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CN110687808A - 基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统 - Google Patents

基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统 Download PDF

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CN110687808A
CN110687808A CN201910973762.2A CN201910973762A CN110687808A CN 110687808 A CN110687808 A CN 110687808A CN 201910973762 A CN201910973762 A CN 201910973762A CN 110687808 A CN110687808 A CN 110687808A
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saving system
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Suzhou Digital Information Technology Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统。本发明本发明公开了一种基于物联网的室内智慧节能系统，其包括控制输入参数模块，物联网主控制单元，物联网终端节点集合，终端设备集合、智慧节能系统模块，效果反馈模块。输入参数模块包括多种控制输入参数包括但不限于设备控制事件、人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息、环境传感器等。本发明的有益效果：1.利用物联网技术和智能算法的配合使用，可以将节能、用户体验和工作绩效的综合优化；2.综合多种输入参数，决策更全面、更科学。

Description

基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统
技术领域
本发明涉及室内节能领域，具体涉及一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统。
背景技术
关于室内节能的研究非常多，以往的大多数研究以提升照明系统的节能效果为主要目标，更多的是从节能降耗这个角度去考虑的。实际上，室内节能系统应该是一个多目标系统。室内作为人们工作、学习、生活的主要地方，不能一味的为了节能而忽视了人们的舒适度。尤其，随着人们生活水平的不断提高，人们对工作、学习、生活的环境要求也越来越高。因此，在这样的背景下，在节能的基础上还要考虑到提升用户体验的重要性，并将节能控制和一些活动场景相结合。
室内节能系统现有技术主要分为三类：
一、以提升照明系统的节能效果为主要目标的研究：
1、采用高能效的LED、适时地关闭照明、降低亮度。
2、照明控制系统依据人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程等输入参数。
二、结合节能和提升用户体验的研究：
1、在操作体验上面增加了移动应用APPs。
2、在照明控制中除了亮度的基本调节之外，增加了色温调节。
三、结合节能和场景活动的研究：
1、将照明控制和教学场景活动相结合的初步尝试。
2、此类研究尚处于实验和验证阶段，未规模化应用于现实场景。
随着物联网技术的不断发展，智能家居、智慧教室、智慧办公的概念正在逐渐被人们所接受并逐步应用到实际的场景中，因此，未来的节能将不再局限于照明系统上，而是涵盖一切带电的电器设备(如空调、电脑、风扇、新风、一体机等)，将所有不该浪费的能源都节省下来，防止浪费。
社会的发展核心是以人为本，因此室内节能系统必须建立在保证室内舒适度的基础上。这两者是相辅相成的，不可偏废。
相关的现有技术：
一种室内节能系统，申请号CN201310578828.0。本发明提供一种室内节能系统，包括控制主机、无线传感器设备、控制终端、电表、继电器和受控设备，控制主机作为无线传感器设备的接收端收集信息；控制终端包括微机和智能手机，与控制主机连接，监控和发送指令给控制主机；控制主机分别与电表和受控设备的继电器开关连接，继电器的控制端连接受控设备，控制主机根据控制终端的指令打开和关闭继电器的开关来实现控制受控设备的目的。本发明可以让用户随时随地获得室内的环境信息，也可根据需求通过控制终端实现室内温度、湿度和光照度的控制，进而减少能源的过度消耗，实现节能。该专利的重点是实现设备的开关和移动控制。
室内节能系统，申请号CN201010148158.5。本发明公开了一种室内节能系统，该室内节能系统可装设于一监控设备，包括有：一摄像装置，用以摄取室内监控区域内图像；一智能型人员活动状态检测子系统，其耦接该摄像装置，用以分析该监控区域内图像的人员活动状态；以及一动态电源关闭子系统，其耦接该智能型人员活动状态检测子系统，用以处理室内电源的开启/关闭。本发明实施例的室内节能系统结合背景辨识以及物件追踪技术，透过摄影机追踪人员状况，监测区域内的人员活动，并且，可以即时针对人员活动状况作有效反应以及开启/关闭电源，以达到节能功效。该专利的重点是通过监控来检测是否有人来实现灯光的开关控制。
一种室内节能系统，申请号CN201621404185.3。本发明涉及一种室内节能系统，包括，空调机、门框和门体，所述门体通过铰链与门框连接，还包括，电动闭门装置，所述电动闭门装置与室内的空调机连接，且在空调机运行时，电动闭门装置驱动门体关闭；至少两组光电传感器，所述两组光电传感器安装在门框上，且前后设置；计数器，所述计数器与光电传感器连接；控制器，所述控制器与空调机连接，用于控制空调机的开关机，所述控制器还与计数器连接。本发明在室内空调机运行时，可自动关闭教室门，提高室内空调机的制冷或制热效率，另外本发明可统计室内的人数，在教室内无人时，可以自动关闭空调机，减小电能的浪费。该专利的重点是通过空调来节能。
LED智能照明在中小学教室中的应用，出自照明工程学报，2016年6月第 27卷第三期。该文献设计了适用于中小学校教室照明的LED智能照明系统。该系统主要侧重提升教室照明的整体水平，出发点是教室照明的舒适度。
教室照明系统的智能控制，出自黑龙江大学自然科学学报，2006年6月第 23卷第3期。该文献从节能的角度出发,利用远红外装置和照度计(光电管)及辅助电路组成“教室照明系统的智能控制”装置。该装置能够实现教室无人或者光照充足时自动关灯,有人到来且光照不足时自动开灯,根据教室中人的多少和位置的不同来点亮对应区域的照明灯。既达到了节能的目的,又显著提高了校园电能的使用率。该文献的侧重点是教室照明节能。
A Smart Lighting Control to Save Energy，出自The 6th IEEEInternational Conference on Intelligent Data Acquisition and AdvancedComputing Systems:Technology and Applications，15-17September 2011, Prague,Czech Republic。该文献结合了人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程等参数实现了对节能管理。
传统技术存在以下技术问题：
1.单纯通过更换高效LED，适时地关闭照明、适时地降低亮度实现节能的技术，其节能比较单一且尚无智能化；
2.大部分技术的研究落脚点都是室内照明系统或空调系统的节能，但是对其他电器设备的节能(如电脑)则未触及；
3.节能算法比较简单，基本上通过少量参数和预设规则判断是否开关设备，无法适用设备多样、环境参数多，以及个性化要求高等需求；
4.一部分考虑到用户体验的技术，主要是通过一些移动APPs的远程控制来提升操作体验，此类尝试还比较浅显，更多的还是停留在手动控制的层面；
5.没有考虑用户使用场景对环境参数(如：亮度、色温、温湿度等)需求的差异，对用户体验的探索不够深入。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，本发明公开了一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，综合应用多种输入参数，采用智能算法，对各类电器设备的工作状态进行集成管控，且支持持续演进。该系统同时兼顾节能、场景化应用、可管理性和用户体验等多目标。感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息、环境传感器(如温度、湿度、PM2.5、PM10、甲醛、TVOC、二氧化碳等)等。发明一种系统，结合多种决策引擎如规则引擎、模糊引擎及机器学习实现的可持续演进的智慧节能系统。充分考虑用户的体验性和舒适度，通过设计多种场景配置，使得设备状态因人因地而异而不是千篇一律一样的状态体验。可以根据大数据去自主学习并优化各种参数设置达到最佳配置。使得节能和用户体验实现统一，而不是片面地追求节能。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，包括：控制输入参数模块、物联网主控制单元、物联网终端节点集合、终端设备集合和智慧节能系统模块；
所述输入参数模块包括多种控制输入参数，所述多种种控制输入参数包括设备控制事件、人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息和环境传感器；
所述物联网主控制单元通过负责智慧节能系统和物联网终端节点之间实现通信；
所述物联终端节点集合为配置在各个电器设备上面的物联网模块实现电器设备和物联网主控制单元之间的通信；
所述终端设备集合为各类电器设备，包括可调光调色灯具、空调、新风、风扇、加湿器、电动窗帘、电视和投影仪；
所述智慧节能系统模块由前端配置客户端模块、后台服务程序模块和场景数据库模块组成；所述前端配置客户端模块对节能方案进行配置，同时查看节能方案的执行情况，其中，所述对节能方案进行配置指的是根据场景设定算法和控制参数的组合；所述场景数据库模块用来记录场景每种场景的配置数据；所述后台服务程序模块三个算法引擎负责执行节能方案，即根据输入参数并结合场景配置数据进行控制，其中所述三个算法引擎是规则引擎、Fuzzy引擎和 AI引擎。
在其中一个实施例中，所述物联网主控制单元支持主流的通信协议包括 Wi-Fi、RF2.4、433M、Zigbee中的至少之一。
在其中一个实施例中，规则引擎，采用参数的精确值设置控制参数，控制参数具体如下表：
Figure BDA0002232958010000061
在其中一个实施例中，Fuzzy引擎采用模糊理论设置控制参数，控制参数具体如下表：
序号 控制输入参数 参数范围
1 智慧光感知传感器 照度很亮、很暗、偏亮、偏暗等
2 计划日程 工作日，节假日
3 环境传感器 温度很热，二氧化碳浓度很高等
Fuzzy引擎根据国家相关标准，查看各个环境参数的特征值，再采用模糊综合评价方法来配置参数。
在其中一个实施例中，所述AI引擎采用机器学习算法，具体步骤如下：
步骤1：输入数据样本即输入参数包括人体感应器、智慧光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息和环境传感器
步骤2：输入参数进入智能体会触发一个Action(At)，然后环境的状态 State(St)就会改变。此时会输出一个延时奖励Reward(Rt)；
重复步骤1和步骤2又会产生新的奖励；延迟奖励函数为
Rt＝WeE+WpP+WwW
其中，E为节能变量，P为用户偏好变量，W为工作绩效变量；We为节能权重，Wp为用户偏好权重，Ww为工作绩效权重；变量E、P、W的权重的确定可根据实际场景需求来动态设定，其他使用场景下根据场所的的具体用途情况，由用户自主确定权重的分配。所述机器学习算法允许用户根据业务目标的变化调整各项权重的占比，从而修改奖励函数，实现针对新目标组合的自适应。
在其中一个实施例中，学校场景下侧重学生绩效和节能，则这两项的权重占比设置可以高一点(Ww＝50％，We＝30％，Wp＝20％)。
在其中一个实施例中，商场场景下侧重绩效(销售额)和购物体验(偏好)，则可将这两项权重占比调高(Ww＝50％，Wp＝40％，We＝10％)。
在其中一个实施例中，还包括效果反馈模块，所述效果反馈模块包括节能效果统计数据、用户体验数据和工作绩效数据。
在其中一个实施例中，智慧节能系统的可持续演进功能体现为通过智慧节能系统的输出会带来节能效果的改善、用户体验的变化以及工作绩效的变动，这些输出反过来又会不断地优化场景配置数据库，从而使得场景的配置不断地优化，从而实现系统的可持续演进；
节能效果的获取和度量方式：使用每种设备的运行时长乘以各自设备的功率综合计算；
用户体验的获取和度量方式：根据自动动作触发后的一定时间内；，用户主动干预的次数和调节幅度来度量；
工作绩效的获取和度量方式：采用数据接口，自动抓取绩效数据，所述绩效数据包括学生的考试成绩、班级排名数据、销售业绩和客流量中的至少之一。
在其中一个实施例中，分别对效果反馈值向量进行归一化处理。
本发明的有益效果：
1.利用物联网技术和智能算法的配合使用，可以将节能、用户体验和工作绩效的综合优化；
2.综合多种输入参数，决策更全面、更科学；
3.综述使用规则引擎、模糊引擎、AI引擎，优势互补、算法更有效；
4.AI引擎具备自主学习能力，支持多个目标权重的动态调整；
5.系统可用于管控多种电器设备，具有普遍适用性；
6.和场景的结合可以避免传统热释电人体感应器静止状态下的人体无法检测而导致的误触发，无需增加额外的硬件成本。
7.智能控制让设备在需要的时候开启，有效的减少设备的工作时间，延长了设备的使用寿命。
8.将节能和用户舒适度统一考虑的设计更符合未来发展的需求。
附图说明
图1是本发明基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统的结构示意图。
图2是本发明基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统中后台服务程序模块的示意图。
图3是本发明基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统中采用机器学习算法的流程图。
图4是本发明基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统中效果反馈模块的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参阅图1，本发明公开了一种基于物联网的室内智慧节能系统，其包括控制输入参数模块，物联网主控制单元，物联网终端节点集合，终端设备集合、智慧节能系统模块，效果反馈模块。输入参数模块包括多种控制输入参数，所述多种控制输入参数包括但不限于设备控制事件、人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息、环境传感器等；物联网主控制单元通过负责智慧节能系统和物联网终端节点之间实现通信；物联终端节点集合为配置在各个电器设备上面的物联网模块实现电器设备和物联网主控制单元之间的通信；终端设备集合为各类电器设备，包括但不限于可调光调色灯具、空调、新风、风扇、加湿器、电动窗帘、电视、投影仪等。智慧节能系统模块由前端配置客户端模块、后台服务程序模块和场景数据库模块组成；效果反馈模块，包括但不限于节能效果统计数据，用户体验数据，工作绩效数据等。
一、控制输入参数主要控制方式归类为：
Figure BDA0002232958010000091
以上8种控制输入参数既可以作为智慧节能系统的单一输入，也可以任意组合多种作为输入。
二、物联网主控制单元模块
物联网主控制单元负责智慧节能系统和物联网终端节点之间通信。物联网主控制单元支持主流的通信协议如Wi-Fi、RF2.4、433M、Zigbee等。
三、物联网终端节点集合模块
物联终端节点集合为配置在各个电器设备上面的物联网模块，实现电器设备和物联网主控制单元之间的通信。物联终端节点支持主流的通信协议如 Wi-Fi、RF2.4、433M、Zigbee等。
四、终端设备集合模块
终端设备集合为各类受控的电器设备。如照明灯具、空调、窗帘、新风、风扇等。
五、智慧节能系统模块主要由三个模块组成：
模块一：前端配置客户端模块，此模块对节能方案进行配置(根据场景设定算法和控制参数的组合)，同时查看节能方案的执行情况。
模块二：场景数据库模块，此模块用来记录场景每种场景的配置数据。
模块三：后台服务程序模块，由三个算法引擎(规则引擎、Fuzzy引擎和 AI引擎)负责执行节能方案，即根据输入参数并结合场景配置数据进行控制。
规则引擎，采用参数的精确值设置控制参数
Figure BDA0002232958010000101
规则引擎采用参数的精确范围值来调优参数，这个适用于对控制参数精确性要求高的场合且对这类参数的数值范围有比较精确认识的用户。
Fuzzy引擎，采用模糊理论设置控制参数
序号 控制输入参数 参数范围
1 智慧光感知传感器 照度很亮、很暗、偏亮、偏暗等
2 计划日程 工作日，节假日
3 环境传感器 温度很热，二氧化碳浓度很高等
Fuzzy引擎根据国家相关标准，查看各个环境参数的特征值(如：亮度级别、二氧化碳浓度级别、舒适度等级等)，再采用模糊综合评价方法来配置参数，这个适合一般用户对一些参数没有精确的数理概念，只有直观感受的用户，设置简单。
AI引擎，采用机器学习算法
步骤1：输入数据样本即输入参数包括人体感应器、智慧光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息、环境传感器等。
步骤2：输入参数进入智能体(算法)会触发一个Action(At)，然后环境的状态State(St)就会改变(环境状态的改变又会反过来促进优化输入参数)。此时会输出一个延时奖励Reward(Rt)。重复步骤1和步骤2又会产生新的奖励。延迟奖励函数为
Rt＝WeE+WpP+WwW
其中，E为节能变量，P为用户偏好变量，W为工作绩效变量；We为节能权重，Wp为用户偏好权重,Ww为工作绩效权重。
变量E、P、W的权重的确定可根据实际场景需求来动态设定，如学校场景下侧重学生绩效和节能，则这两项的权重占比设置可以高一点(Ww＝50％，We＝30％， Wp＝20％)；商场场景下侧重绩效(销售额)和购物体验(偏好)，则可将这两项权重占比调高(Ww＝50％，Wp＝40％，We＝10％)，其他使用场景下根据场所的的具体用途情况，由用户自主确定权重的分配。此外需要指出，前述算法允许用户根据业务目标的变化调整各项权重的占比，从而修改奖励函数，实现针对新目标组合的自适应。
效果反馈模块
智慧节能系统的可持续演进功能体现为通过智慧节能系统的输出会带来节能效果的改善、用户体验的变化以及工作绩效的变动，这些输出反过来又会不断地优化场景配置数据库，从而使得场景的配置不断地优化，从而实现系统的可持续演进。
节能效果的获取和度量方式：使用每种设备的运行时长乘以各自设备的功率综合计算。
用户体验的获取和度量方式：根据自动动作触发后的一定时间内(设置一个门限如10分钟)，用户主动干预的次数和调节幅度来度量。
工作绩效的获取和度量方式：采用数据接口，自动抓取绩效数据，如学生的考试成绩、班级排名数据、销售业绩、客流量等。
效果反馈值向量由上述三种效果反馈数据组成，由于向量里面的三种数据不是同一维度的数据，为了消除指标间的量纲影响，需要分别对效果反馈值向量进行归一化处理。
下面介绍本发明的一个具体应用场景：
以教室作为应用场景举例：
教室配备了如下物联网设备：照明灯具、空调、新风、电动窗帘、风扇、电子黑板、人体传感器、环境光感知传感器、环境传感器(温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、甲醛传感器、TVOC传感器、二氧化碳传感器)，其中人体传感器、环境光感知传感器、环境传感器作为智慧节能系统的控制输入参数；照明灯具、空调、新风、电动窗帘、风扇、电子黑板等电器设备作为智慧节能系统的受控设备。智慧节能系统部署在第三方云服务器上(或者学校的IDC机房)。
学校后勤人员可以通过PC电脑登录智慧节能系统配置节能方案客户端，设置节能方案策略为(同时可以将此策略应用于多个学校或教室区域)：
设置AI引擎奖励函数的三个变量(E：节能变量，P：用户偏好变量，W：工作绩效变量)的权重，Ww＝50％，We＝30％，Wp＝20％。
上课前：人体感应、温度传感器结合。保持灯光关闭，根据环境温度、提前15分钟打开空调，如果检测到人到教室、则打开灯光。
上课时：人体传感器、环境光感知传感器、环境传感器和教学场景的结合，通过人体传感器检测到有人，环境光感知传感器检测到室内的照度偏亮，智慧节能系统会自动将照度降低，环境光感知传感器检测到室内的照度偏暗，智慧节能系统会自动将照度调高，降低和调高的前提是仍然保证国标规定的上课场景要求的照度。并根据温度、PM2.5、二氧化碳浓度等环境参数动态控制空调、新风、风扇的开关和运行状态。
课间休息：人体感应、环境光感、温度传感器结合，关闭电子黑板、新风等设备，如果没人，则灯光、空调等设备也要关闭；如果检测到有人，则根据环境光、将灯光调到相对较低亮度，空调温度也根据环境温度、比正常设定稍微高(夏天)/低(冬天)2度，以达到节能目的。
放学后：关闭所有设备，并启用人体感应和环境光感，如果检测到有人且环境光很暗，则打开灯、并灯光调到相对较低亮度；如果15秒未检测到人，则关闭灯光。
人体传感器、温度传感器和教学场景的结合，例如在会议室的场景下，通过人体传感器检测到有人在开会，温度传感器检测到室内的温度偏高，智慧节能系统会自动将空调温度降低并且当会议结束后，人体传感器检测没有人的时候会自动关闭空调。
用户偏好和教学场景的结合。当有人通过墙面开关或者智能终端控制了设备状态之后，用户的操作会自动覆盖智慧节能系统，例如课间灯光偏暗，学生手动调亮后，智慧节能系统会自动过滤掉当前场景下的灯光亮度，直到下一个课间场景再恢复。同时，机器学习算法奖励函数中的用户体验分项(WpP)被强化。换言之，如果此教学场景下，类似用户操作被多次发生，算法模型进过反复强化后在检测到近似输入参数时，将更倾向自动采用类似操作。
人体传感器、环境光感知传感器和教学场景的结合，例如当夏季阳光比较强的时候，靠窗的同学会受阳光的影响，通过人体传感器检测到有人，环境光感知传感器检测到室内的照度很强的时候，智慧节能系统会自动关闭窗帘。
各个输入参数和设备控制的组合可以有多种结合，以上仅为较佳实例举例，未全部一一罗列叙述。
智慧节能系统后台服务程序会去动态执行节能方案策略实现节能。随着系统的数据量的增加以及长时间使用的积累，系统会自主学习优化模型，从而达到节能更优化的配置，更高效和更舒适。
以上实施例仅为本专利的典型实施例，同样适用于其他行业(如酒店、办公室、商场等)的室内节能。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，包括：控制输入参数模块、物联网主控制单元、物联网终端节点集合、终端设备集合和智慧节能系统模块；
所述输入参数模块包括多种控制输入参数，所述多种种控制输入参数包括设备控制事件、人体感应传感器、环境光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息和环境传感器；
所述物联网主控制单元通过负责智慧节能系统和物联网终端节点之间实现通信；
所述物联终端节点集合为配置在各个电器设备上面的物联网模块实现电器设备和物联网主控制单元之间的通信；
所述终端设备集合为各类电器设备，包括可调光调色灯具、空调、新风、风扇、加湿器、电动窗帘、电视和投影仪；
所述智慧节能系统模块由前端配置客户端模块、后台服务程序模块和场景数据库模块组成；所述前端配置客户端模块对节能方案进行配置，同时查看节能方案的执行情况，其中，所述对节能方案进行配置指的是根据场景设定算法和控制参数的组合；所述场景数据库模块用来记录场景每种场景的配置数据；所述后台服务程序模块三个算法引擎负责执行节能方案，即根据输入参数并结合场景配置数据进行控制，其中所述三个算法引擎是规则引擎、Fuzzy引擎和AI引擎。
2.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，所述物联网主控制单元支持主流的通信协议包括Wi-Fi、RF2.4、433M、Zigbee中的至少之一。
3.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，规则引擎，采用参数的精确值设置控制参数，控制参数具体如下表：
Figure FDA0002232956000000021
4.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，Fuzzy引擎采用模糊理论设置控制参数，控制参数具体如下表：
序号 控制输入参数 参数范围 1 智慧光感知传感器 照度很亮、很暗、偏亮、偏暗等 2 计划日程 工作日，节假日 3 环境传感器 温度很热，二氧化碳浓度很高等
Fuzzy引擎根据国家相关标准，查看各个环境参数的特征值，再采用模糊综合评价方法来配置参数。
5.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，所述AI引擎采用机器学习算法，具体步骤如下：
步骤1：输入数据样本即输入参数包括人体感应器、智慧光感知传感器、区域信息、计划日程、用户偏好、场景信息和环境传感器
步骤2：输入参数进入智能体会触发一个Action(At)，然后环境的状态State(St)就会改变。此时会输出一个延时奖励Reward(Rt)；
重复步骤1和步骤2又会产生新的奖励；延迟奖励函数为
Rt＝WeE+WpP+WwW
其中，E为节能变量，P为用户偏好变量，W为工作绩效变量；We为节能权重，Wp为用户偏好权重，Ww为工作绩效权重；变量E、P、W的权重的确定可根据实际场景需求来动态设定，其他使用场景下根据场所的的具体用途情况，由用户自主确定权重的分配。所述机器学习算法允许用户根据业务目标的变化调整各项权重的占比，从而修改奖励函数，实现针对新目标组合的自适应。
6.如权利要求5所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，学校场景下侧重学生绩效和节能，则这两项的权重占比设置可以高一点(Ww＝50％，We＝30％，Wp＝20％)。
7.如权利要求5所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，商场场景下侧重绩效(销售额)和购物体验(偏好)，则可将这两项权重占比调高(Ww＝50％，Wp＝40％，We＝10％)。
8.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，还包括效果反馈模块，所述效果反馈模块包括节能效果统计数据、用户体验数据和工作绩效数据。
9.如权利要求1所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，智慧节能系统的可持续演进功能体现为通过智慧节能系统的输出会带来节能效果的改善、用户体验的变化以及工作绩效的变动，这些输出反过来又会不断地优化场景配置数据库，从而使得场景的配置不断地优化，从而实现系统的可持续演进；
节能效果的获取和度量方式：使用每种设备的运行时长乘以各自设备的功率综合计算；
用户体验的获取和度量方式：根据自动动作触发后的一定时间内；，用户主动干预的次数和调节幅度来度量；
工作绩效的获取和度量方式：采用数据接口，自动抓取绩效数据，所述绩效数据包括学生的考试成绩、班级排名数据、销售业绩和客流量中的至少之一。
10.如权利要求9所述的基于物联网和机器学习的室内智慧节能系统，其特征在于，分别对效果反馈值向量进行归一化处理。
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