(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111582080.2 (22)申请日 2021.12.2 2 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113971376 A (43)申请公布日 2022.01.25 (73)专利权人 云丁网络技 术 （北京） 有限公司 地址 100094 北京市海淀区北清路81号 二 区1号楼1 1层1101室 (72)发明人 李欣　高灿锦　陈彬　于海波　 (74)专利代理 机构 成都七星天知识产权代理有 限公司 5125 3 代理人 冯娇 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 US 2021241543 A1,2021.08.0 5 CN 111880490 A,2020.1 1.03 审查员 赵鼎新 (54)发明名称 一种环境 参数的智能控制方法和系统 (57)摘要 本申请实施例公开了一种环境参数的智能 控制方法和系统。 该方法的一具体实施方式包 括： 将目标环 境在预设时间点之前的至少一个时 间点的环 境信息输入第一预测模 型， 获得目标环 境在预设时间点的内部环境参数； 响应于内部环 境参数不满足预设条件， 确定环 境控制设备的目 标控制方式， 包括： 获取预设的至少一组候选控 制方式， 基于第二预测模型确定每组候选控制方 式使目标环境达到标准环境参数需要的时长和 费用； 基于至少一组候选控制方式的时长和费 用， 确定环境控制设备的目标控制方式。 该实施 方式实现了有效预估环境控制设备控制方式的 时长和费用， 并提供了根据该时长和费用确定环 境控制设备控制方式的方法。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 113971376 B 2022.04.19 CN 113971376 B 1.一种环境 参数的智能控制方法， 其特 征在于， 包括： 将目标环境在预设时间点之前的至少一个时间点的环境信 息输入第 一预测模型， 获得 所述目标环境在所述预设时间点的内部环境参数， 其中， 所述第一预测模型为机器学习模 型； 判断所述内部环境 参数是否满足预设条件； 响应于不满足， 确定环境控制设备的目标控制方式， 包括： 获取预设的至少一组候选控制方式， 每组候选控制方式至少包括： 所述环境控制设备 的候选开启时间点和所述环境控制设备开启后的候选档位调节方式； 对于所述至少一组候选控制方式中的每一组， 基于第 二预测模型确定在所述候选开启 时间点开启所述环境控制设备和采用所述候选档位调节方式时， 所述目标环境达到标准环 境参数需要的时长和费用， 其中， 所述第二预测模 型为机器学习模型， 所述费用包括电费和 环境控制设备使用费中的至少一种； 基于所述至少一组候选控制方式的所述 时长和费用， 从所述至少一组候选控制方式中 确定所述环境控制设备的目标控制方式； 所述环境控制设备使用费通过以下 方式确定： 获取至少一个收费标准对应的至少一个基础向量， 每个所述基础向量的至少一个元素 与对应的预设环境 参数中至少一个环境指标的值对应； 获取至少一个对比向量， 所述至少一个对比向量与所述候选开启时间点后的时间段中 至少一个子时间段对应， 每个所述对比向量的至少一个元素与对应的所述子时间段中外界 环境参数的至少一个环境指标的值对应； 对于所述至少一个对比向量中的每一个， 计算所述对比向量与 所述至少一个基础向量的至少一个相似度； 基于所述至少一个相 似度， 从所述至少一个 基础向量中确定目标基础向量； 基于所述至少一个对比向量对应的至少一个目标基础向量、 所述至少一个目标基础向 量对应的收费标准， 以及所述至少一个子时间段的长度， 确定所述环境控制设备使用费。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述环境信 息包括： 目标环境类型、 目标环 境面积、 时间类型、 目标环境人 数、 目标环境的内部环境 参数中的至少一种。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述时长和所述费用， 从至少一 组候选控制方式 中确定环境控制设备的目标控制方式， 包括： 将所述时长和所述费用发送给用户终端； 基于所述用户终端的反馈， 确定目标控制方式。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述时长和费用， 从至少一组候 选控制方式 中确定环境控制设备的目标控制方式， 包括： 将所述时长满足第 一预设条件， 以及所述费用满足第 二预设条件对应的候选控制方式 确定为目标控制方式。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述电费至少与所述候选开启时间点、 所述 时长和所述候选开启时间点后的时间段的 电价相关。 6.一种用于控制环境控制设备的系统， 其特 征在于， 所述系统包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113971376 B 2预测模块， 用于将目标环境在预设时间点之前的至少一个时间点的环境信 息输入第 一 预测模型， 获得所述目标环境在所述预设时间点的内部环境参数， 其中， 所述第一预测模型 为机器学习模型； 判断模块， 用于判断所述内部环境 参数是否满足预设条件； 控制模块， 用于响应于不满足， 确定所述环境控制设备的目标控制方式， 包括： 获取预设的至少一组候选控制方式， 每组候选控制方式至少包括： 所述环境控制设备 的候选开启时间点和所述环境控制设备开启后的候选档位调节方式； 对于所述至少一组候选控制方式中的每一组， 基于第 二预测模型确定在所述候选开启 时间点开启环境控制设备和采用所述候选档位调节方式时， 所述目标环境达到标准环境参 数需要的时长和费用， 其中， 所述第二预测模型为机器学习模 型， 所述费用包括电费和环 境 控制设备使用费中的至少一种； 基于所述至少一组候选控制方式的所述时长和费用， 从所 述至少一组候选控制方式 中确定所述环境控制设备的目标控制方式； 所述环境控制设备使用费通过以下 方式确定： 获取至少一个收费标准对应的至少一个基础向量， 每个所述基础向量的至少一个元素 与对应的预设环境 参数中至少一个环境指标的值对应； 获取至少一个对比向量， 所述至少一个对比向量与所述候选开启时间点后的时间段中 至少一个子时间段对应， 每个所述对比向量的至少一个元素与对应的所述子时间段中外界 环境参数的至少一个环境指标的值对应； 对于所述至少一个对比向量中的每一个， 计算所述对比向量与 所述至少一个基础向量的至少一个相似度； 基于所述至少一个相 似度， 从所述至少一个 基础向量中确定目标基础向量； 基于所述至少一个对比向量对应的至少一个目标基础向量、 所述至少一个目标基础向 量对应的收费标准， 以及所述至少一个子时间段的长度， 确定所述环境控制设备使用费。 7.一种用于控制环境控制设备的装置， 其特征在于， 所述装置包括至少一个处理器以 及至少一个存 储器； 所述至少一个存 储器用于存 储计算机指令； 所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现权利要求1~5 中任意一项所述的方法。 8.一种计算机可存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机指令， 当所述计算 机指令中的至少部分指令被处 理器执行时， 实现权利要求1~5中任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113971376 B 3