本發(fā)明涉及熱舒適控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種局部熱舒適控制方法、局部熱舒適控制器及控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

由于熱舒適對(duì)于人們的工作和生活環(huán)境都具有重要的影響，所以，室內(nèi)熱舒適理論和基于預(yù)測(cè)平均投票數(shù)(Predicted Mean Vote，PMV)的室內(nèi)熱舒適控制方法正在成為科技界研究的熱點(diǎn)之一。PMV綜合了空氣溫度、平均輻射溫度、空氣流速、空氣濕度、人體新陳代謝率及服裝熱阻六個(gè)因素，是至今最全面的評(píng)價(jià)熱環(huán)境的指標(biāo)，已被編入國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)IS07730。1996年ASHRAE開始使用7級(jí)熱感覺指標(biāo)，見表1第1列。熱舒適評(píng)價(jià)指標(biāo)(PMV)如表1中的第2列。

表1熱舒適評(píng)價(jià)指標(biāo)

PMV方程的表達(dá)式為：

其中：

式中各項(xiàng)參數(shù)說(shuō)明如下：

M——代謝率，W/m²，

W——對(duì)外做功消耗的熱量(對(duì)多大多數(shù)活動(dòng)可以忽略不計(jì))，W/m²；

I_cl——服裝熱阻，m²·℃/W；

f_cl——著裝時(shí)人的體表面積與裸露時(shí)人的體表面積之比，無(wú)量綱；

t_a——空氣溫度，℃；

——平均輻射溫度，℃；

v_ar——空氣流速，m/s；

p_a——水蒸氣分壓，P_a；

h_c——對(duì)流換熱系數(shù)，M/m²·℃；

t_cl——服裝表面溫度，℃。

PMV指標(biāo)代表了在同一環(huán)境中大多數(shù)人的熱舒適，但由于年齡不同、體質(zhì)不同、性別不同等因素，PMV指標(biāo)不能夠代表所有人的熱舒適。為此，F(xiàn)anger提出了預(yù)測(cè)不滿意百分率(Predicted Percentage of Dissatisfied，PPD)指標(biāo)來(lái)表示人群對(duì)熱環(huán)境不滿意的百分?jǐn)?shù)，并用概率分析方法，給出PMV與PPD之間的定量關(guān)系表達(dá)式為：

PMV-PPD指標(biāo)是目前國(guó)際廣泛采用的評(píng)價(jià)熱舒適的指標(biāo)。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織IS07730推薦采用PMV-PPD指標(biāo)來(lái)描述與評(píng)價(jià)環(huán)境的舒適程度。

事實(shí)上，對(duì)同在一個(gè)公共辦公場(chǎng)所和相同的氣候環(huán)境的人們，對(duì)室內(nèi)熱舒適感覺差別是非常大的，這只能通過(guò)分析影響人體熱感覺的多個(gè)因素的綜合來(lái)解釋。熱舒適是一個(gè)統(tǒng)計(jì)概念，相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型只是建立在大多數(shù)人滿意的基礎(chǔ)上，并沒有做到兼顧每個(gè)人的熱感覺和熱舒適。為了建立具有“個(gè)性化”的、局部熱舒適模型，并研究能滿足節(jié)能要求的控制方法，對(duì)于改善室內(nèi)工作人員的工作環(huán)境和提高工作效率，具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

目前，在公共辦公場(chǎng)所采用中央空調(diào)(壁式空調(diào)或立式空調(diào))，使室內(nèi)氣溫差異較大，即離空調(diào)出風(fēng)口遠(yuǎn)近距離對(duì)熱舒適感覺不同。因此，仍有一部工作人員對(duì)室內(nèi)公共辦公場(chǎng)所的熱舒適不滿意。

(1)室內(nèi)集體辦公場(chǎng)所的舒適度直接影響人們的工作效率。對(duì)同在一個(gè)室內(nèi)公共辦公場(chǎng)所，到目前為止，能讓室內(nèi)大多數(shù)工作人員都感到舒適又節(jié)能的熱舒適控制難題還沒有得到很好解決。

(2)無(wú)論是壁掛式空調(diào)、柜式空調(diào)，還是中央空調(diào)都無(wú)法滿足大多數(shù)工作人員對(duì)熱舒適的要求，對(duì)熱舒適的感覺差別也是很大的。致使同在一個(gè)辦公場(chǎng)所，只能采用單一的熱舒適進(jìn)行控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，本發(fā)明提出了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種局部熱舒適控制方法、局部熱舒適控制器及控制系統(tǒng)。

為此目的，第一方面，本發(fā)明提出一種局部熱舒適控制方法，包括：

每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取傳感器采集的目標(biāo)局部的與預(yù)測(cè)平均投票數(shù)PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值；

基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第一控制信息；所述PMV第二值為預(yù)先設(shè)定的用于控制所述目標(biāo)局部熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；

基于所述第一控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

第二方面，本發(fā)明還提出一種局部熱舒適控制器，包括：

第一確定單元，用于每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取傳感器采集的目標(biāo)局部的與預(yù)測(cè)平均投票數(shù)PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值；

第二確定單元，用于基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第一控制信息；所述PMV第二值為預(yù)先設(shè)定的用于控制所述目標(biāo)局部熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；

控制單元，用于基于所述第一控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

第三方面，本發(fā)明還提出一種控制系統(tǒng)，包括：

如第二方面所述的局部熱舒適控制器、各局部熱舒適控制器對(duì)應(yīng)的傳感器以及全局熱舒適控制器；

所述局部熱舒適控制器分別連接該局部熱舒適控制器對(duì)應(yīng)的傳感器以及所述全局熱舒適控制器。

相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提出的局部熱舒適控制方法、局部熱舒適控制器及控制系統(tǒng)，通過(guò)分析熱濕環(huán)境下影響室內(nèi)舒適度的有關(guān)因素，通過(guò)局部的兩個(gè)PMV值，確定第一控制信息，控制局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以控制局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的流量，實(shí)現(xiàn)局部熱舒適控制，對(duì)于改善室內(nèi)工作人員的工作環(huán)境和提高工作效率，滿足室內(nèi)工作人員對(duì)舒適度的不同要求，并達(dá)到節(jié)能降耗的目的，具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的一種局部熱舒適控制方法流程圖；

圖2為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的一種局部熱舒適控制器結(jié)構(gòu)圖；

圖3為室內(nèi)公共辦公場(chǎng)所全局-局部熱舒適控制示意圖；

圖4a為OEGPR規(guī)則離線訓(xùn)練流程圖；

圖4b為OEGPR規(guī)則在線預(yù)測(cè)流程圖；

圖4c為OEGPR規(guī)則模型自適應(yīng)更新流程圖；

圖5為OEGPR規(guī)則模型結(jié)構(gòu)圖；

圖6為第二確定單元結(jié)構(gòu)圖，圖6中右側(cè)虛線框中的內(nèi)容表示第二確定單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖；

圖7為室內(nèi)所有人體的熱舒適度分布曲線示意圖；

圖8為座位送風(fēng)口的閥門開度示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。

需要說(shuō)明的是，在本文中，“第一”、“第二”、“第三”和“第四”僅僅用來(lái)將相同的名稱區(qū)分開來(lái)，而不是暗示這些名稱之間的關(guān)系或者順序。

如圖1所示，本實(shí)施例公開一種局部熱舒適控制方法，可包括以下步驟101～103：

101、每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取傳感器采集的目標(biāo)局部的與預(yù)測(cè)平均投票數(shù)PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

例如，可針對(duì)PMV相關(guān)的每個(gè)參數(shù)，均設(shè)置相應(yīng)的傳感器采集參數(shù)值。

102、基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第一控制信息；所述PMV第二值為預(yù)先設(shè)定的用于控制所述目標(biāo)局部熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度。

本實(shí)施例中，確定第一控制信息，例如，將PMV第二值減去所述PMV第一值，得到差值，然后通過(guò)相應(yīng)算法，計(jì)算控制閥的閥門開度。例如，預(yù)設(shè)的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度增大對(duì)應(yīng)的第一差值范圍，預(yù)設(shè)的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度減小對(duì)應(yīng)的第二差值范圍，若差值處于第一差值范圍，則第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度增大；若差值處于第二差值范圍，則第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度減小。

103、基于所述第一控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，從而控制所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的流量，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

相比于現(xiàn)有技術(shù)，本實(shí)施例公開的局部熱舒適控制方法，通過(guò)分析熱濕環(huán)境下影響室內(nèi)舒適度的有關(guān)因素，通過(guò)局部的兩個(gè)PMV值，確定第一控制信息，控制局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以控制局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的流量，實(shí)現(xiàn)局部熱舒適控制，對(duì)于改善室內(nèi)工作人員的工作環(huán)境和提高工作效率，滿足室內(nèi)工作人員對(duì)舒適度的不同要求，并達(dá)到節(jié)能降耗的目的，具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在一個(gè)具體的例子中，步驟101所述確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值之后，還包括圖1未示出的步驟102’和103’：

102’、基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第二控制信息；所述第二控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；

103’、基于所述第二控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

本實(shí)施例通過(guò)局部的兩個(gè)PMV值，確定第一控制信息和第二控制信息，以分別控制局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的流量以及局部的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的流量，實(shí)現(xiàn)更加快速有效的對(duì)局部熱舒適控制。

在一個(gè)具體的例子中，步驟101所述確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值，包括：采用預(yù)設(shè)的在線集成高斯過(guò)程回歸OEGPR規(guī)則，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

在一個(gè)具體的例子中，步驟101所述確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值之后，還包括圖1中未示出的步驟101’：

101’、將所述目標(biāo)局部的PMV第一值上報(bào)全局熱舒適控制器，以使所述全局熱舒適控制器基于各局部的PMV第一值，確定全局的PMV第一值，并基于所述全局的PMV第一值以及全局的PMV第三值，確定第三控制信息；所述PMV第三值為預(yù)先設(shè)定的用于控制全局熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第三控制信息用于指示全局的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；并基于所述第三控制信息指示的閥門開度，控制全局的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，從而實(shí)現(xiàn)控制全局的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的流量。

在一個(gè)具體的例子中，步驟101所述確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值之后，還包括圖1中未示出的步驟101”：

101”、將所述目標(biāo)局部的PMV第一值上報(bào)全局熱舒適控制器，以使所述全局熱舒適控制器基于各局部的PMV第一值，確定全局的PMV第一值，并基于所述全局的PMV第一值以及全局的PMV第三值，確定第三控制信息以及第四控制信息；所述PMV第三值為預(yù)先設(shè)定的用于控制全局熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第三控制信息用于指示全局的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；所述第四控制信息用于指示全局的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；并基于所述第三控制信息和第四控制信息指示的閥門開度，控制全局的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口和自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度。

如圖2所示，本實(shí)施例公開一種局部熱舒適控制器，可包括以下單元：第一確定單元21、第二確定單元22以及控制單元23，各單元具體說(shuō)明如下：

第一確定單元21，用于每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取傳感器采集的目標(biāo)局部的與預(yù)測(cè)平均投票數(shù)PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值；

第二確定單元22，用于基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第一控制信息；所述PMV第二值為預(yù)先設(shè)定的用于控制所述目標(biāo)局部熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值；所述第一控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；

控制單元23，用于基于所述第一控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的空調(diào)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

本實(shí)施例公開的局部熱舒適控制器，可實(shí)現(xiàn)圖1所示的局部熱舒適控制方法流程，因此，本實(shí)施例中的局部熱舒適控制器的效果及說(shuō)明可參見圖1所示的方法實(shí)施例，在此不再贅述。

在一個(gè)具體的例子中，所述第二確定單元22，還用于所述第一確定單元21確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值之后，基于所述PMV第一值以及所述目標(biāo)局部的PMV第二值，確定第二控制信息；所述第二控制信息用于指示所述目標(biāo)局部的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度；

所述控制單元23，還用于基于所述第二控制信息指示的閥門開度，控制所述目標(biāo)局部的自然風(fēng)進(jìn)風(fēng)口的控制閥的閥門開度，以每隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，獲取所述傳感器采集的PMV相關(guān)的各參數(shù)值，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

在一個(gè)具體的例子中，所述第一確定單元21，具體用于采用預(yù)設(shè)的在線集成高斯過(guò)程回歸OEGPR規(guī)則，確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值。

在一個(gè)具體的例子中，圖2所示的局部熱舒適控制器還包括圖2未示出的：

上報(bào)單元24，用于所述第一確定單元21確定所述目標(biāo)局部的PMV第一值之后，將所述目標(biāo)局部的PMV第一值上報(bào)全局熱舒適控制器。

另外，本發(fā)明還提出一種控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全局-局部的熱舒適控制，具體包括：

如圖2所示的局部熱舒適控制器、各局部熱舒適控制器對(duì)應(yīng)的傳感器以及全局熱舒適控制器；

所述局部熱舒適控制器分別連接該局部熱舒適控制器對(duì)應(yīng)的傳感器以及所述全局熱舒適控制器。

下面以室內(nèi)公共辦公場(chǎng)所為應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)一步說(shuō)明局部熱舒適控制流程。

圖3為室內(nèi)公共辦公場(chǎng)所全局-局部熱舒適控制示意圖。

圖3中工業(yè)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)可包括上述實(shí)施例中提及的全局熱舒適控制器。局部控制系統(tǒng)可包括上述實(shí)施例中提及的局部熱舒適控制器。PMV_r1至PMV_rM為上述實(shí)施例中提及的預(yù)先設(shè)定的用于控制局部熱舒適的PMV標(biāo)準(zhǔn)值，因?yàn)閳D3有M號(hào)座位，因此有M個(gè)PMV標(biāo)準(zhǔn)值，即PMV_r1至PMV_rM。

圖3中PMV₁至PMV_M為各局部(即1,2,…,M)的實(shí)際PMV值；

圖3中V₁至V_M為各局部(即1,2,…,M)的空氣流速；

圖3中t₁至t_M為各局部(即1,2,…,M)的溫度；

圖3中h₁至h_M為各局部(即1,2,…,M)的濕度。

在線集成高斯過(guò)程回歸(Online Ensemble Gaussian Process Regression，OEGPR)規(guī)則如下：

OEGPR規(guī)則包括三個(gè)關(guān)鍵運(yùn)算流程：離線訓(xùn)練(如圖4a)、在線預(yù)測(cè)(如圖4b)和模型自適應(yīng)更新(如圖4c)。模型結(jié)構(gòu)如圖5所示，其實(shí)施步驟敘述如下：

(1)收集過(guò)程輸入輸出數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。

(2)基于即時(shí)學(xué)習(xí)(Just-in-time Learning，JIT)局部化方法構(gòu)建一組滿足冗余度要求的局部區(qū)域。

(3)為每一個(gè)局部區(qū)域建立相應(yīng)的高斯過(guò)程回歸(Gaussian Process Regression，GPR)和概率數(shù)據(jù)描述(Probabilistic Data Descriptor，PDD)模型。

(4)對(duì)于一個(gè)新的測(cè)試樣本，基于局部GPR模型估計(jì)輸出變量預(yù)測(cè)分布的均值和方差。

(5)通過(guò)貝葉斯推理和PDD模型自適應(yīng)估計(jì)查詢點(diǎn)關(guān)于不同局部區(qū)域的后驗(yàn)概率，并將其作為局部模型的混合權(quán)值。

(6)通過(guò)有限混合機(jī)理將局部預(yù)測(cè)結(jié)果融合成輸出變量的全局預(yù)測(cè)均值和方差。

(7)新樣本可用時(shí)，選擇與新樣本具有最大相關(guān)性的局部GPR和PDD模型，基于移動(dòng)窗口技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型更新。

(8)下一個(gè)查詢點(diǎn)到來(lái)時(shí)返回(4)。

在圖4a至4c和圖5中，x_new表示一個(gè)新的測(cè)量值，y_m,new(m＝1,2,…,M)表示局部輸出，表示全局輸出的預(yù)測(cè)均值，σ²表示全局輸出的方差，p(LD_m|x_new)表示具有最大的后驗(yàn)概率。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)構(gòu)建第二確定單元結(jié)構(gòu)，如圖6所示。ANN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為n×m×2，輸入有n個(gè)結(jié)點(diǎn)，即n個(gè)輸入量；隱層數(shù)為1，隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為m；輸出層結(jié)點(diǎn)為2，2個(gè)輸出量。

在圖6中，e_k＝PMV_rk-PMV′_k，其中，k＝1,2,…,M，PMV_rk為設(shè)定值，PMV′_k為基于軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)值，T_r為室內(nèi)溫度設(shè)定值，RH_r為室內(nèi)相對(duì)濕度設(shè)定值。第二確定單元進(jìn)一步描述為如圖6右側(cè)虛線框中所示。

該網(wǎng)絡(luò)的輸入變量分別設(shè)x1為當(dāng)前偏差值e₁(k)，x2為先前一步預(yù)測(cè)值PMV_{預(yù)測(cè)}(k-1)，x3為為先前二步預(yù)測(cè)值PMV_{預(yù)測(cè)}(k-2)，x4為當(dāng)前室內(nèi)溫度測(cè)量值T(k)(℃)，x5為先前一步室內(nèi)溫度測(cè)量值T(k-1)(℃)，x6為當(dāng)前相對(duì)濕度測(cè)量值RH(k)(％)，x7為先前一步相對(duì)濕度測(cè)量值RH(k-1)(％)，x8為當(dāng)前風(fēng)速測(cè)量值v(k)(％)，………；ANN控制器的二個(gè)輸出分別為：u₁用于控制中央空調(diào)的進(jìn)風(fēng)量，u₂用于控制自然風(fēng)的輸入量。

基于優(yōu)化控制的目標(biāo)函數(shù)J及優(yōu)化算法，即優(yōu)化算法可采用“微粒群-模糊聚類(Particles Swarm Optimization-Fuzzy C-Means，PSOFCM)算法”，或“遺傳-模糊聚類(Genetic Fuzzy C-Means，GFCM)算法”。

最優(yōu)控制算法的目標(biāo)是在整個(gè)設(shè)定時(shí)間段內(nèi)(如幾十分鐘)使室內(nèi)熱舒適和能量消耗最優(yōu)化。通過(guò)目標(biāo)函數(shù)的最小化來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。

(1)室內(nèi)當(dāng)前空氣溫度測(cè)量值當(dāng)和先前一步溫度測(cè)量值等(T(k),T(k-1)…)；

(2)在每一個(gè)時(shí)間步距k，最優(yōu)控制u_{加熱(致冷)}就是在幾十分鐘內(nèi)使目標(biāo)函數(shù)J達(dá)到最小的輸出值，即通過(guò)n步操作使目標(biāo)函數(shù)J達(dá)到最優(yōu)。

式中的H為能耗。

最優(yōu)控制算式的目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

J(P_{加熱(致冷)},T,T_{設(shè)定值})＝C_PheatP_{加熱(致冷)}+C_comf(exp(PMV(T,T_{設(shè)定值})²)-1) (2)

式中：P_{加熱(致冷)}＝加熱(致冷)操作(W)；

PMV(T,T_{設(shè)定值})＝預(yù)測(cè)均值表決(-)；

T＝室內(nèi)空氣溫度；

T_{設(shè)定值}＝室內(nèi)設(shè)定值溫度；

C_Pheat＝加熱項(xiàng)的加權(quán)系數(shù)；

C_comf＝熱舒適項(xiàng)的加權(quán)系數(shù)。

圖6原理簡(jiǎn)要敘述：基于OEGPR自適應(yīng)軟測(cè)量預(yù)測(cè)熱舒適指標(biāo)，即PMV′，預(yù)測(cè)值與設(shè)定值比較后產(chǎn)生偏差(包括當(dāng)前值和先前值)及相關(guān)測(cè)量參數(shù)值作為ANN控制器輸入，由此來(lái)計(jì)算中央空調(diào)和自然風(fēng)(新鮮空氣)的控制量，并通過(guò)目標(biāo)函數(shù)控優(yōu)化算法在線自適應(yīng)調(diào)整ANN網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以滿足室內(nèi)工作人員對(duì)熱舒適的不同要求。

采用計(jì)算流體力學(xué)(Computational Fluid Dynamics,CFD)軟件，模擬研究室內(nèi)人員對(duì)局部熱舒適指標(biāo)不同需求的預(yù)測(cè)模型；通過(guò)改變室外溫度、室內(nèi)溫度、空氣流速、空氣濕度等，研究室內(nèi)空氣流和熱傳遞的分布規(guī)律，確定室內(nèi)局部熱舒適指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型；基于數(shù)值模擬的優(yōu)化策略，確定變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案；基于CFD模型構(gòu)建多輸入、多輸出、非線性、時(shí)變的綜合優(yōu)化控制系統(tǒng)；為下一步的試驗(yàn)研究提供理論依據(jù)。

在Airpak軟件環(huán)境中建立房間模型、空調(diào)模型、桌椅模型和人體模型，模擬夏季高溫下室內(nèi)的熱環(huán)境對(duì)人體熱舒適度的影響。設(shè)置PMV計(jì)算公式獲得人體的平均熱舒適度。從1～14的座位順序獲得室內(nèi)所有人體的熱舒適度分布曲線如圖7所示。

在有座位送風(fēng)進(jìn)行室內(nèi)局部熱舒適控制的情況下，座位送風(fēng)口的閥門開度如圖8所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)在不同座位上采取局部送風(fēng)的方式可以有效改善人體的熱舒適度。這是對(duì)傳統(tǒng)空調(diào)控制下，室內(nèi)熱環(huán)境分布不均勻時(shí)，是一種改善熱環(huán)境舒適度的有效方案，其結(jié)果證明了本發(fā)明提出的局部熱舒適控制方案是有效、可行的。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以把實(shí)施例中的各單元組合成一個(gè)單元，以及此外可以把它們分成多個(gè)子單元。除了這樣的特征和/或過(guò)程或者單元中的至少一些是互相排斥之處，可以采用任何組合對(duì)本說(shuō)明書中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過(guò)程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說(shuō)明書中公開的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來(lái)代替。

本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，實(shí)施例中的各單元可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。

雖然結(jié)合附圖描述了本發(fā)明的實(shí)施方式，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下做出各種修改和變型，這樣的修改和變型均落入由所附權(quán)利要求所限定的范圍之內(nèi)。