CN119472878A 恒温试验室的自动化控制方法及系统 （广东科明环境仪器工业有限公司）

术产业开发区北部工业城工业北四路室内状态环境非线性关联特征对试验室动态状对多个区域的温度预测值进行恒温偏差补偿计2步骤S1：获取恒温试验室的实时室内运行监测参数及步骤S2：对外界环境多维度数据进行多时点环境温度波步骤S3：基于室内状态一环境非线性关联特征对试验室步骤S6：根据智能温控策略及动态能耗优化策略进行步骤S16：对状态特征映射空间区域进行动态状态建模，构建试验室动态状态空间模3.根据权利要求2所述的恒温试验室的自动化控制对室内温度分布变化数据、空间平均湿度、室内气压流动性特征及光3步骤S32：对动态演变孪生模型进行区域温度演变分析，以生成区域温度演变响应数步骤S35：根据不同区域的温度变化规律对试验室动态状态空间模型进行动态温度演步骤S42：基于预设的实验室恒定温度值对多个区域的温度预测值进行逐个区域温度步骤S45：根据每一个区域的偏差补偿优化值对试验室动态状态空间模型进行智能温4协同模拟方案；运行状态模块，用于获取恒温试验室的实时室内运行监测参数及外界环境多维度数非线性关联模块，用于对外界环境多维度数据进行多时点环境温温度演变预测模块，用于基于室内状态一环境非线性关联特征智能温控模块，用于对多个区域的温度预测值进行恒能耗优化模块，用于基于智能温控策略进行多设备实协同控制模块，用于根据智能温控策略及动态能耗优化策略进行智能协同控制优化，5[0003]本发明为解决上述技术问题，提出了一种恒温试验室的6以实现对试验室当前状态的全面监测和了解，定期获取这些数据有助于建立历史数据记为后续的状态特征映射和模型构建提供基础，将多维度室内状态特征映射到各个空间区78步骤S35：根据不同区域的温度变化规律对试验室动态状态空间模型进行动态温步骤S42：基于预设的实验室恒定温度值对多个区域的温度预测值进行逐个区域步骤S45：根据每一个区域的偏差补偿优化值对试验室动态状态空间模型进行智9步骤S54：对多个设备的时序功率态势进行能耗优化决策，构建动态能耗优化策[0019]本发明通过根据智能温控策略和动态能耗优化策略，进行多方案协同策略模度的单位统一为摄氏度并将数据整理成表格格式，方便后续分析，使用滑动窗口技术计口的温度变化率，这可以通过当前窗口的平均温度与前一个窗口的平均温度比较来实现，动情况，确定要用于非线性关联学习的特征，包括提取的温度波动特征以及其他外部环境包含多个特征的数据集，确保数据集的每一行对应于相同的时间戳，选择适合处理非线性征数量选择合适的模型，使用准备好的数据集对选择的非线性模型进行训练，采用交叉验证的方法来评估模型的性能，并防止过拟合，通过网格搜索（GridSearch）或随机搜索些特征反映了室内温度与外界环境因素之间的复杂关系，将生成的室内状态一环境非线性个区域的预测值与实际设定的恒温目标值进行比较，以准备后续的偏差计算，对于每个区步骤S35：根据不同区域的温度变化规律对试验室动态状态空间模型进行动态温间模型以描述室内环境的动态变化，使用之前生成的室内状态一环境非线性关联特征作为模型的输入，确保模型能够捕捉到室内状态与外部环境之间的相互影响，通过历史数据使用交叉验证的方法对模型进行验证，确保模型在不同数据集上的稳定性和准确性，利用构建的动态演变孪生模型，对试验室的区域温度进行动态模拟，考虑不同时间点的输入条区域应该具有相似的环境特征，以方便后续分析，对生成的区域温度演变响应数据进行分及变化率来实现，使用热图或其他可视化工具展示不同区域的温度分布，以便于直观理解各区域的温度演变情况，选择适合时间序列分析的深度学习模型，如长短期记忆网络数据整理成适合深度学习模型输入的格式，包括时间序列数据的窗口化处理，使用整理好的数据对选择的深度学习模型进行训练，优化模型参数以提高预测精度，通过计算模型在步骤S42：基于预设的实验室恒定温度值对多个区域的温度预测值进行逐个区域步骤S45：根据每一个区域的偏差补偿优化值对试验室动态状态空间模型进行智步骤S54：对多个设备的时序功率态势进行能耗优化决策，构建动态能耗优化策等信息，通过物联网平台（如MQTT或HTTP）将采集到的能耗数据传送到中央数据库（如时自动启停设备选择合适的仿真工具（如MATLABS特性，以便后续的优化与实施，如果方案A的综合评值为0.9，而其他方案的评值均低于[0051]如上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技