数字孪生室温预测方法、智能家居设备控制方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115032906A(43)申请公布日2022.09.09(21)申请号202210605105.4(22)申请日2022.05.30(71)申请人青岛海尔科技有限公司地址266101山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园申请人青岛海尔智能家电科技有限公司海尔智家股份有限公司(72)发明人邓邱伟孙雨新王迪张丽(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师李文清(51)Int.Cl.G05B15/02(2006.01)G05B19/418(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图2页(54)发明名称数字孪生室温预测方法、智能家居设备控制方法及装置(57)摘要本发明涉及温度预测技术领域，提供一种数字孪生室温预测方法、智能家居设备控制方法及装置，首先获取目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数；然后基于室温预测模型，确定目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的目标房间的室内温度参数。该方法引入目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数，并结合室温预测模型，共同实现对目标房间的室内温度参数的确定，可以摆脱温度传感器的束缚，即使在目标房间内没有安装有温度传感器的情况下，也能够确定目标房间的室内温度，可以节约室内温度的获取成本。而且，在该方法中，引入目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数，可以提高室内温度的准确性。CN115032906ACN115032906A权利要求书1/2页1.一种数字孪生室温预测方法，其特征在于，包括：获取目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数；所述目标房间内安装有具有联网功能的智能家居设备；基于室温预测模型，确定所述目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的室内温度参数；其中，所述室温预测模型基于携带有室内温度标签的样本房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数确定，所述室温预测模型用于表征任一房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数与室内温度参数之间的定量关系。2.根据权利要求1所述的数字孪生室温预测方法，其特征在于，所述热参数包括日照参数、结构热交换参数、温度调节参数以及气流热量交换参数中的至少一项；所述日照参数包括日照直射面积参数、日照角度参数以及日照强度参数中的至少一项；所述结构热交换参数包括房间对外接触面积参数、房间对内接触面积参数以及墙体导热系数参数中的至少一项；所述温度调节参数包括所述目标房间内的温度调节设备的工作参数；所述气流热量交换参数包括通风量参数以及室外风速参数中的至少一项。3.根据权利要求2所述的数字孪生室温预测方法，其特征在于，所述热参数、所述尺寸参数以及所述室外温度参数基于如下方法获取：基于用户交互设备，接收用户输入的所述热参数、所述尺寸参数以及所述室外温度参数；或者，基于所述智能家居设备的网络地址，确定所述热参数、所述尺寸参数以及所述室外温度参数。4.根据权利要求3所述的数字孪生室温预测方法，其特征在于，所述温度调节设备包括暖气，所述暖气的工作参数包括工作功率；所述墙体导热系数参数、所述暖气的工作功率以及所述尺寸参数基于如下方法确定：基于所述网络地址，确定房间所在区域的墙体导热系数平均值、暖气工作功率平均值以及尺寸平均值；将所述墙体导热系数平均值作为所述墙体导热系数参数，将所述暖气工作功率平均值作为所述暖气的工作功率，将所述尺寸平均值作为所述尺寸参数。5.根据权利要求3所述的数字孪生室温预测方法，其特征在于，所述温度调节设备还包括智能温度调节设备，所述智能温度调节设备包括空调、电暖气以及燃气中的至少一项；所述空调的工作参数、所述电暖气的工作参数以及所述燃气的工作参数均包括工作功率以及工作开关字段，所述通风量参数包括通风量以及通风开关字段；所述空调的工作参数、所述电暖气的工作参数、所述燃气的工作参数以及所述通风量参数基于如下方法确定：基于所述网络地址，采集所述空调的工作功率、所述电暖气的工作功率、所述燃气的工作功率以及所述通风量，并基于采集结果，确定所述空调的工作开关字段、所述电暖气的工作开关字段、所述燃气的工作开关字段以及所述通风开关字段。6.根据权利要求3所述的数字孪生室温预测方法，其特征在于，所述日照直射面积参2CN115032906A权利要求书2/2页数、所述房间对外接触面积参数以及所述房间对内接触面积参数均包括第一面积极值和第二面积极值，所述室温预测模型包括第一室温预测模型以及第二室温预测模型，所述室内温度参数包括第一室内温度以及第二室内温度；相应地，所述基于室温预测模型，确定所述目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的室内温度参数，包括：基于所述第一室温预测模型，确定所述目标房间的日照直射面积参数的第一面积极值、房间对外接触面积参