本发明涉及一种空调控制方法，尤其涉及一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法及系统。
背景技术：
1、在商场、超市、办公室、娱乐营房等相对大型的室内场所，都会安装多台空调对环境温度进行调整，以满足人们对舒适温度的要求，但是由于大部分空调没有专人负责，导致经常出现忘记关空调的情况，不仅浪费电能造成经济损失，而且还存在安全隐患。
2、另外，目前国家提倡绿色环保节能，许多企业也制定了夏季24℃-26℃，冬季18℃-20℃的环保温度，但实际使用时，由于同时使用的人员比较多，相对比较随意，不方便统一管控，经常出现设置温度不符合环保节能要求的现象，增加了企业经济负担的同时又不符合绿色环保节能的要求。
3、针对上述这些情况，现有技术通常采用空调控制器使非智能空调具备了智能温控的功能，空调控制器可以采集空间内的环境参数，根据环境参数对空调进行智能化设置，使其具备智能化的温度调节功能。
4、虽然这种智能温控方案可以对空调进行智能化设置，但其仍存在以下缺陷：
5、1、现有技术无法通过季节及天气信息得出预计能耗，结合人体舒适度与预计能耗达到最优节能效果，导致节能效果较差。
6、2、现有技术仍是针对相对独立的空间或场所中的一台或几台空调进行智能控制，缺乏对整个楼宇、整个小区、或者整个系统，甚至整个城市的空调进行统一控制和统一调度的整体方案，使用范围较小。
7、公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本发明的目的是克服现有技术中存在的节能效果较差，同时使用范围较小的缺点，提供了一种节能效果较好，同时使用范围较大的提高节能效果的空调控制方法及系统。
2、为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：
3、一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，所述空调控制方法包括以下步骤：
4、s1，数据收集，收集与空调控制相关的设定参数、空调用能参数、实时环境参数、目标区域的高精度天气预报数据及历史天气数据；
5、s2，构建模型，通过多层感知神经网络算法构建针对目标区域的能耗预测初始模型，
6、s3，基于历史数据对能耗预测初始模型进行训练，所述历史数据包括设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据对能耗预测模型进行训练与效验，直到预测准确度满足要求，此时模型构建完成；
7、s4，模型求解，将未来设定时段的目标区域高精度天气预报数据输入到完成训练的能耗预测模型中，求解得到目标区域在未来设定时段的能耗预测数据；
8、s5，通过目标区域能耗预测数据，结合设定参数、空调用能参数及实时环境参数，对当前空调的运行情况进行判断，并下发相应的控制指令对空调进行控制，使空调的运行符合节能管理要求，此时当前迭代完成；
9、s6，模型迭代更新，完成一次能耗预测模型求解后，将新收集的天气数据以及空调的各项运行参数加入到历史数据，返回s3对预测模型进行再次训练，以进行下一次迭代。
10、所述s1中收集的空调控制相关的设定参数为用户设置的空调运行温度、空调运行模式及运行功率；
11、所述空调用能参数包括过去至少一个月的用能数据；
12、所述实时环境参数包括空调所处室内环境的温度及湿度；
13、所述目标区域的高精度天气预报数据包括目标区域未来七天逐小时的室外温度、室外湿度及风速；
14、所述历史天气数据包括目标区域过去至少一个月的每小时天气预报预据。
15、所述s2中将收集得到的设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据分为训练集及测试集，所述训练集用于对目标区域能耗预测模型训练，所述测试集用于对能耗预测模型进行准确度校验，当输出能耗结果与测试集数据相比较，准确度大于95％，则目标区域能耗预测模型训练完成，当输出能耗结果与测试集数据相比较，准确度小于等于95％，则回到s1增加数据量或者调整模型参数的方式对模型进行重新训练，重新执行训练步骤，直到预测准确度大于95％。
16、所述s2中将收集得到的设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据中的90％分为训练集，剩余10％数据分为测试集。
17、所述s4中将目标区域未来七天逐小时的室外温度、室外湿度及风速作为输入值，对能耗预测模型进行求解，得到目标区域未来七天逐小时的能耗数据。
18、所述s5中，将用户设定的温度与环境温度的差作为人体热舒适度，将人体热舒适度与目标区域预测能耗数据的最小值作为目标函数，采用遗传算法进行迭代优化，获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值。
19、所述s5中，当目标区域预测能耗数据小于设定阈值时，不进行操作，当目标区域预测能耗数据大于设定阈值且空调处于制冷模式时将空调设定温度提高一摄氏度，当时目标区域预测能耗数据大于设定阈值且空调处于制热模式时将空调设定温度降低一摄氏度。
20、一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制系统，所述空调控制系统用于实现前述的通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法；
21、所述空调控制系统包括：
22、数据收集模块，用于收集与空调控制相关的设定参数、空调用能参数、实时环境参数、目标区域的高精度天气预报数据及历史天气数据；
23、所述空调控制相关的设定参数为用户设置的空调运行温度、空调运行模式及运行功率；
24、所述空调用能参数包括过去至少一个月的用能数据；
25、所述实时环境参数包括空调所处室内环境的温度及湿度；
26、所述目标区域的高精度天气预报数据包括目标区域未来七天逐小时的室外温度、室外湿度及风速；
27、所述历史天气数据包括目标区域过去至少一个月的每小时天气预报预据；
28、模型构建模块，通过多层感知神经网络算法构建针对目标区域的能耗预测模型，并通过收集的设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据对能耗预测模型进行训练与效验，得到预测准确度满足要求的能耗预测模型；
29、具体包括：将收集得到的设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据中的90％分为训练集，剩余10％数据分为测试集，所述训练集用于对目标区域能耗预测模型训练，所述测试集用于对能耗预测模型进行准确度校验，当输出能耗结果与测试集数据相比较，准确度大于95％，则目标区域能耗预测模型训练完成，当输出能耗结果与测试集数据相比较，准确度小于等于95％，则回到s1增加数据量或者调整模型参数的方式对模型进行重新训练，重新执行训练步骤，直到预测准确度大于95％；
30、模型求解模块，用于将目标区域未来七天逐小时的室外温度、室外湿度及风速作为输入值，对能耗预测模型进行求解，得到目标区域未来七天逐小时的能耗数据
31、空调控制模块，用于根据目标区域预测能耗数据结合与空调控制相关的设定参数、空调用能参数、实时环境参数，对当前空调的运行情况进行判断，并下发相应的控制指令对空调进行控制，使空调的运行符合节能管理要求；
32、具体控制方法包括：将用户设定的温度与环境温度的差作为人体热舒适度，将人体热舒适度与目标区域预测能耗数据的最小值作为目标函数，采用遗传算法进行迭代优化，获得人体热舒适度最优值与空调能耗最优值；
33、或者当目标区域预测能耗数据小于设定阈值时，不进行操作，当目标区域预测能耗数据大于设定阈值且空调处于制冷模式时将空调设定温度提高一摄氏度，当时目标区域预测能耗数据大于设定阈值且空调处于制热模式时将空调设定温度降低一摄氏度
34、模型迭代更新模块，用于完成一次能耗预测模型求解后，将当前日期的天气数据加入历史天气数据中对能耗预测模型重新进行训练与效验，直到预测准确度满足要求。
35、所述数据收集模块包括中央数据收集模块及多个子区域数据收集模块，所述中央数据收集模块用于收集目标区域的高精度天气预报数据及历史天气数据，所述子区域数据收集模块用于收集与空调控制相关的设定参数、空调用能参数及实时环境参数；
36、所述子区域数据收集模块设置于目标区域内各台空调位于的子区域内，所述子区域为目标区域内空间上独立的空调运行区域；
37、所述空调控制模块包括中央控制模块及多个空调操控模块，所述中央控制模块用于根据目标区域预测能耗数据结合与空调控制相关的设定参数、空调用能参数、实时环境参数，对当前空调的运行情况进行判断，所述空调操控模块用于下发相应的控制指令对空调进行控制，使空调的运行符合节能管理要求，所述目标区域内各台空调均对应设置有一个空调操控模块。
38、一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制设备，
39、所述设备包括处理器以及存储器；
40、所述存储器用于存储计算机程序代码，并将所述计算机程序代码传输给所述处理器；
41、所述处理器用于根据所述计算机程序代码中的指令执行前述的通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法。
42、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
43、1、本发明一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法中，通过多层感知神经网络算法使用设定参数、空调用能参数、实时环境参数及历史天气数据构建针对目标区域的能耗预测模型，使用目标区域的高精度天气预报数据作为输入值，对能耗预测模型进行求解，得到目标区域预测能耗数据，将能耗数据与设定参数、空调用能参数及实时环境参数结合，对当前空调的运行情况进行判断，并下发相应的控制指令对空调进行控制，使空调的运行符合节能管理要求。因此，本设计可以能耗预测模型得到目标区域预测能耗数据，进而对当前空调的运行情况进行判断与控制，有效提高空调的节能效果。
44、2、本发明一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法中，将用户设定的温度与环境温度的差作为人体热舒适度，从而使人体热舒适度成为可以量化的标准，采用遗传算法获取人体热舒适度最优值与空调能耗最优值，在满足人体舒适度的前提下提高节能效果。因此，本设计可以通过量化人体热舒适度，获取人体热舒适度最优值与空调能耗最优值，有效提高节能效果。
45、3、本发明一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制系统中，通过子区域数据收集模块用于收集子区域内与空调控制相关的设定参数、空调用能参数及实时环境参数，目标区域内各台空调均对应设置有一个空调控制模块，使得本发明的空调控制方法可以对不同子区域内的空调分别进行控制。因此，本设计可以对不同子区域内的空调分别进行控制，有效提高空调控制系统的使用范围。
1.一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制方法，其特征在于：
8.一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制系统，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制系统，其特征在于：
10.一种通过能耗预测提高节能效果的空调控制设备，其特征在于：
