zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
1551a58f82 feat(DHU): 更新除湿机优化逻辑与安全约束条件
- 支持读取 E 类设备数据点
- 再生温度上下限从配置文件改为实时数据获取
- 新增再生加热盘管边界条件有效性检查
- 添加送风露点变化幅度的安全限制约束
- 优化 `get_limit` 函数逻辑以增强鲁棒性
feat(Room): 改进房间露点预测模型结构与调用方式
- RoomDewPredictor 初始化新增 coef_is_pos 参数控制系数符号
- 模型保存和加载支持 TinR、Dout 等多种输入模式
- 预测函数中引入平滑处理及异常捕获机制
- 更新滞后相关性分析图增加参考线和刻度设置
- 修复预测时序写入逻辑中的潜在错误并提高稳定性
refactor(train): 调整训练周期与模型输出路径结构
- 将默认训练数据长度由 3 天扩展至 7 天
- 分别构建基于 DHU 模型、实际送风露点与再生加热温度的预测模型
- 更改模型与图表存储目录结构以便分类管理
- 移除未使用的代码段，提升可维护性
5 місяців тому
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- 42bb9e2088 ```
feat(DHU): 优化除湿机模型边界条件与约束逻辑
- 在 `optimize_dhu` 函数中增加 DHU_A/B 和 SDHU_A/B 的边界条件处理逻辑，引入加热盘管阀门开度判断，
动态调整再生温度上下限，提升优化过程的稳定性与合理性。
- 修改前后再生差值约束条件，当触发边界范围条件时忽略该约束，避免模型求解失败。
- 更新送风露点预测逻辑，支持基于 DHU 模型或实测送风露点两种模式，增强预测灵活性。
- 增加对回风口（前表冷后）配置的支持，完善模型输入结构和空气流量计算方法。
- 修复布尔类型转换未考虑 NaN 值的问题，确保数据类型转换的健壮性。
- 扩展训练数据时间窗口，并在设备模型加载失败时回退至基于实际送风露点的房间模型训练。
- 优化点位匹配逻辑，支持更复杂的设备名称解析方式，提高配置读取的准确性。
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5 місяців тому
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- 412af18ce8 ```
feat(DHU): 增加对无后表冷设备的控制逻辑
在配置读取中增加对“有后表冷”字段的判断，若设备不存在后表冷，则将 coil_3_Val 设置为 0，
以避免无效控制输出。
feat(DHU): 引入 numpy 并优化实时优化流程注释
引入 numpy 模块以支持数值计算；同时清理 optimize 函数中的过程注释，使代码更清晰。
此外，移除异常处理中不必要的 raise 语句，提升程序健壮性。
feat(DHU): 实现动态约束条件构建机制
根据不同设备类型（DHU_A/B 或 SDHU_A/B）生成对应的优化约束条件，包括送风露点、前后再生温
差上下限等，并传递给优化器进行求解。
feat(DHU): 调整模型训练样本数量并增强异常日志输出
将房间模型训练的样本数从 1000 改为 24*60，提高训练数据代表性。同时在训练异常时打印具体
设备名称和异常信息，便于调试追踪。
feat(DHU): 修正 DHU_B 类型转轮组件与数据清洗逻辑
修复 DHU_B 型设备中 wheel_2 默认值错误的问题，并根据 exist_Fa_B 标志动态添加
mixed_2_ToutA 列。优化数据清洗流程，支持按 input/observed 类型过滤列并去除异常值。
feat(SDHU): 修正模型输入列及实现 SDHU_B 型设备建模逻辑
更新 SDHU 设备 val_rw_adj_target 字段为 coil_2 相关参数；补全 SDHU_B 型设备的 model_B
函数定义，并修复训练数据中 fan_2_Hz 输入错误的问题。增加 AirFlow_SDHU_B 类用于风量建模。
refactor(DHU): 统一 waste 计算中 numpy 和 pymc 变量判断逻辑
在 cal_Q_waste 函数中统一使用 WHERE 变量处理 numpy 数组或 Theano 张量，提升兼容性和可读性。
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6 місяців тому
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- 03394139ce feat(DHU): 新增模型监控功能并支持SDHU设备类型
新增了 `monitor.py` 模块以实现模型监控逻辑，并在 `config_reader.py` 中增加了
`get_point_info` 方法用于获取测点信息。同时扩展了对 SDHU 类型设备的支持，包括
优化、训练和预测模块中的设备类型判断与处理逻辑。
此外还完善了以下内容：
- 在 `optimize.py` 和 `train.py` 中区分 DHU 与 SDHU 设备的模型加载及优化策略
- 调整了 SDHU 模型的 waste 计算方式与输入参数
- 修复部分字段引用错误（如 DoutA → DoutP）
- 房间露点预测中增加设备运行状态检查
- 增加 Lowess 平滑函数提升房间模型预测稳定性
6 місяців тому
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- 1ebe0879b4 feat(DHU): 重构配置读取与优化逻辑，增强模型训练及房间数据处理
- 在 `config_reader.py` 中引入正则库支持动态点位筛选，并简化设备点位获取方式。
- 移除冗余的元数据读取代码，清理无用注释。
- 优化 `optimize.py` 文件中的实时优化流程：移除不必要的数据加载模块、调整运行时间获取逻辑、新增打印调试信息和结果汇总功能。
- 改进除湿机模型输入参数范围控制，优化变量边界由固定值改为基于训练数据自动确定。
- 引入新的工具函数用于DataFrame摘要输出（如打印优化结果），提升可读性。
- 修改训练脚本 `train.py` 使用新命名的Excel配置文件并增加对房间露点预测模型的支持。
- 删除旧有的Room相关独立配置与训练逻辑，统一到DHU模块中进行集中管理。
- 增加对不同设备类型的错误处理兼容性，避免未定义类型导致异常中断。
- 调整采样频率从每小时平均改为每15分钟平均以提高训练精度。
- 完善模型保存条件判断逻辑，确保仅在成功拟合后执行持久化操作。
- b7fe488840 fix(DHU): 更新配置文件读取逻辑并优化推送策略
- 修改 `config_reader.py` 中 `all_equp_names_short` 属性，仅返回启用状态的设备名称
- 调整 `optimize.py` 和 `train.py` 中的默认配置文件路径，从 `DHU_AB配置.xlsx` 改为 `DHU.xlsx`
- 注释掉排风机频率相关优化逻辑，临时禁用该变量优化
- 优化结果推送时，`point_id` 增加设备前缀，确保唯一性
- 推送策略中增加 `job_id` 获取逻辑，优先从环境变量获取
- 完善 `main.py` 中未实现异常提示信息，明确具体未实现的模块或设备类型
- 4911f99044 ```
feat(DHU): 新增设备名称与类型相关属性及优化逻辑
- 在 ConfigReader 中新增 all_equp_names_total 和 all_equp_names_short 属性，分别用于获取所有设备编号和名称
- 修改 point_info 的设备类型匹配逻辑，支持逗号分隔的多类型匹配
- 重构 optimize 函数流程，提取 load_model、load_data_room、load_data_dhu、optimize_dhu 和 push_result 等独立函数
- 增加模型替代逻辑，支持根据配置使用其他设备模型进行优化
- 优化模型训练逻辑，拆分数据加载、模型训练和结果保存为独立函数
- 引入 SDHU_AB 模型支持，扩展对不同类型设备的支持
- 更新蒸汽盘管计算公式，由 Fs 改为计算热量 Q 并返回 Fs
- 优化转轮组件 WheelS2 和 WheelS2V2，增加效率(EFF)、显热(Qsen)和潜热(Qlat)输出
- 修复 WheelS2V2 中潜热计算缺失系数 beta_P7 的问题，并在 prior 中添加该参数
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6 місяців тому
zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
- ab58dfa879 feat(components): 新增蒸汽盘管阀门模型及优化轮转设备计算逻辑
新增 `SteamCoilVal` 类用于建模蒸汽盘管阀门，支持根据输入参数计算开度、
流量和_sigma值。同时为 `WheelS2V2`、`WheelS3` 和 `WheelS3V3` 增加了新参数
`beta_P6`、`beta_P7` 等以增强建模精度，并更新了相关传热传质计算公式。
此外，将 `BaseComponents.get_func_by_engine` 改为类方法以提升可维护性，
并修正数据清洗采样频率由15分钟改为60分钟，以及模型训练中对缺失列的处理方式。
7 місяців тому
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- 0c6fc84e94 refactor(model): 重构模型加载和保存功能
- 修改了 BaseModel 类的 load 和 save 方法，实现了更灵活的模型加载和保存机制
- 优化了 DHU_AB 模型的结构，提高了代码可读性和可维护性
- 新增 Room 模型的基础结构，为后续开发做好准备
- 调整了 main.py 中的模型训练逻辑，支持不同类型的设备
7 місяців тому
zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
- 5495a6eb45 refactor(train): 重构训练流程并移除未使用的模型代码
- 重构了 train 函数中的模型训练逻辑，提高了代码的可读性和维护性
- 移除了未使用的 DHU_B 模型代码，减少了代码冗余
7 місяців тому
zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
- 466453de33 refactor(model): 重构 DHU_AB 模型并优化数据加载流程
- 更新配置文件路径，使用新的 DHU_AB 配置
- 修正数据加载方法，增加点位剔除功能
- 改进模型初始化，增加存在回风口和补风口的参数
- 优化模型输入，根据实际需求动态添加混合空气参数
- 更新模型结构，替换蒸汽盘管为加热盘管
- 调整结果输出格式，统一命名 conventions
8 місяців тому
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- 952cfceea5 refactor(model): 合并 DHU_A 和 DHU_B 模型
- 创建新的 DHU_AB 模型类，统一处理 DHU_A 和 DHU_B 类型
- 修改 optimize 和 train 函数，使用新的 DHU_AB 模型
- 删除 DHU_A 和 DHU_B 模型类的代码
- 更新文档和流程图以反映新的模型结构
8 місяців тому
zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
- 9062772b60 feat(optimize): 实现除湿机实时优化功能
- 加载模型并进行稳态判断
- 根据房间露点和模型精度确定优化模式
- 实施实时优化并生成推送策略
- 更新数据加载和异常处理逻辑
8 місяців тому
zhangshenhao запушено до master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
- 3cfcae84fb feat(_data): 添加缓存数据处理功能
- 新增 cache_data.py 文件，实现缓存数据的读取、更新和管理
- 新增 main.py 文件，包含数据加载、处理和更新缓存的主流程
- 新增 config_info.py 文件，提供配置信息解析功能
- 新增 data_cleaner.py 文件，实现数据清洗功能
这些文件共同构成了数据处理模块，支持从缓存或数据库获取数据，进行数据清洗和处理，并更新缓存。
9 місяців тому
zhangshenhao створено нову гілку master у zhangshenhao/AirTerminalDevice
9 місяців тому
zhangshenhao створено репозиторій zhangshenhao/AirTerminalDevice
9 місяців тому