缺乏对用户个性化需求及环境变化因素的全面考虑,导致控制效果往往不尽如人意。
2、在现有技术中,尽管一些先进的空调控制系统开始尝试引入传感器数据和环境参数进行反馈控制,但这些系统往往局限于单一设备的状态监测,未能有效整合多设备间的相互影响及用户的行为习惯,从而限制了系统整体性能的进一步提升。此外,传统控制系统在制定控制策略时,大多依赖于固定的算法或规则,缺乏灵活性和自适应性,难以应对复杂多变的使用场景和用户需求。
3、另一方面,随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展,为空调控制系统的智能化升级提供了新的可能。通过采集并分析大量的空调运行数据、用户行为数据以及环境参数数据,可以深入理解用户对空调控制的实际需求,进而制定出更加精准、高效的控制策略。然而,如何在保证数据隐私和安全的前提下,有效地收集、处理并利用这些数据,是当前空调控制系统智能化升级面临的重要挑战。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种氟泵空调温度稳定控制方法及系统。本发明是这样实现的:
2、第一方面,本发明提供了一种一种氟泵空调温度稳定控制方法,包括:获取拟控制的目标空调设备的目标分析要素数据集和所述目标空调设备的牵涉空调设备的牵涉分析要素数据集,所述目标分析要素数据集中包括:空调客观参数要素和第一空调控制记录数据;基于边缘侧网络的客观参数表征组件得到所述空调客观参数要素的客观参数隐式数组,并基于边缘侧网络的控制记录表征组件得到所述第一空调控制记录数据的控制记录隐式数组;基于边缘侧网络的权重聚焦组件得到所述空调客观参数要素和所述牵涉分析要素数据集对应的融合隐式数组;基于边缘侧网络的整合组件对所述客观参数隐式数组、所述控制记录隐式数组以及所述融合隐式数组进行整合,得到所述目标空调设备的空调设备隐式数组;基于所述目标空调设备的空调设备隐式数组,从控制命令集合中获取目标控制策略,并基于所述目标控制策略控制所述目标空调设备。
3、第二方面,本发明提供了一种计算机系统,包括:一个或多个处理器;存储器;一个或多个计算机程序;其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个计算机程序被所述处理器执行时,实现如上所述的方法。
4、本发明的有益效果:本发明为目标空调设备进行控制策略制定时,分析空调客观参数要素和第一空调控制记录数据的目标分析要素数据集,然后基于边缘侧网络的客观参数表征组件挖掘提取空调客观参数要素的客观参数隐式数组,并基于边缘侧网络的控制记录表征组件挖掘提取第一空调控制记录数据的控制记录隐式数组,参考客观参数隐式数组和控制记录隐式数组的目标空调设备的特征,可以表征目标空调设备的用户对空调控制策略的需求。此外,基于获取目标空调设备的牵涉空调设备的牵涉分析要素数据集,以及基于边缘侧网络的权重聚焦组件动态地在空调客观参数要素、牵涉分析要素数据集中学习牵涉空调设备的用户对空调控制策略的需求,例如基于边缘侧网络的权重聚焦组件输出的空调客观参数要素和牵涉分析要素数据集对应的融合隐式数组进行体现。最后,基于边缘侧网络的整合组件对客观参数隐式数组、控制记录隐式数组以及融合隐式数组进行整合,得到目标空调设备的空调设备隐式数组,换言之,目标空调设备的空调设备隐式数组能一起表征目标空调设备的用户对空调控制策略的需求、目标空调设备的牵涉空调设备对空调控制策略的需求,这样获得综合性更强的表示目标空调设备用户需求的空调设备隐式数组,在基于目标空调设备的空调设备隐式数组,在控制命令集合中获取目标控制策略时,能进行空调控制策略的综合确定。
1.一种氟泵空调温度稳定控制方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制命令集合存储有多个空调控制策略,每个空调控制策略基于中心侧网络构建有对应的控制策略隐式数组,从控制命令集合中获取到的目标控制策略的控制策略隐式数组与所述目标空调设备的空调设备隐式数组匹配;
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,获取目标空调控制策略的不同控制维度的控制命令,包括:
5.如权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边缘侧网络包括嵌入编码组件,所述客观参数表征组件包括前馈网络组件,所述基于边缘侧网络的客观参数表征组件得到所述空调客观参数要素的客观参数隐式数组,包括:
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述牵涉分析要素数据集包括x个牵涉空调设备对应的x个牵涉分析要素数据,x≥1;所述边缘侧网络包括嵌入编码组件,所述权重聚焦组件包括x个设备权重聚焦模块、transformer组件和下采样模块;所述基于边缘侧网络的权重聚焦组件得到所述空调客观参数要素和所述牵涉分析要素数据集对应的融合隐式数组,包括:
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述权重聚焦组件的x个设备权重聚焦模块对所述客观参数嵌入隐式数组和所述x个牵涉嵌入编码隐式数组进行处理,得到x个牵涉权重隐式数组,包括:
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边缘侧网络包括嵌入编码组件,所述嵌入编码组件用于对待加载要素数据进行嵌入编码,所述待加载要素数据包括空调客观参数要素、第一空调控制记录数据、以及牵涉分析要素数据集中的至少一个;
10.一种计算机系统,其特征在于,包括: