本发明涉及空调，更具体的说是一种基于大数据的空调性能衰减判断系统和方法。
背景技术：
1、随着科技的不断发展，空调已经成为我们日常生活中不可或缺的电器之一。然而，在享受空调带来的舒适环境时，我们是否关注过空调衰减性问题？空调衰减性，简单来说，就是空调在使用过程中性能逐渐下降的现象，实现对空调性能衰减获取有助于了解空调实际使用效果、评估空调能效、预测空调使用寿命、指导空调维护和保养和促进空调技术，但普通用户很难通过日常使用观察对空调性能衰减进行科学有效判断。
2、目前也存在对空调性能检测研究的方法，如专利号：cn112033716a，专利名称为《空调在线性能检测工装和检测方法》，其公开技术方案是一种基于机柜、空调安装部、循环风机、加热器、导流板、送风温度传感器、回风温度传感器和控制器等基础设施，在循环风机的送风作用下，检测到不同区域内气流的温度差值，进而实现对出厂空调产品性能异常的检测，其仅仅考虑在设备出厂时的性能检测，未考虑到用户在使用过程中因设备老化而出现的性能衰减检测，与本专利研究方向存在一定的差异性。
3、而专利号：cn 106840733a，专利名称《一种空调机组性能在线检测方法及其检测设备》，其公开技术方案是一种通过实验获取基于空气焓值的换热比率阈值，进而计算基于实际条件下的设备换热比率与阈值之间的差值，进而实现空调机组性能的在线检测方法，其仅仅考虑从设备换热比率瞬时值判断空调设备性能差异，与本专利研究方向仍存在一定的差异。
技术实现思路
1、本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于大数据的空调性能衰减判断系统和方法。
2、一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，包括：
3、当空调设备运行时长满足预设条件时，进入空调性能衰减相关判断；
4、收集空调设备的相关运行数据；
5、基于设备相关运行数据，对设备性能衰减进行相关判断。
6、在一些实施例中，空调设备进入空调性能衰减相关判断的预设条件为：空调设备运行时长大于3年。
7、在一些实施例中，所述空调设备的相关运行数据包括：设备sn码、设备设定温度、设备室内温度、设备压缩机频率及相关运行时间数据。
8、在一些实施例中，所述基于设备相关运行数据，对设备性能衰减进行相关判断包括：
9、空调设备是否满足室内温度维度判断，满足则空调设备未进入性能衰减阶段；否则进入空调设备是否满足压缩机维度判断；
10、空调设备是否满足压缩机维度判断，满足则空调设备未进入衰减阶段，否则空调设备进入衰减阶段。
11、在一些实施例中，所述空调设备是否满足室内温度维度判断，包括：当空调设备在预设温度时，计算室内温度与设定温度的平均差值的绝对值t1，在同初始温度阈值t0进行比较，t1-t0<3℃，则设备未进入性能衰减阶段。
12、在一些实施例中，所述初始温度阈值t0的计算方法如下：
13、安装上墙的空调设备在经过冬季或夏季第一个高峰使用期后一个月，在预设温度下，设定温度与室内温度平均差值。
14、在一些实施例中，所述空调设备是否满足压缩机维度判断，包括：当空调设备在预设温度时，计算设备压缩机频率平均运行频率w1，在同初始频率阈值w0进行比较，w1-w0<20hz,则设备未进入性能衰减阶段。
15、在一些实施例中，所述初始频率阈值w0的计算方法如下：
16、安装上墙的空调设备在经过冬季或夏季第一个高峰使用期后一个月，在预设温度下，压缩机频率平均值。
17、在一些实施例中，所述预设温度为25-27℃。
18、本实施例还提供了一种基于大数据的空调性能衰减判断系统，用于实现任一所述的方法，包括：
19、时间模块：用于记录空调设备运行时长，当运行时长大于3年时，进入空调设备性能衰减相关判断；
20、数据收集模块：用于收集空调设备的相关运行数据；
21、设备性能衰减判断模块：根据数据收集模块收集的空调设备相关运行数据，对空调设备性能衰减进行相关判断；
22、通知模块：如空调设备存在性能衰减，则通过通知模块将相关结果进行告知。
23、本发明的有益效果在于：
24、本发明的一个显著优点在于它提供了一种基于大数据的空调性能衰减判断系统和方法，主要是通过大数据条件下的空调设备长期运行数据，在温度维度与压缩机频率维度与空调初始上墙状态进行对比，进而判断设备是否存在性能衰减。本申请的技术方案可适用于目前所有种类的柜挂机空调。
1.一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，空调设备进入空调性能衰减相关判断的预设条件为：空调设备运行时长大于3年。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述空调设备的相关运行数据包括：设备sn码、设备设定温度、设备室内温度、设备压缩机频率及相关运行时间数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述基于设备相关运行数据，对设备性能衰减进行相关判断包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述空调设备是否满足室内温度维度判断，包括：当空调设备在预设温度时，计算室内温度与设定温度的平均差值的绝对值t1，在同初始温度阈值t0进行比较，t1-t0<3℃，则设备未进入性能衰减阶段。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述初始温度阈值t0的计算方法如下：
7.根据权利要求4所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述空调设备是否满足压缩机维度判断，包括：当空调设备在预设温度时，计算设备压缩机频率平均运行频率w1，在同初始频率阈值w0进行比较，w1-w0<20hz,则设备未进入性能衰减阶段。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述初始频率阈值w0的计算方法如下：
9.根据权利要求5-8任一所述的一种基于大数据的空调性能衰减判断方法，其特征在于，所述预设温度为25-27℃。
10.一种基于大数据的空调性能衰减判断系统，其特征在于，用于实现权利要求1-9任一所述的方法，包括：
