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一种智能学习节能调控方法，其特征在于，包括下列步骤：1)设定系统调控数据及对空调系统提取即时感测数据，该步骤1)还包括：设定该即时感测数据的来源、提取目标及方法，设定数据时序分析范围，设定有效数据采样条件，以及设定持续学习与适性调整程序；2)依据所设定的该系统调控数据及所提取的该即时感测数据，以适性推论模型建模技术进行经验学习与逻辑推导，以建立并封装温差与耗能适性推论模型；以及3)利用该温差与耗能适性推论模型，以及自该空调系统提取的即时感测数据，以数据探勘技术推论出节能优化设定建议，进而通过知识发掘引擎技术对该空调系统进行持续性的适性调控；其中，该步骤2)还包括以下步骤：2.1)自该设定的即时感测数据的来源提取并过滤相关的建模数据；2.2)载入该建模数据以进行尺度化与标准化处理；2.3)以该建模数据通过适性推论模型建模技术建立温差适性推论模型；2.4)以该建模数据通过该适性推论模型建模技术，并依据该温差适性推论模型的推论结果，进一步建立耗能适性推论模型；及2.5)利用该适性推论模型比对技术，比较先前建立的温差与耗能适性推论模型与最新建立的温差与耗能适性推论模型，以选择出误差最小的温差与耗能适性推论模型，以进行载入与封装；其中，步骤2.3)还包括以下步骤：2.3.1)载入选择出的温差与耗能适性推论模型；2.3.2)提取该即时感测数据；2.3.3)依据该即时感测数据以适性推论技术推论出多个耗能策略组合；2.3.4)以适性推论及最佳化技术由该多个耗能策略组合中择选最节能的优化建议作为该节能优化设定建议；2.3.5)依据该节能优化设定建议对该空调系统进行设定；及2.3.6)对该空调系统行持续性的适性调控。 |
