申请/专利权人：深圳市励科机电科技工程有限公司

申请日：2021-02-26

公开（公告）日：2021-06-08

公开（公告）号：CN112923525A

主分类号：F24F11/62(20180101)

分类号：F24F11/62(20180101);F24F11/46(20180101);F24F11/86(20180101);F24F11/84(20180101);F24F11/77(20180101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.04.14#发明专利申请公布后的驳回;2021.06.25#实质审查的生效;2021.06.08#公开

摘要：本发明公开了机器学习型舒适节能空调智能控制方法，该方法采用深度神经网络算法构建舒适性相关参数的数据集，对所获取到的人体与环境多维度参数进行自学习训练，构建室内微环境舒适调控模型和调控机制，实现空调的自适应舒适性调控；采用深度神经网络算法构建能效相关参数的数据集，对海量数据进行自学习训练，基于长期自学习训练的数据积累，建立并根据深度神经网络模型不断优化更新压缩机频率、膨胀阀开度、风机转速与能效优化目标之间的动态控制规则，通过多参数的综合调控实现能效精准控制和最优控制；同时在模型训练初期，采用模型化鲁棒优化方法确定设备控制参数，并以此作为深度强化学习的训练目标，实现模型初始阶段学习速度的提升。

主权项：1.机器学习型舒适节能空调智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：通过感知获取人体与环境的多维度参数；利用深度神经网络算法对所获取到的多维度参数进行机器学习训练，并生成舒适性和节能控制指令；根据控制指令来控制空调的运行，以实现用户空调舒适性和节能控制的动态优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市励科机电科技工程有限公司 机器学习型舒适节能空调智能控制方法

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