这段 MATLAB 代码定义了一个函数 coldHourAnalysis，用于分析温室模拟中的 最低室内温度 和 冷小时数。冷小时是指室内温度比设定温度低至少 1°C 的小时数。以下是代码的详细解释：

1. 函数功能

• 输入：

  • gl：一个 GreenLight 模型实例，包含模拟后的数据。需要确保时间轨迹具有规则的时间间隔（可以通过 changeRes 函数实现）。

• 输出：

  • minTemp：模拟期间的最低室内温度（基于小时平均值）。

  • coldHours：冷小时数，即室内温度比设定温度低至少 1°C 的小时数。

2. 代码逻辑

• 冷小时定义：

  • 冷小时的判断标准是室内温度比设定温度低至少 coldHourDiff（默认值为 1°C）。

• 数据提取：

  • 从 gl 中提取室内温度（tAirVals）和温度设定值（setpointVals）。

• 时间频率计算：

  • 计算模拟数据的时间间隔（timeFreq），单位为秒。

  • 计算每小时包含的数据点数量（hourSize）。

• 小时平均温度计算：

  • 将模拟数据按小时分段，计算每小时的室内温度和设定温度的平均值。

• 最低温度和冷小时数计算：

  • minTemp：所有小时平均温度中的最小值。

  • coldHours：满足 hourlyAvgTemp < (hourlyAvgSetpoint - coldHourDiff) 的小时数。

3. 代码步骤

• 初始化参数：

  • coldHourDiff = 1：冷小时的温度差阈值。

  • tAirVals 和 setpointVals：分别存储室内温度和设定温度的数据。

• 计算时间频率：

  • timeFreq：模拟数据的时间间隔。

  • hourSize：每小时包含的数据点数量。

• 计算小时平均值：

  • 使用循环计算每小时的室内温度和设定温度的平均值，并存储在 hourlyAvgTemp 和 hourlyAvgSetpoint 中。

• 计算最低温度和冷小时数：

  • minTemp：通过 min 函数找到 hourlyAvgTemp 的最小值。

  • coldHours：通过逻辑判断和 sum 函数计算满足条件的小时数。

4. 代码的主要用途

• 该函数用于分析温室模拟中的温度控制效果，特别是评估室内温度是否达到设定温度。

• 通过计算最低温度和冷小时数，可以评估温室加热系统的性能，并识别温度控制中的问题。

5. 示例用法

% 假设 gl 是一个已经模拟完成的 GreenLight 模型实例
[minTemp, coldHours] = coldHourAnalysis(gl);
fprintf('最低室内温度: %.2f°C\n', minTemp);
fprintf('冷小时数: %d\n', coldHours);

6. 输出

• minTemp：模拟期间的最低室内温度（基于小时平均值）。

• coldHours：模拟期间的冷小时数。

总结

这段代码是温室模拟分析中的重要工具，通过计算最低温度和冷小时数，帮助研究人员评估温室加热系统的性能。代码逻辑清晰，功能明确，适用于类似的研究场景。