一种智能窗的控制方法、装置及系统与流程

本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种智能窗的控制方法、装置及系统。

背景技术：

建筑室内外通过窗系统将建筑的热环境、光环境、声环境以及空气品质联系起来。基于规则的控制(rbc，启发式控制)是表皮系统(窗)控制的常规方法和行业标准。rbc基于“if(条件)-then(动作)”规则，并将专家知识引入控制回路。rbc严格依赖于规则和相关参数的正确选择，且只能对于单一环境做出反应，即当某一环境物理参数超过限值，就做出反应。

rbc控制在建筑行为的预测中遇到相关限制，因为rbc是基于预定义的规则，通常无法预见所有可能的情况，尽管可以对参数(离线模拟)和规则学习方法进行改进，但是控制不能解决窗对多环境因素耦合，难以实现通风与遮阳集成控制，导致无法针对环境综合舒适度给出最优化控制策略。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种智能窗的控制方法、装置及系统，用以解决现有的智能窗的控制过程是基于预定义的规则，通常无法预见所有可能的情况，尽管可以对参数(离线模拟)和规则学习方法进行改进，但是不能解决窗对多环境因素耦合，难以实现通风与遮阳集成控制，导致无法针对环境综合舒适度给出最优化控制策略的问题。具体方案如下：

一种智能窗的控制方法，包括：

获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；

将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；

依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。

上述的方法，可选的，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，包括：

获取环境参数；

将所述环境参数、所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置输入到所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型；

依据所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型确定热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数。

上述的方法，可选的，将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，包括：

第二确定单元，用于依据预设的优化算法对所述综合舒适度指数模型中所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数进行优化，确定目标热舒适度指数、目标光舒适度指数、目标空气品质舒适度指数和目标声舒适度指数；

依据所述目标热舒适度指数、所述目标光舒适度指数、所述目标空气品质舒适度指数和所述目标声舒适度指数确定所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置。

一种智能窗的控制装置，包括：

获取模块，用于获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；

计算模块，用于将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；

控制模块，用于依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。

上述的装置，可选的，所述计算模块中所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，包括：

获取单元，用于获取环境参数；

输入单元，用于将所述环境参数、所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置输入到所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型；

第一确定单元，用于依据所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型确定热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数。

上述的装置，可选的，所述计算模块包括：

第二确定单元，用于依据预设的优化算法对所述综合舒适度指数模型中所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数进行优化，确定目标热舒适度指数、目标光舒适度指数、目标空气品质舒适度指数和目标声舒适度指数；

第三确定单元，用于依据所述目标热舒适度指数、所述目标光舒适度指数、所述目标空气品质舒适度指数和所述目标声舒适度指数确定所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置。

一种智能窗的控制系统，包括：传感器、控制器和执行器，其中：

所述传感器，用于采集待控制智能窗的环境参数和开窗位置，将所述环境参数和所述开窗位置传递给所述控制器；

所述控制器，用于采集初始遮阳角度和初始遮阳高度，依据所述初始遮阳角度、初始遮阳高度、初始开窗位置和所述环境参数确定所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置，将所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置传递给所述执行器；

所述执行器，用于依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置控制所述待控制智能窗。

上述的系统，可选的，所述传感器包括：室内环境参数传感器、室外环境参数传感器和拉绳传感器，其中：

所述室内环境参数传感器：用于采集室内环境参数；

所述室外环境参数传感器，用于采集室外环境参数；

所述拉绳传感器，用于采集所述开窗位置。

上述的系统，可选的，所述控制器包括：遮阳帘控制器，传感器集成器、plc控制器和终端，其中：

所述遮阳帘控制器，用于获取所述初始遮阳角度和初始遮阳高度并依据所述目标遮阳角度和所述目标遮阳高度对所述待控制智能窗的遮阳帘进行控制；

所述传感器集成器，用于将所述室内环境参数传感器和所述室外参数传感器采集的环境参数进行汇集；

所述plc控制器，用于接收所述初始开窗位置和依据所述目标开窗位置控制所述待控制智能窗；

所述终端，用于依据所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置。

上述的系统，可选的，所述执行器包括：遮阳帘电动机、电流驱动器和电动开窗机，其中：

所述遮阳帘电动机，用于依据所述目标遮阳角度和目标遮阳高度对所述待控制智能窗的遮阳帘进行控制；

所述电流驱动器，用于依据所述目标开窗位置确定驱动电流；

所述电动开窗机；用于依据所述驱动电流控制所述电动开窗机完成对所述待控制智能窗的控制。

与现有技术相比，本发明包括以下优点：

本发明公开了一种智能窗的控制方法、装置及系统，该方法包括：获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。上述方法，依据初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置，经过声、光、热、空气品质多环境的优化后，确定目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，实现了多环境因素耦合情况下，对待控制智能窗进行控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种智能窗的控制系统结构框图；

图2为本申请实施例公开的一种智能窗的控制方法流程图；

图3为本申请实施例公开的一种智能窗的控制装置结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

本发明公开了一种智能窗的控制方法、装置及系统，应用与对智能窗的控制过程中，现有技术中，基于rbc对智能窗进行控制，因为rbc是基于预定义的规则，通常无法预见所有可能的情况，尽管可以对参数(离线模拟)和规则学习方法进行改进，但是不能解决窗对多环境因素耦合，难以实现通风与遮阳集成控制，导致无法针对环境综合舒适度给出最优化控制策略，因此，本发明提供了一种智能窗控制系统，所述控制系统的结构框图如图1所示，包括：传感器、控制器和执行器，其中：

所述传感器，用于采集待控制智能窗的环境参数和开窗位置，将所述环境参数和所述开窗位置传递给所述控制器；

本发明实施例中，所述开窗位置有拉绳传感器采集，所述环境参数包括：室内环境参数和室外环境参数，所述室内环境参数包括:室内空气温度、室内空气湿度、黑球温度、室内风速、室内二氧化碳浓度，室内照度和室内声压级等，所述室内环境参数由室内环境参数传感器采集，其中，所述室内环境参数传感器包括：空气温度传感器、黑球温度传感器、相对湿度传感器、风速传感器、二氧化碳传感器、照度传感器和声压级传感器等采集。

所述室外环境参数包括：室外空气温度、室外相对湿度。太阳辐射值、室外风速、室外风向、室外二氧化碳浓度、室外照度和室外声压级等，所述室外环境参数由室外环境参数传感器采集，所述室外环境参数传感器包括：空气温度传感器、相对湿度传感器、太阳辐射传感器、风速传感器、风向传感器、二氧化碳浓度传感器、照度传感器和声压级传感器等采集。

采集完成后，将所述环境参数和所述开窗位置传递给所述控制器。

所述控制器，用于采集初始遮阳角度和初始遮阳高度，依据所述初始遮阳角度、初始遮阳高度、初始开窗位置和所述环境参数确定所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置，将所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置传递给所述执行器；

本发明实施例中，所述控制器包括：遮阳帘控制器，传感器集成器、plc控制器和终端，其中：所述遮阳帘控制器，用于获取所述初始遮阳角度和初始遮阳高度并依据所述目标遮阳角度和所述目标遮阳高度对所述待控制智能窗的遮阳帘进行控制，所述传感器集成器，用于将所述室内环境参数传感器和所述室外参数传感器采集的环境参数进行汇集；所述plc控制器，用于接收所述初始开窗位置和依据所述目标开窗位置控制所述待控制智能窗，其中，所述plc控制器包括：第一控制器模块和第二控制器模块，第一控制器模块负责拉绳传感器的信号进行处理，并将初始开窗位置传递给所述终端，所述第二控制器模块接收终端发送的目标开窗位置，依据所述目标开窗位置开窗器的电流驱动器进行控制，然后plc控制器通过控制电流驱动器输出正向或者反向电流来控制电动开窗器正转或反转以实现开关窗的功能；所述终端，用于依据所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置。

所述执行器，用于依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置控制所述待控制智能窗。

本发明实施例中，所述执行器包括：遮阳帘电动机、电流驱动器和电动开窗机，其中：所述遮阳帘电动机，用于依据所述标遮阳角度和目标遮阳高度对所述待控制智能窗的遮阳帘进行控制；所述电流驱动器，用于依据所述目标开窗位置确定驱动电流，依据所述驱动电流源控制电动开窗器正转或反转以实现开关窗的功能；所述电动开窗机；用于依据所述驱动电流控制所述电动开窗机完成对所述待控制智能窗的控制。

基于上述的一种智能窗的控制系统，本发明实施例提供了一种智能窗的控制方法，所述控制方法基于综合舒适度指数模型确定待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，所述控制方法的执行流程如图2所示，包括步骤：

s101、获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；

本发明实施例中，依据所述拉绳传感器获取待控制智能窗的初始开窗位置，依据遮阳帘控制器获取所述初始遮阳角度和所述初始遮阳高度。

s102、将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；

本发明实施例中，将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型，得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，由于所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关，因此所述综合舒适度指数模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关，所述综合舒适度指数模型用于实现综合舒适度最优，所述综合舒适度指数模型如下：

ieqindex＝x1×tcindex+x2×iaqindex+x3×acindex+x4×lindex(1)

式(1)中，ieqindex为综合舒适度指数；tcindex为热舒适度指数，为温度的函数；iaqindex为空气品质舒适度指数，为二氧化碳浓度的函数；acindex为声舒适度指数，为声压级的函数；lindex为光舒适度指数，为照度的函数；x1，x2，x3，x4分别为各部分舒适度占总体舒适度的比重，其中，x1，x2，x3，x4依据经验进行确定，本发明实施例中对x1，x2，x3，x4具体取值不进行限定。

针对光舒适度指数lindex计算过程如下：

lindex＝-176.16x²+738.4x-690.29(2)

其中，x＝[ln(ln(lux))](3)

式(2)中，lux为工作面照度。

其中，所述待控制智能窗的光环境模型表征室内工作面天然光照度(lx)与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系，所述空气品质模型如下：

ein＝eout·sf·∑τi·ωi(4)

ωi＝f(θ,ε)(5)

τi＝f(β)(6)

式(4)中，ein为室内工作面天然光照度(lx)；sf为日光因子；ωi为窗户第i部分所占面积百分比；τi为窗户第i部分的可见光透过率。其中sf由初始条件求得。

式(5)中，θ为窗户开启角度；ε为遮阳落下的高度百分比。

式(6)中，β为百叶叶片角度。

依据室内照度传感器获取工作面照度，其中，工作面照度＝人工光照度+室内工作面天然光照度，依据上述的对应关系建立光舒适度指数与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系。

针对空气品质舒适度指数iaqindex，计算过程如下：

iaqindex＝100-pdiaq(7)

式(7)中，pdiaq为空气品质不满意百分比；

式(8)中，为室内高于室外的co2浓度，即室内外co2浓度差(ppm)；

其中，所述待控制智能窗的空气品质模型中c为室内t时刻的二氧化碳浓度(ppm)与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系，所述空气品质模型如下：

aeff＝f(β,ε,θ)(12)

式(9)中，c为室内t时刻的二氧化碳浓度(ppm)；cout为室外二氧化碳浓度(ppm)；cin为室内二氧化碳浓度(ppm)；g为通过窗户的空气体积换气量(m³/s)；p为室内二氧化碳释放率(ml/s)；v为房间体积(m³)。

式(10)中，cd为流量系数；δp为窗户内外压差(pa)；ρ为气体密度(kg/m³)；aeff为通风有效面积(m³)。

式(11)中，n为室内人数；为人体新陈代谢产生co2的速率(l/s)。

依据室外二氧化碳浓度传感器获取t时刻室外二氧化碳浓度，此时依据上述关系建立空气品质舒适度指数与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系。

针对，热舒适度指数tcindex，计算过程如下:

tcindex＝100-ppdtc(13)

ppdtc＝100-95×exp(-0.03353×pmv⁴-0.2179×pmv²)(14)

pmv＝f(t)(15)

式(13)中，ppdtc为热舒适不满意百分比。

式(14)中，pmv为平均预测热感觉指数。

式(15)中，t为温度，pmv与t的关系根据气候区和建筑类型等不同对应相应的计算方式。

其中，所述待控制智能窗的热环境模型表征温度t与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系，所述热环境模型如下：

ai＝ωi·h·w(17)

gi＝f(β)(18)

式(16)中，t为温度；cr为房间热容(kj/k)；cp为比热容(kj/(kg*k))；ui为窗户各部分传热系数(w/(m²k))；tout为室外温度(k)；tin为室内温度(k)；ai为窗户第i部分的面积(m²)；gi为窗户第i部分的太阳能透射比；i为太阳辐射照度(w/m²)。

式(17)中，h为窗户高度；w为窗户宽度。

依据上述关系建立热舒适度指数与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系。

针对声舒适度指数acindex，计算过程如下：

式(19)中，为声环境不满意百分比，

式(20)中，lat调整窗户后的室内声压级(db)，ds为规范要求声压级(db)。

其中，所述待控制智能窗的声环境模型中调整窗户后的室内声压级lat与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系，所述声环境模型如下：

lat＝la0-(rw,t-rw,0)(21)

ai＝f(θ)(24)

式(21)中，lat为调整窗户后的室内声压级(db)；la0为调整窗户前的初始室内声压级(db)；rw,t为调整窗户后的组合墙隔声量(db)；rw,0调整窗户前的组合墙隔声量(db)。

式(22)为组合墙隔声量rw的计算方法，τs声音透射系数。

式(23)中，aw为除窗户部分墙的面积(m²)；ai为窗户各部分面积(m²⁾，此时只根据开窗来划分面积；τs,i为窗户第i部分的声音透射系数；τw为墙的声音透射系数。

依据上述关系建立声舒适度指数与遮阳角度、遮阳高度和开窗位置的关系。

因此，建立起综合舒适度指数和遮阳角度、遮阳高度、开窗角度的关系。对上述综合舒适度指数模型进行优化，优化算法根据环境响应参数，选取较优的模型输入以获得较优的模型输出。

不同的优化算法采用不同的优化方式，本发明实施例中对具体优化算法的选取不做限定，如遗传优化算法、模拟退火算法、粒子群优化算法。

重复以上步骤直至确定目标热舒适度指数、目标光舒适度指数、目标空气品质舒适度指数和目标声舒适度指数，满足将室内环境综合舒适度达到最优(即舒适度指数最大)，得到目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置。

s103、依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。

本发明实施例中，依据所述目标遮阳角度和所述目标遮阳高度，对搜书待控制智能窗的遮阳角度和遮阳高度进行控制，依据所述目标开窗位置对所述待控制智能窗的开窗位置进行控制，其中，可以为所述目标开窗位置为与所述初始开窗位置的偏移角度。

本发明公开了一种智能窗的控制方法，包括：获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。上述方法，依据初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置确定目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，实现了多环境因素耦合情况下，对待控制智能窗进行控制。

基于上述的一种智能窗的控制方法，本发明实施例中，提供了一种智能窗的控制装置，所述控制装置的结构框图如图3所示，包括：

获取模块201、计算模块202和控制模块203。

其中，

所述获取模块201，用于获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；

所述计算模块202，用于将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；

所述控制模块203，用于依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。

本发明公开了一种智能窗的控制装置，包括：获取待控制智能窗的初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置；将所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置传递给综合舒适度指数模型得到所述待控制智能窗的目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，其中，所述综合舒适度指数模型包括：热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数，其中，所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，所述机理模型包括：热环境模型、光环境模型、空气品质模型和声环境模型，所述机理模型与所述待控制智能窗的遮阳角度、遮阳高度和开窗位置有关；依据所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置对所述待控制智能窗进行控制。上述装置，依据初始遮阳角度、初始遮阳高度和初始开窗位置确定目标遮阳角度、目标遮阳高度和目标开窗位置，实现了多环境因素耦合情况下，对待控制智能窗进行控制。

本发明实施例中，所述计算模块202中所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数依据所述待控制智能窗机理模型进行构建，包括：

获取单元204、输入单元205和第一确定单元206。

其中，

所述获取单元204，用于获取环境参数；

所述输入单元205，用于将所述环境参数、所述初始遮阳角度、所述初始遮阳高度和所述初始开窗位置输入到所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型；

所述第一确定单元206，用于依据所述热环境模型、所述光环境模型、所述空气品质模型和所述声环境模型确定热舒适度指数、光舒适度指数、空气品质舒适度指数和声舒适度指数。

本发明实施例中，所述计算模块202包括：

第二确定单元207和第三确定单元208。

其中，

所述第二确定单元207，用于依据预设的优化算法对所述综合舒适度指数模型中所述热舒适度指数、所述光舒适度指数、所述空气品质舒适度指数和所述声舒适度指数进行优化，确定目标热舒适度指数、目标光舒适度指数、目标空气品质舒适度指数和目标声舒适度指数；

所述第三确定单元208，用于依据所述目标热舒适度指数、所述目标光舒适度指数、所述目标空气品质舒适度指数和所述目标声舒适度指数确定所述目标遮阳角度、所述目标遮阳高度和所述目标开窗位置。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上对本发明所提供的一种智能窗的控制方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。