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    • 17. 发明专利
    • Method and System for Adjusting Indoor Environment Comfort Based on Deep Learning
    • AU2021105951A4
    • 2021-10-28
    • AU2021105951
    • 2021-08-19
    • LIN SHAOFU
    • LIN SHAOFUYANG JIAWEICHEN HUAMIN
    • G05B13/02F24F11/62F24F110/10F24F110/20F24F110/40G05D23/19G06N3/08H04L29/08H04W4/33H04W4/38
    • The invention relates to a method and a system for adjusting indoor environmental comfort degree based on deep learning, which comprise the following steps: Si, collecting environmental data by using sensor equipment in a data collection module, and sending environmental state data to an edge preprocessing and control module; S2, building a model based on deep learning LSTM neural network to predict the change of indoor environment in a certain period of time in the future; S3, the multi-source heterogeneous environment data uploaded by the sensor at the current time is preprocessed and used as the input of the indoor environment prediction model; S4, the indoor environment prediction model completes the prediction of indoor multi-source heterogeneous environment data changes according to the uploaded indoor multi-source heterogeneous environment data, and sends the results to the thermal comfort control model based on different mode feature constraints in the next step; S5, constructing a thermal comfort control model based on different mode feature constraints, which is used for receiving the results of the indoor environment prediction model in the previous step, setting the initial environmental parameters and the adjustment range of environmental parameters according to different scene modes, and proposing an indoor environment adjustment scheme for improving human comfort under different scene mode constraints. According to the invention, the dynamic prediction of indoor environment data is realized in the Internet of Things scene by adopting a deep learning algorithm, so that the energy consumption is effectively reduced while providing a comfortable indoor environment for users. Indoor historical multi dimensional environmental dataset Data cleaning and noise reduction LSTM indoor environment prediction model# Comfort Setting of Enviro e Data d e indoor Environme Edge Model of evrne ntaldata cleaning Edge Harmoenvironen collection and noise gateway, Room t change reduction t Environment rangebased asedon Mode on system mode characterist Datacenter Related ics. equipment. Figure 2
    • 18. 发明专利
    • Sistema de purificación de aire y de producción de agua de condensación
    • ES2856866T3
    • 2021-09-28
    • ES17174231
    • 2017-06-02
    • NG TAT YUNG
    • NG TAT YUNG
    • B01D5/00B01D53/26E03B3/28F24F3/14F24F3/153F24F3/16F24F11/00F24F110/10F24F110/20
    • Uso de un sistema de purificación de aire y de producción de agua de condensación, que comprende al menos un dispositivo de producción de agua, donde el dispositivo de producción de agua comprende un cuerpo de unidad (1) y un sistema de refrigeración, el sistema de refrigeración comprende evaporadores (3) y un condensador (4) y que comprende un depósito colector de agua (2), los evaporadores (3) están dispuestos en las caras laterales del cuerpo de unidad; el depósito colector de agua (2) está dispuesto en la parte inferior del cuerpo de unidad (1) y situado por debajo de los evaporadores (3), el condensador (4) está dispuesto en la parte superior del cuerpo de unidad; el aire exterior entra en el cuerpo de unidad (1) a través de los evaporadores (3) situados en las caras laterales del cuerpo de unidad (1) y luego sale de las salidas de aire (101) en la parte superior del cuerpo de unidad (1) a través del condensador (4), el dispositivo de producción de agua comprende una unidad de control, la unidad de control comprende un controlador, un sensor de temperatura y un sensor de humedad, y el extremo de salida del sensor de temperatura y el extremo de salida del sensor de humedad están conectados con el controlador; el condensador (4) comprende una pluralidad de ventiladores, y un circuito de accionamiento de los ventiladores está conectado con el controlador, caracterizado por el hecho de que el controlador determina el número de ventiladores que deben encenderse de acuerdo con los datos recogidos por el sensor de temperatura y el sensor de humedad y los ventiladores son accionados por un motor de frecuencia variable, y el controlador ajusta la velocidad de rotación de los ventiladores de acuerdo con los datos recogidos por el sensor de temperatura y el sensor de humedad.