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申请/专利权人：广东热矩智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种冷热系统的温湿度控制方法、装置及介质。其中，方法包括：将采集的预测时间段之前预设时间长度的目标特征时序数据输入至训练生成的冷热系统温湿度预测模型中，确定预测时间段内的预测温湿度时序数据；根据预测温湿度时序数据确定预测时间段内的控制参数时序数据；对控制参数时序数据进行寻优，确定预测时间段内的最优控制参数，并根据最优控制参数，确定预测时间段内的目标温湿度时序数据；根据预测温湿度时序数据和目标温湿度时序数据，计算优化目标，迭代将目标温湿度时序数据输入至冷热系统温湿度预测模型中，直至优化目标满足预设的约束条件，输出最优控制参数；根据最优控制参数在预测时间段内对冷热系统进行温湿度控制。

主权项：1.一种冷热系统的温湿度控制方法，其特征在于，包括：基于神经网络对采集冷热系统预定历史时间周期内的多个目标特征数据进行训练，生成冷热系统温湿度预测模型；将采集的预测时间段之前预设时间长度的目标特征时序数据输入至所述冷热系统温湿度预测模型中，确定所述预测时间段内的预测温湿度时序数据；根据所述预测温湿度时序数据，确定所述预测时间段内的控制参数时序数据，其中所述控制参数时序数据包括：表冷阀门的开度时序数据、燃烧阀门的开度时序数据、加热阀门的开度时序数据、加湿阀门的开度时序数据；利用预设的优化算法对所述控制参数时序数据进行寻优，确定所述预测时间段内的最优控制参数，并根据所述最优控制参数，确定所述预测时间段内的目标温湿度时序数据；根据所述预测温湿度时序数据和所述目标温湿度时序数据，计算优化目标，迭代将所述目标温湿度时序数据输入至所述冷热系统温湿度预测模型中，直至所述优化目标满足预设的约束条件，输出所述最优控制参数；根据所述最优控制参数在所述预测时间段内对所述冷热系统进行温湿度控制；其中基于神经网络对采集冷热系统预定历史时间周期内的多个目标特征数据进行训练，生成冷热系统温湿度预测模型，包括：采集冷热系统预定历史时间周期内的多个目标特征数据，其中所述目标特征数据包括：室外温度、室外湿度、太阳照度、表冷阀门的开度、加湿阀门的开度、加热阀门的开度、燃烧阀门的开度、进水或回水温度、末端风机工作频率、室内温度以及室内湿度；将所述多个目标特征数据与所述室内温度和所述室内湿度进行皮尔逊相关性分析，确定所述冷热系统温湿度预测模型所需的输入目标特征数据，其中所述输入目标特征数据包括：室外温度、室外湿度、太阳照度、表冷阀门的开度、加湿阀门的开度、加热阀门的开度、燃烧阀门的开度、进水或回水温度、室内温度以及室内湿度；将所述输入目标特征数据进行标准化处理，确定输入标准化特征数据；基于神经网络对所述输入标准化特征数据、所述室内温度和所述室内湿度进行训练，生成所述冷热系统温湿度预测模型；基于神经网络对所述输入标准化特征数据、所述室内温度和所述室内湿度进行训练，生成所述冷热系统温湿度预测模型，包括：根据所述冷热系统的热传导公式，确定所述冷热系统的温湿度变化的滞后时间；根据所述滞后时间对所述输入标准化特征数据、所述室内温度和所述室内湿度进行划分，确定训化样本集；基于所述神经网络对所述训化样本集进行训练，生成所述冷热系统温湿度预测模型。

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