张申浩 zhangshenhao

zhangshenhao извршује push на 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

пре 4 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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。 ```

пре 4 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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。 ```

пре 4 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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

пре 4 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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 ```
  • Поређење ових 3 комита »

пре 5 месеци

zhangshenhao извршује push на 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。

пре 6 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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

пре 6 месеци

zhangshenhao извршује push на 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

пре 6 месеци

zhangshenhao извршује push на 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

пре 6 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

  • 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

пре 6 месеци

zhangshenhao извршује push на 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

пре 7 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

пре 7 месеци

zhangshenhao извршује push на 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。

пре 7 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

пре 7 месеци

zhangshenhao извршује push на master у zhangshenhao/AirTerminalDevice

пре 7 месеци

zhangshenhao створи нову филијалy master at zhangshenhao/AirTerminalDevice

пре 7 месеци

zhangshenhao креира спремиште zhangshenhao/AirTerminalDevice

пре 7 месеци