本發明涉及送風機調控，尤其涉及一種空調送風機的智能調控方法及系統。

背景技術：

1、隨著建筑功能復雜化（如商業綜合體、數據中心、潔凈車間等），對室內環境精準調控的需求日益增長。用戶不僅要求溫度、濕度、氣流均勻分布，還需兼顧能源效率、人員舒適度及特定場景的特殊需求（如制藥車間的潔凈度）。傳統空調系統的“一刀切”送風模式難以滿足多區域差異化調控需求，亟需智能化解決方案。

2、在一種現有技術中，系統需要實時采集各區域的環境數據，并將這些數據傳輸至中央處理器進行分析。采用比例-積分-微分（pid）控制算法，結合固定分區的物理布局，對空調送風機進行調控。系統將建筑劃分為若干靜態區域（如按樓層、房間劃分），每個分區設置獨立溫度傳感器和出風口，通過pid控制器根據各分區溫度偏差調整送風量，以實現局部溫度控制。

3、然而，由于不同區域之間的環境參數存在較大差異，且各區域的面積、高度、布局等物理特征各不相同，系統很難高效處理復雜的多維數據，導致在多區域環境下，空調送風機調控精度低。

技術實現思路

1、本發明提供了一種空調送風機的智能調控方法及系統，以提高空調送風機調控精度。

2、第一方面，為了解決上述技術問題，本發明提供了一種空調送風機的智能調控方法，包括：

3、獲取溫度參數、濕度參數、氣流參數和室內幾何特征；

4、根據所述溫度參數、所述濕度參數和所述氣流參數，進行參數預處理，得到環境數據集；

5、根據所述環境數據集和所述室內幾何特征，采用流體動力學模型計算并模擬室內氣流的運動狀態，得到溫度預測結果；

6、根據所述溫度預測結果，基于預設約束條件進行結果分析，得到初始參數方案；

7、根據所述初始參數方案，將參數方案進行反饋處理，得到實時反饋數據；

8、根據所述實時反饋數據，基于預設的穩定標準比，采用風口參數控制操作計算，得到修正參數方案；

9、根據所述修正參數方案和所述溫度參數，進行均衡調整，得到最終參數方案，結合室內氣流運動與出風口參數的關聯機理，實現對送風狀態的動態響應與精準控制。

10、在一種可選的實施方式中，所述根據所述溫度參數、所述濕度參數和所述氣流參數，進行參數預處理，得到環境數據集，包括：

11、根據所述溫度參數、所述濕度參數和所述氣流參數，基于傳感器適應性和預設可靠性指標，剔除異常值，得到區域環境數據；

12、根據所述區域環境數據，采用插值操作填補缺失值，得到環境數據序列；

13、根據所述環境數據序列，采用標準化操作，得到標準化數據集；

14、根據所述標準化數據集，采用回歸分析操作，得到環境數據集。

15、在一種可選的實施方式中，所述根據所述環境數據集和所述室內幾何特征，采用流體動力學模型計算并模擬室內氣流的運動狀態，得到溫度預測結果，包括：

16、根據所述室內幾何特征，設定邊界條件參數，得到初始氣體流態；

17、根據所述初始氣體流態，進行計算流體動力學模擬，得到氣流動態數據；

18、根據所述氣流動態數據和所述環境數據集，提取溫度場信息，得到溫度預測結果；

19、其中，通過以下公式計算得到氣流動態數據：

20、

21、其中，為流體密度，為氣流動態數據，為速度場對時間的偏導數，為壓力梯度力，為動力粘度，為速度場的拉普拉斯算子。

22、在一種可選的實施方式中，所述根據所述溫度預測結果，基于預設約束條件進行結果分析，得到初始參數方案，包括：

23、根據所述溫度預測結果，進行數據提取，得到區域特征數據；

24、基于預設的風速調節范圍和氣流軌跡參數作為約束，并將所述區域特征數據進行粒子群優化算法尋優，得到初始參數；

25、根據所述初始參數，判斷初始參數是否與實際測量值偏差超過預設閾值，若是，則調整模型參數值重新計算；若否，則將初始參數輸出為初始參數方案；

26、其中，通過以下公式計算初始參數：

27、

28、其中，為第個區域的初始參數，、為加速常數，為第個區域的最優位置，為第個區域的位置，、為[0,1]區間內的隨機數，為全局最優位置。

29、在一種可選的方式中，所述根據所述初始參數方案，將參數方案進行反饋處理，得到實時反饋數據，包括：

30、根據所述初始參數方案，采用滑動窗口算法計算各區域溫度變化趨勢，得到溫度變化曲線；

31、判斷所述溫度變化曲線與預設穩定標準值偏差是否小于預設閾值，若是則確定溫度達到穩定狀態，將所述初始參數方案輸出得到實時反饋數據；若否，則采用k均值聚類算法對未達到穩定狀態區域進行分類，重新計算各區域溫度變化趨勢。

32、在一種可選的方式中，所述根據所述實時反饋數據，基于預設的穩定標準比，采用風口參數控制算法計算，得到修正參數方案，包括：

33、將所述實時反饋數據，進行數據提取，得到區域溫度值；

34、根據所述區域溫度值，采用風口參數控制算法計算，得到風速值和步長值；

35、根據所述風速值和所述步長值，基于氣流運動模擬模型評估，得到評估值；

36、判斷所述評估值是否超出預設期望閾值，若是，則重新進行數據提取，得到新的區域溫度值并重新確定風速值和步長值，再次進行氣流模擬；若否，則將所述區域溫度值輸出，得到修正參數方案。

37、在一種可選的方式中，所述根據所述修正參數方案和所述溫度參數，進行均衡調整，得到最終參數方案，包括：

38、根據所述溫度參數，進行時間滾動更新，得到實時溫度數據；

39、將所述修正參數方案進行溫度分布分析，得到溫度分布特征；

40、結合所述溫度分布特征，判斷所述實時溫度數據是否超過預設均衡閾值，若是，則重新調整參數；若否，則將所述修正參數方案輸出，得到最終參數方案。

41、第二方面，本發明提供了一種空調送風機的智能調控系統，包括：

42、數據獲取模塊，用于獲取溫度參數、濕度參數、氣流參數和室內幾何特征；

43、參數處理模塊，用于根據所述溫度參數、所述濕度參數和所述氣流參數，進行參數預處理，得到環境數據集；

44、溫度預測模塊，用于根據所述環境數據集和所述室內幾何特征，采用流體動力學模型計算并模擬室內氣流的運動狀態，得到溫度預測結果；

45、初始方案模塊，用于根據所述溫度預測結果，基于預設約束條件進行結果分析，得到初始參數方案；

46、實時數據模塊，用于根據所述初始參數方案，將參數方案進行反饋處理，得到實時反饋數據；

47、修正方案模塊，用于根據所述實時反饋數據，基于預設的穩定標準比，采用風口參數控制算法計算，得到修正參數方案；

48、結果輸出模塊，用于根據所述修正參數方案和所述溫度參數，進行均衡調整，得到最終參數方案，結合室內氣流運動與出風口參數的關聯機理，實現對送風狀態的動態響應與精準控制。

49、第三方面，本發明還提供了一種電子設備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述中任意一項所述的空調送風機的智能調控方法。

50、第四方面，本發明還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行上述中任意一項所述的空調送風機的智能調控方法。

51、相比于現有技術，本發明具有如下有益效果：

52、（1）本發明通過整合溫度、濕度、氣流參數及室內幾何特征（如面積、高度、布局），突破傳統單一溫度調控的局限性，精準識別環境動態變化。采用預處理技術（如插值填補、主成分分析）剔除傳感器噪聲，生成環境數據集，避免誤判導致的調控偏差。

53、（2）本發明通過利用計算流體動力學（cfd）模型，結合實時數據模擬室內氣流運動，預測不同送風參數下的溫度場分布，減少實際調節的試錯成本。根據實時環境數據（如門窗開閉、人員密度）更新cfd模型參數，確保模擬結果與實際場景高度一致，提升送風方案的可行性。

54、（3）本發明通過通過傳感器實時反饋，結合預設穩定標準，動態調整出風口風速、軌跡等參數，縮短溫度均衡時間。采用粒子群優化算法，根據歷史數據與實時反饋持續優化調控策略，逐步提升系統自適應能力。