CN119085090B 一種地下停車場風機預測控制方法、系統(tǒng)及存儲介質 （青島億聯(lián)信息科技股份有限公司）

質。本申請通過基于地下停車場的車輛進出數(shù)據、各個區(qū)域的車輛流動數(shù)據以及動態(tài)預測模2獲取數(shù)據采集裝置在第一預設歷史時間段內采集的地下停車場基于所述地下停車場的車輛進出數(shù)據、各個區(qū)域的車輛流動數(shù)據以及動態(tài)預測模型，所述低需求策略包括開啟每個區(qū)域中第一數(shù)量的通風管道，并關閉全部區(qū)所述中需求策略包括開啟每個區(qū)域中第二數(shù)量的通風管道，并開啟車所述高需求策略包括開啟每個區(qū)域中全部的通風管道、并開啟每個基于所述地下停車場的溫濕度變化數(shù)據、各個區(qū)域的空氣質量變所述空氣質量變化數(shù)據包括平均CO濃度變化數(shù)據；所述基于所述地下停若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度上升速率大于或等于第一速率域內的通風管道開啟數(shù)量增加一條，并在檢測到所述目標區(qū)域的通風管道已全部開啟時，若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度下降速率小于或等于第二速率2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述地下停車場的車輛進出數(shù)從所述地下停車場的車輛進出數(shù)據、各個區(qū)域的車輛流動數(shù)據中提取將所述車流量特征和所述時間特征輸入所述動態(tài)預測模型，確定所若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級小于或若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第一等級且小于或等于第二3若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第二等級且小于或等于第三3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述動態(tài)預測模型為長短期記憶網絡模將所述車流量特征和所述時間特征輸入所述輸入層，確定相同將相同特征維度的所述時間特征和所述車流量特征輸入所述LST將所述中間依賴特征輸入所述全連接層，確定在多個預設未來將各個預測值輸入所述輸出層，確定所述地下停車場在多個預設未4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據以下步驟訓練得到所述動態(tài)預測模獲取多個歷史樣本數(shù)據以及每個歷史樣本數(shù)據對應的實際值將各個歷史樣本數(shù)據輸入初始的長短期記憶網絡模型，確定每基于各個歷史樣本數(shù)據的預測值和實際值之間的損失，對初始的所述通風優(yōu)化裝置，用于基于在第一預設歷史時間段內所述地下所述低需求策略包括開啟每個區(qū)域中第一數(shù)量的通風管道，并關閉全部區(qū)所述中需求策略包括開啟每個區(qū)域中第二數(shù)量的通風管道，并開啟車所述高需求策略包括開啟每個區(qū)域中全部的通風管道、并開啟每個4基于實時的所述地下停車場的溫濕度變化數(shù)據、各個區(qū)域的空氣質量所述基于實時的所述地下停車場的溫濕度變化數(shù)據、各個區(qū)域若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度上升速率大于或等于第一速率域內的通風管道開啟數(shù)量增加一條，并在檢測到所述目標區(qū)域的通風管道已全部開啟時，若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度下降速率小于或等于第二速率所述風機控制裝置，用于根據所述目標通風策略對應通風控制指令從所述地下停車場的車輛進出數(shù)據、各個區(qū)域的車輛流動數(shù)據中提取將所述車流量特征和所述時間特征輸入所述動態(tài)預測模型，確定所若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級小于或若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第一等級且小于或等于第二若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第二等級且小于或等于第三所述紅外傳感器，用于檢測每個區(qū)域的車輛和行人的動態(tài)活動數(shù)5所述數(shù)據處理模塊，用于對各個傳感器采集的目標數(shù)據中的隨機噪聲數(shù)據進行濾除，所述接收控制模塊，用于根據所述通風優(yōu)化裝置發(fā)送的通風控制指令，所述智能調控器，用于根據對應區(qū)域內通風風機和排風風機的開啟數(shù)9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述6[0002]隨著城市化步伐的加速，地下停車場已逐步演變?yōu)槌鞘谢A設施的關鍵元素之7面中任一種可能的實施方式中所述的地下停車場風機預測控制空氣品質及駕駛者的舒適度造成負面影響相比，本申請實施例可以降低能源消耗的同時，[0019]圖2示出了本申請實施例所提供的地下停車場整體區(qū)域及傳感器安裝位置的示意[0020]圖3示出了本申請實施例所提供的地下停車場中任意一個區(qū)域及傳感器安裝位置[0022]圖5示出了本申請實施例所提供的地下停車場風機預測控制系統(tǒng)的工作流程示意8此處附圖中描述和示出的本申請實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。因使用本申請實施例提供的地下停車場風機預測控制方法及系統(tǒng)的方案均在本申請保護范例總結出地下停車場的通風需求是高度依賴于時間9[0034]這里，本申請實施例針對于地下停車場各個區(qū)域部署了多種高精度的傳感器網述數(shù)據通風優(yōu)化裝置可以分析整個地下停車場車流的進出速率和在地下停車場各個區(qū)域署于地下停車場各個區(qū)域中的CO濃度傳感器來采集地下停車場各個區(qū)域的空氣質量變化[0038]其中，動態(tài)預測模型可以為神經網絡模型，比如長短期記憶網絡模型（Long整個地下停車場每5分鐘車輛進出數(shù)據以及前6個月地下停車場內各個區(qū)域的車輛流動數(shù)各個區(qū)域的空氣質量數(shù)據，以及通過溫濕度傳感器等傳感器采集地下停車場的溫濕度數(shù)數(shù)據以及動態(tài)預測模型，確定地下停車場在多個預設未來時間段分別對應的預測通風策地下停車場在多個預設未來時間段分別對應的[0050]步驟1023a：若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級小于或等于第一[0051]步驟1023b：若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第一等級且[0052]步驟1023c：若任一所述預設未來時間段對應的車輛進出量等級大于第二等級且及開啟車流量大于預設閾值的區(qū)域對應的全工作日特征和節(jié)假日特征兩部分的時間特征提取。而環(huán)境特征直接影響停車場的通風需[0059]示例性的，圖2示出了本申請實施例所提供的地下停車場整體區(qū)域及傳感器安裝[0060]示例性的，圖3示出了本申請實施例所提供的地下停車場中任意一個區(qū)域及傳感間特征和所述車流量特征；將相同特征維度的所述時間特征和所述車流量特征輸入所述期依賴關系，非常適合處理地下停車場的時序數(shù)據。動態(tài)預測模型結構主要包括輸入層、x是原始車輛進出數(shù)據，x是歸一化后的描述這些波動的頻率成分。時間序列數(shù)據代表在某個時間范圍內（例如一周內的工作為前一個時間步t-1的隱藏狀態(tài)（即LSTM單元的輸出代表模型記憶的上一時刻的信息。出門的權重矩陣，它們將前一時間步的隱藏狀態(tài)hr-1和當前時間步的輸入xot轉換為相應[0074]情況一：若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度上升速率大于[0075]情況二：若所述目標區(qū)域內的平均CO濃度下降速率小于[0081]圖4示出了本申請實施例所提供的地下停車場風機預測控制系統(tǒng)400的結構示意[0083]所述通風優(yōu)化裝置420，用于基于在第一預設歷史時間段內所述地下停車場的車設未來時間段分別對應的預測通風策略，所述預測通風策略包括針對各個區(qū)域的通風策[0084]所述風機控制裝置430，用于根據所述目標通風策略對應通風控制指令控制所述停車場風機預測控制系統(tǒng)400包括數(shù)據采集裝置410、通風優(yōu)化裝置420和風機控制裝置集到的多維數(shù)據進行分析和預測，生成具體的通風策略。風機控制裝置430是系統(tǒng)的執(zhí)行需求策略中的一種；所述通風優(yōu)化裝置420具體用于根據以下步驟確定所述地下停車場在域入口處的排風管道以及開啟車流量大于預設閾值的區(qū)域對應的全[0087]在一種可能的實施方式中，所述數(shù)據采集裝置410包括紅外傳感器、CO濃度傳感供準確穩(wěn)定的車流量數(shù)據（每隔5分鐘提供一次車輛進出數(shù)據為預測通風需求提供精確[0095]在一種可能的實施方式中，所述風機控制裝置430包括接收控制模塊和多個通風[0100]示例性的