一種地鐵車站空間能源控制方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種地鐵車站空間能源控制方法，包括：獲取當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)獲得當(dāng)前環(huán)境狀況；根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量；調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)；獲得新的設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述新的設(shè)備狀態(tài)獲得新的環(huán)境狀況；判斷所述新的環(huán)境狀況和新的設(shè)備狀態(tài)是否達(dá)到目標(biāo)值，若達(dá)到則結(jié)束，若沒有達(dá)到則重新根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量，調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)直至達(dá)到目標(biāo)值為止。本發(fā)明可以在地鐵車站沒有樣本或樣本很少的情況下模擬出空間能源最優(yōu)的方法，大大節(jié)省了能源。
【專利說明】
一種地鐵車站空間能源控制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及地鐵車站空間能源控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)有技術(shù)中，因?qū)嶋H環(huán)境影響因素眾多，無法之間建立設(shè)備狀況和環(huán)境狀況之間定量模型，對(duì)于具有實(shí)際數(shù)據(jù)采集功能的系統(tǒng)，可以通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的管理、查詢或插值的方式，得到當(dāng)前的最近設(shè)備運(yùn)行方案。
[0003]具體方法如下:
[0004]I)樣本積累。
[0005]積累穩(wěn)定狀態(tài)下的樣本，機(jī)設(shè)備運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，環(huán)境狀況穩(wěn)定的樣本。
[0006]樣本中包含環(huán)境狀況參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)。
[0007]2)樣本查詢。
[0008]查詢與當(dāng)前環(huán)境狀況最接近的幾組樣本，獲得相關(guān)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)。
[0009]3)設(shè)備工作狀態(tài)的確定
[0010]在所查詢到的樣本中，獲取能耗最低的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)。
[0011 ]但很多情況下，尤其是地鐵車站在投入運(yùn)營前或初期，并不具備樣本，或樣本很少的情況下，設(shè)備的運(yùn)行模式靠人為去嘗試，將造成大量能源浪費(fèi)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012]本發(fā)明的目的在于提供一種地鐵車站空間能源控制方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)在地鐵車站在投入運(yùn)營前或初期，并不具備樣本，或樣本很少的情況下，設(shè)備的運(yùn)行模式靠人為去嘗試，將造成大量能源浪費(fèi)的問題。
[0013]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，包括:
[0014]獲取當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)獲得當(dāng)前環(huán)境狀況；
[0015]根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量；
[0016]調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)；
[0017]獲得新的設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述新的設(shè)備狀態(tài)獲得新的環(huán)境狀況；
[0018]判斷所述新的環(huán)境狀況和新的設(shè)備狀態(tài)是否達(dá)到目標(biāo)值，若達(dá)到則結(jié)束，若沒有達(dá)到則重新根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量，調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)直至達(dá)到目標(biāo)值為止。
[0019]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述環(huán)境狀況包括:環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、二氧化碳濃度、空氣比熱、空氣體積和客流量中的一種或多種。
[0020]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述設(shè)備狀態(tài)包括:空調(diào)功率、空調(diào)檔位、空調(diào)效率、空調(diào)能量貢獻(xiàn)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)功率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)檔位、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)總風(fēng)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)效率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)能量、進(jìn)風(fēng)需求量和需求能量中的一種或多種。
[0021]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)的步驟包括:
[0022]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，其中所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和當(dāng)前環(huán)境狀況為樣本值；
[0023]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；
[0024]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
[0025]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包括:
[0026]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化；
[0027]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練直至訓(xùn)練結(jié)束，才進(jìn)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
[0028]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的步驟包括:
[0029]測(cè)試所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0030]對(duì)所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
[0031]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)后還包括步驟:把訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果作為個(gè)體適應(yīng)度值，通過操作尋找設(shè)備的工作狀態(tài)的目標(biāo)值。
[0032]進(jìn)一步的，在所述的地鐵車站空間能源控制方法中，所述操作包括:選擇操作、交叉操作及變異操作。
[0033]本發(fā)明提供的地鐵車站空間能源控制方法，具有以下有益效果:本發(fā)明可以在地鐵車站沒有樣本或樣本很少的情況下模擬出空間能源最優(yōu)的方法，大大節(jié)省了能源。
【附圖說明】
[0034]圖1是本發(fā)明實(shí)施例的地鐵車站空間能源控制方法流程圖；
[0035]圖2是本發(fā)明實(shí)施例的地鐵車站空間能源控制方法的交叉操作示意圖；
[0036]圖3是本發(fā)明實(shí)施例的地鐵車站空間能源控制方法的變異操作示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0037]以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提出的地鐵車站空間能源控制方法作進(jìn)一步詳細(xì)說明。根據(jù)下面說明和權(quán)利要求書，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和特征將更清楚。需說明的是，附圖均采用非常簡(jiǎn)化的形式且均使用非精準(zhǔn)的比例，僅用以方便、明晰地輔助說明本發(fā)明實(shí)施例的目的。
[0038]請(qǐng)參考圖1，其是本發(fā)明實(shí)施例的地鐵車站空間能源控制方法流程圖。如圖1所示，本發(fā)明提供一種地鐵車站空間能源控制方法，包括:
[0039]步驟一:獲取當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)獲得當(dāng)前環(huán)境狀況;所述設(shè)備狀態(tài)包括:空調(diào)功率、空調(diào)檔位、空調(diào)效率、空調(diào)能量貢獻(xiàn)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)功率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)檔位、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)總風(fēng)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)效率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)能量、進(jìn)風(fēng)需求量和需求能量中的一種或多種。所述環(huán)境狀況包括:環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、二氧化碳濃度、空氣比熱、空氣體積和客流量中的一種或多種。
[0040]步驟二:根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量；
[0041 ]步驟三:調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)；
[0042]本發(fā)明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立能耗預(yù)測(cè)模型，其基本原理如下:
[0043]能耗預(yù)測(cè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層和輸出層組成，隱含層根據(jù)層數(shù)又可以分為單隱含層和多隱含層。多隱含層由多個(gè)單隱含層組成，同單隱含層相比，偶多隱含層泛化能力強(qiáng)，預(yù)測(cè)精度高，但是訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。隱含層層數(shù)的選擇要從網(wǎng)絡(luò)精度和訓(xùn)練時(shí)間上綜合考慮，對(duì)于較簡(jiǎn)單的映射關(guān)系，在網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到要求的情況下，可以選擇單隱含層，以求加快速度;對(duì)復(fù)雜的映射關(guān)系，則可以選擇多隱含層，以期提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。
[0044]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)應(yīng)注意隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇，如果隱含層含節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，BP網(wǎng)絡(luò)不能建立復(fù)雜的映射關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)一誤差較大。但是如果節(jié)點(diǎn)數(shù)過多，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間增加，并且可能出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，就是訓(xùn)練樣本頂測(cè)準(zhǔn)確，但是其他樣本預(yù)測(cè)誤差較大。
[0045]具體的，所述調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)的步驟包括:
[0046]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，其中所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和當(dāng)前環(huán)境狀況為樣本值；
[0047]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化；
[0048]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練直至訓(xùn)練結(jié)束；
[0049]測(cè)試所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0050]對(duì)所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)；
[0051]把訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果作為個(gè)體適應(yīng)度值，通過遺傳算法(操作)尋找設(shè)備的工作狀態(tài)的目標(biāo)值。
[0052]遺傳算法是1962年由美國Michigan大學(xué)教授Holland提出的模擬自然界遺傳機(jī)制和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法。它把自然界“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進(jìn)化原理引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體巾，按照所選擇的適應(yīng)度函數(shù)并通過遺傳中的選擇、交叉和變異對(duì)個(gè)體進(jìn)行篩選，使適應(yīng)度值好的個(gè)體被保留，適應(yīng)度差的個(gè)體被淘汰，新的群體既繼承了上一代的信息，又優(yōu)于上一代。這樣反復(fù)循環(huán)，直至滿足條件。
[0053]具體來說操作包括以下幾個(gè)步驟:
[0054]I)選擇操作
[0055]選擇操作是指從舊群體中以一定概率選擇個(gè)體到新群體中，個(gè)體被選中的概率跟適應(yīng)度值有關(guān)，個(gè)體適應(yīng)度值越好，被選中的概率越大。
[0056]2)交叉操作
[0057]交叉操作是指從個(gè)休中選擇兩個(gè)個(gè)休，通過兩個(gè)染色體的交換組合，來產(chǎn)生新的優(yōu)秀個(gè)體。交叉過程為從群體巾任選兩個(gè)染色體，隨機(jī)選擇一點(diǎn)或多點(diǎn)染色體位置進(jìn)行交換口交叉操作，如圖2所示。
[0058]3)變異操作
[0059]變異操作是指從群體中任選一個(gè)個(gè)體，選擇染色體巾的一點(diǎn)進(jìn)行變異以產(chǎn)生更優(yōu)秀的個(gè)體，如圖3所示。
[0060]遺傳算法的基本要素包括染色體編碼方法、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作和運(yùn)行參數(shù)。其中染色體編碼方法是指?jìng)€(gè)體的編碼方法，目前包括二進(jìn)制法、實(shí)數(shù)法等。二進(jìn)制法是指把個(gè)體編碼成為一個(gè)二進(jìn)制串，實(shí)數(shù)法是指把個(gè)體編碼成為一個(gè)實(shí)數(shù)串。
[0061]適應(yīng)度函數(shù)是指根據(jù)進(jìn)化目標(biāo)編寫的計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值的函數(shù)，通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，提供給選擇算子進(jìn)行選擇。
[0062]遺傳操作是指選擇操作、交叉操作和變異操作。
[0063]運(yùn)行參數(shù)是遺傳算法在初始化時(shí)確定的參數(shù)，主要包括群體大小M，遺傳代數(shù)G，交叉概率Pc和變異概率Pm。
[0064]步驟四:獲得新的設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述新的設(shè)備狀態(tài)獲得新的環(huán)境狀況；
[0065]步驟五:判斷所述新的環(huán)境狀況和新的設(shè)備狀態(tài)是否達(dá)到目標(biāo)值，若達(dá)到則結(jié)束，若沒有達(dá)到則重新根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量，調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)直至達(dá)到目標(biāo)值為止。
[0066]上述描述僅是對(duì)本發(fā)明較佳實(shí)施例的描述，并非對(duì)本發(fā)明范圍的任何限定，本發(fā)明領(lǐng)域的普通技術(shù)人員根據(jù)上述揭示內(nèi)容做的任何變更、修飾，均屬于權(quán)利要求書的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，包括: 獲取當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)獲得當(dāng)前環(huán)境狀況； 根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量； 調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)； 獲得新的設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)所述新的設(shè)備狀態(tài)獲得新的環(huán)境狀況； 判斷所述新的環(huán)境狀況和新的設(shè)備狀態(tài)是否達(dá)到目標(biāo)值，若達(dá)到則結(jié)束，若沒有達(dá)到則重新根據(jù)目標(biāo)值獲得所述設(shè)備的調(diào)節(jié)量，調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)直至達(dá)到目標(biāo)值為止。2.如權(quán)利要求1所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述環(huán)境狀況包括:環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、二氧化碳濃度、空氣比熱、空氣體積和客流量中的一種或多種。3.如權(quán)利要求1所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述設(shè)備狀態(tài)包括:空調(diào)功率、空調(diào)檔位、空調(diào)效率、空調(diào)能量貢獻(xiàn)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)功率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)檔位、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)總風(fēng)量、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)效率、進(jìn)風(fēng)風(fēng)機(jī)和排風(fēng)風(fēng)機(jī)能量、進(jìn)風(fēng)需求量和需求能量中的一種或多種。4.如權(quán)利要求1所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述調(diào)節(jié)所述設(shè)備的工作狀態(tài)的步驟包括: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，其中所述當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和當(dāng)前環(huán)境狀況為樣本值； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。5.如權(quán)利要求4所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包括: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練直至訓(xùn)練結(jié)束，才進(jìn)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。6.如權(quán)利要求5所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的步驟包括: 測(cè)試所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 對(duì)所述訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。7.如權(quán)利要求4所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)后還包括步驟:c把訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果作為個(gè)體適應(yīng)度值，通過操作尋找設(shè)備的工作狀態(tài)的目標(biāo)值。8.如權(quán)利要求7所述的地鐵車站空間能源控制方法，其特征在于，所述操作包括:選擇操作、交叉操作及變異操作。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK105929688SQ201610256904
【公開日】2016年9月7日
【申請(qǐng)日】2016年4月22日
【發(fā)明人】王浩清, 王致杰, 呂金都, 黃麒元, 周澤坤, 吳佳妮
【申請(qǐng)人】上海電機(jī)學(xué)院