用于对多个被控设备进行控制方法、设备和介质与流程

技术特征：
1.一种用于对多个被控设备进行控制的方法，包括：获取以预定采样频率采集到的关于被控系统的多个被控设备的多个状态数据；如果所述多个状态数据随时间的变化关系具有周期性变化规律，以相关联的时间周期为单位，将所述多个状态数据根据时间划分成多个数据分组；对所述多个数据分组进行聚类分析，以将所述多个数据分组划分成多个簇，每一个簇代表所述变化关系中的一种状态变化类型；对于每一个簇，基于作为所述簇的聚类中心的数据分组，为所述簇所代表的状态变化类型确定多个状态突变时间点以及在每一状态突变时间点前后的状态数据差值；以及在当前时间周期，基于为相关联的状态变化类型确定的在每一状态突变时间点前后的状态数据差值，确定在当前时间周期的相应时间点需要对所述多个被控设备中的哪一个或多个被控设备执行开机或关机操作。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：对所述多个状态数据进行异常处理，以去除所述多个状态数据中存在异常的状态数据；以及对异常处理后剩下的多个状态数据进行平滑处理。3.根据权利要求1所述的方法，其中对所述多个数据分组进行聚类分析，以将所述多个数据分组划分成多个簇包括：确定所述多个簇的数量；对于所述多个数据分组中的每一数据分组，确定所述数据分组与所述多个簇中的每一个簇的当前聚类中心之间的距离以作为所述数据分组与相应簇之间的距离，每一个簇的初始聚类中心是随机确定的；将每一数据分组分配到所述多个簇中与其距离最近的簇；在将所述多个数据分组都分配到相应的簇之后，将每一个簇的当前聚类中心更新为所述簇中所包括的所有数据分组之间的均值；以及对于每一个簇，如果所述簇的当前聚类中心与所述簇的前一聚类中心之间的距离大于或等于预定阈值，则回到前面的第二个步骤继续执行，直到所述簇的当前聚类中心与所述簇的前一聚类中心之间的距离均小于所述预定阈值为止。4.根据权利要求1所述的方法，其中对于每一个簇，基于作为所述簇的聚类中心的数据分组，为所述簇所代表的状态变化类型确定多个状态突变时间点包括：将为所述状态变化类型预先构建的数学模型中用于预测所述多个状态突变时间点的多个时间参数分别设为相应的初始时间值，以便基于作为所述簇的聚类中心的数据分组中的每一状态数据，通过最小二乘法确定所述数学模型的多个模型参数；在确定了所述数学模型的多个模型参数之后，基于差分进化算法来确定所述数学模型的所述多个时间参数的最终时间值；对于所确定的多个时间参数中的每一时间参数，如果在该时间参数所对应的时间点的状态数据与在前一时间参数或后一时间参数之一所对应的时间点的状态数据之间的连线的斜率大于预定阈值，则将该时间参数所对应的时间点确定为所述状态变化类型的状态突变时间点。5.根据权利要求4所述的方法，其中为所述簇所代表的状态变化类型确定在每一状态
突变时间点前后的状态数据差值包括：对于所述多个状态突变时间点中的每一个状态突变时间点，确定作为所述簇的聚类中心的数据分组中紧接在所述状态突变时间点之前采集到的状态数据与紧接在所述状态突变时间点之后采集到的状态数据之间的差值，作为每一状态突变时间点前后的状态数据差值。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述被控系统为压缩空气系统，所述多个被控设备为所述压缩空气系统的空压站中的多个空压机，并且每一状态数据为所述空压站在相应采集时间的总排气流量。7.根据权利要求6所述的方法，其中每一状态变化类型为所述空压站的一种用气类型。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述时间周期为1天。9.一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开的实施例涉及用于对多个被控设备进行控制方法、设备和介质。根据该方法，获取以预定采样频率采集到的多个状态数据；如果该多个状态数据随时间的变化关系具有周期性变化规律，将该多个状态数据根据时间划分成多个数据分组；对该多个数据分组进行聚类分析，以将多个数据分组划分成多个簇；对于每一个簇，基于作为该簇的聚类中心的数据分组，为该簇所代表的状态变化类型确定多个状态突变时间点以及相应的状态数据差值；以及在当前时间周期，基于为相关联的状态变化类型确定的相应状态数据差值，确定在相应时间点需要对哪一个或多个被控设备执行开机或关机操作。由此，能够在状态急剧变化之前，提前判断需对各被控设备执行何种控制。行何种控制。行何种控制。


技术研发人员：雷翔 周子叶 沈国辉
受保护的技术使用者：蘑菇物联技术（深圳）有限公司
技术研发日：2022.04.11
技术公布日：2022/5/6