CN108626844A - 基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集3‑7天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集3‑7天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；S3：维护检查：每隔15‑20天对中央控制系统进行调试。本发明通过同步更新数据能够智能调节温度，节能环保，效率高，值得推广。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法。
背景技术
暖通空调(Heating,VentilationandAirConditioning，简称HVAC)是指室内或车内负责暖气、通风及空气调节的系统或相关设备。暖通空调系统可以调节和控制空气的温度、湿度、洁净度、速度、压力等参数，提高目标空间内的舒适度，尤其是中大型工业建筑或办公建筑(如摩天楼)中重要的一环。另外，在制药、电子以及油气等领域和行业中，暖通空调的作用也是举足轻重。在当前的智能型建筑的楼宇自控系统中，暖通空调是关键的组成部分。通常来说，楼宇中的暖通空调系统可以手动地进行开关或者基于预先设定的时间间隔进行开关控制。比较典型的情况包括在办公用写字楼的情况和大型购物商场的情况。在办公写字楼中，通常是通过电脑程序或总开关根据办公时间控制办公区的暖通空调，并且在办公时间期间具体的办公位置可以根据具体需要配置相应出风口的开关、温度、湿度、洁净度、速度等参数；多数大型购物商场中也采用类似的控制。可见，当前智能楼宇的暖通空调系统主要通过人工手动开关和调节以及按预定间隔的自动开关控制。这在楼宇自控系统中并未根据目标空间的有效使用情况进行“智能”调节，不能满足系统优化、能源节省的需求。
经检索，中国专利授权公告号为CN105333559A公布了一种暖通空调控制系统、暖通空调系统及控制方法，包括自动控制模块、用于实时地监控暖通空调的目标区域并且获取采集数据的数据采集模块、数据分析模块和数据存储模块，数据分析模块接收和分析来自数据采集模块的采集数据以判断目标区域的实时的空调需求情况，数据存储模块中存储有历史的空调需求情况并供数据分析模块读取，自动控制模块通信连接并控制其它模块、结合实时的空调需求情况和历史的空调需求情况配置暖通空调的空气调节参数。
现有技术存在的缺点：现有的暖通空调不能基于大数据进行智能调节温度，多依赖于人工调节，增加了工作人员的负担，同时不够节能环保，易造成资源浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具备通过同步更新数据能够智能调节温度，节能环保，效率高的优点，解决了现有系统不能基于大数据进行智能调节温度，多依赖于人工调节，增加了工作人员的负担，同时不够节能环保，易造成资源浪费的问题。
根据本发明实施例的一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集3-7天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集3-7天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔15-20天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔5-10小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔30-40天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔15-30天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
在上述方案基础上，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时。
在上述方案基础上，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时。
在上述方案基础上，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃。
在上述方案基础上，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷10-20份、四氟乙烷15-20份、异丁烷20-30份、水10-15份、八氟环丁烷20-30份、丙烯10-15份。
在上述方案基础上，所述清洗剂为三苄胺、松节油、十二烷基苯磺酸钠、硅烷酮乳化液中的一种或几种混合物。
在上述方案基础上，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电。
在上述方案基础上，所述人流量分为主高峰与次高峰。
在上述方案基础上，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃。
在上述方案基础上，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
本发明与现有技术相比具有的有益效果是：通过基于大数据技术能够及时获取当天的天气情况、温度及湿度等变化，通过分析使得暖通空调系统能够根据现有数据智能调节当天的温度，而不是将温度固定为一个值，将能源及耗电量节约了6-23％，同时提升了办公楼内员工的舒适度；通过不同时段温度变化以及人流量变化改变空调温度同样起到了节能的作用；通过定期添加制冷剂使得空调系统的制冷效果始终保持良好，制冷效率提高了3-11％，为办公楼内员工带来良好体验，清洗剂内不含污染物质，符合环保的理念，通过与大数据同步更新使得暖通空调系统内存在的漏洞能够及时修补，避免出现系统瘫痪的现象；通过定期清洗出风口能够防止出风口被杂物堵塞，使得空调调温效率增加10-20％；对于高温天气以及人流量高峰期智能将温度下调2℃，使得该系统更加人性化，提升人们对舒适感，同时避免中暑等现象的产生；本发明通过同步更新数据能够智能调节温度，节能环保，效率高，值得推广。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提出的一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法流程图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的特征、技术手段及所达到的具体功能，下面以具体实施方式对本发明做进一步详细描述。
实施例1
本实施例提供了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集3天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集3天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔15天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔5小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔30天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔15天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
其中，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷10份、四氟乙烷15份、异丁烷20份、水10份、八氟环丁烷20份、丙烯10份，所述清洗剂为三苄胺、松节油、十二烷基苯磺酸钠的混合物，其混合比为3:1:2，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电，所述人流量分为主高峰与次高峰，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
实施例2
本实施例提供了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集7天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集7天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔20天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔10小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔40天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔30天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
其中，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷20份、四氟乙烷20份、异丁烷30份、水15份、八氟环丁烷30份、丙烯15份，所述清洗剂为三苄胺和硅烷酮乳化液的混合物，其混合比为2:1，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电，所述人流量分为主高峰与次高峰，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
实施例3
本实施例提供了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集5天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集5天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔17天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔7小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔35天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔20天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
其中，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷15份、四氟乙烷17份、异丁烷25份、水12份、八氟环丁烷25份、丙烯12份，所述清洗剂为硅烷酮乳化液，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电，所述人流量分为主高峰与次高峰，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
实施例4
本实施例提供了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集4天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集4天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔16天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔6小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔32天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔17天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
其中，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷12份、四氟乙烷16份、异丁烷22份、水11份、八氟环丁烷22份、丙烯11份，所述清洗剂为十二烷基苯磺酸钠和硅烷酮乳化液的混合物，其混合比为1:1，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电，所述人流量分为主高峰与次高峰，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
实施例5
本实施例提供了一种基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集6天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集6天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔18天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔8小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔37天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔25天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
其中，在所述S2中，工作时间的时长为9个小时，在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时，在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃，所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷17份、四氟乙烷18份、异丁烷27份、水13份、八氟环丁烷27份、丙烯13份，所述清洗剂为三苄胺、松节油、十二烷基苯磺酸钠、硅烷酮乳化液的混合物，其混合比为1:3:2:1，所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电，所述人流量分为主高峰与次高峰，当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃，当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
对照例
将本发明采用的使用方法作为实验组，现有的暖通空调系统使用方法作为对照组，分别测试空调制冷效率、满意度以及日耗电量，测试结果如下表所示：
综上所述，本发明采用的使用方法使得室内温差变化较小，办公楼内员工的舒适感提高，同时空调的制冷效率提高了3-11％，耗电量降低了6-23％，因此本发明采用的方法更加节能舒适，值得推广。
本发明未详述之处，均为本领域技术人员的公知技术。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：具体步骤如下：
S1：数据采集：首先，将暖通空调的中央控制系统通过无线网络与大数据库相连接，准确收集3-7天内的天气情况、空气湿度以及温度，同时与通过门禁系统相连接，收集3-7天内的人流量，同步更新日历，划分节假日与工作日，将采集的数据统一存储至中央控制系统内；
S2：数据分析处理：根据采集的数据分析进行智能温度调节，将工作时间划分为3个时间段，根据不同时段的温度变化以及人流量变化改变暖通空调系统的温度，使室内保持恒温；
S3：维护检查：每隔15-20天对中央控制系统进行调试，确保系统正常运行，每隔5-10小时与大数据库的更新模块同步，自动修补系统存在的漏洞；每隔30-40天向暖通空调内添加新的制冷剂并进行调试，使其正常制冷；
S4：清洗：每隔15-30天通过清洗剂对多个出风口进行清洗，除去堆积的灰尘杂质，通过控制空调系统吹出热风将出风口残留的水渍烘干。
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：在所述S2中，工作时间的时长为9个小时。
3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：在所述S2中，3个时间段的时间均为3个小时。
4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：在所述S2中，当日的最高温度超过36℃时，暖通空调系统自动将温度下调2℃。
5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：所述制冷剂的成分包括以下重量份的原料：二氯二氟甲烷10-20份、四氟乙烷15-20份、异丁烷20-30份、水10-15份、八氟环丁烷20-30份、丙烯10-15份。
6.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：所述清洗剂为三苄胺、松节油、十二烷基苯磺酸钠、硅烷酮乳化液中的一种或几种混合物。
7.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：所述暖通空调系统内设有备用电源，用于紧急供电。
8.根据权利要求1所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：所述人流量分为主高峰与次高峰。
9.根据权利要求8所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：当人流量处于主高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调2℃。
10.根据权利要求8所述的基于大数据技术的暖通空调系统的使用方法，其特征在于：当人流量处于次高峰时期，暖通空调系统自动将温度下调1℃。
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