基于云平台的电热水器与智能家居的联动控制方法及系统与流程

本发明涉及智能家居控制，具体的，涉及基于云平台的电热水器与智能家居的联动控制方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网技术和智能家居系统的快速发展，家庭用电设备逐步实现网络化与智能化控制，其中电热水器作为高能耗且与用户生活习惯高度相关的家电，其运行方式对家庭能源利用效率具有重要影响。传统电热水器多采用定时加热或手动控制方式，无法根据用户的实际用水需求进行动态调节，容易出现提前加热导致热量散失或延迟加热影响使用体验的问题，从而造成能源浪费与舒适性不足。

2、现有技术中，部分智能电热水器引入了简单的学习算法或基于历史用水记录的统计分析方法，对用户用水时间进行预测，并据此优化加热策略。这类方法通常仅依赖单一设备的数据，缺乏对家庭整体环境信息的综合利用，尤其未能充分结合人体在不同空间中的活动行为与用水行为之间的关联关系，导致预测准确性有限。现有方案大多忽略用户在家庭空间中的移动路径及停留特征，未能从空间拓扑角度刻画行为模式，难以实现精细化的用水行为建模。

3、在加热控制策略方面，现有技术多以达到目标温度为单一目标进行控制，缺乏对能耗与响应时间的协同优化。尤其是在多阶段加热控制和功率动态分配方面，尚未形成结合预测用水时间与实时温差变化的优化机制，导致加热过程存在能耗偏高或响应滞后的问题，难以兼顾节能性与用户体验。

4、因此，有必要提出一种基于云平台的电热水器与智能家居联动控制方法，通过整合多源传感数据，对用户行为进行更精确的建模与预测，并在此基础上实现加热策略的动态优化，从而提升用水预测准确性和能源利用效率。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于云平台的电热水器与智能家居的联动控制方法及系统，旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。

2、本发明的技术方案为：基于云平台的电热水器与智能家居的联动控制方法，包括以下步骤：

3、通过云平台采集智能家居设备的传感数据，得到包含时间戳与空间标识的原始传感数据集，对原始传感数据集进行空间拓扑关联与时序依赖分析，提取不同空间节点之间的移动轨迹与停留时长，构建行为特征矩阵；

4、基于行为特征矩阵将历史行为数据划分为多个行为模式簇，针对每个行为模式簇计算特征权重向量与用水发生概率；

5、获取当前传感数据并提取当前行为特征，计算当前行为特征与各行为模式簇的相似度，根据相似度对各行为模式簇的用水发生概率进行加权融合，生成用水概率曲线并提取峰值时刻作为预测用水时刻；

6、获取电热水器当前水温值与目标温度值并计算温差值，以温差值对应的加热能耗最小化与响应时延最小化为双重约束，计算最优加热启动时刻；

7、计算最优加热启动时刻到预测用水时刻的时间间隔，根据时间间隔与温差值将加热过程划分为多个加热阶段并分配递增的加热功率序列，在最优加热启动时刻向电热水器下发包含加热功率序列的加热指令。

8、通过云平台采集智能家居设备的传感数据，得到包含时间戳与空间标识的原始传感数据集，对原始传感数据集进行空间拓扑关联与时序依赖分析，提取不同空间节点之间的移动轨迹与停留时长，构建行为特征矩阵包括：

9、通过云平台接收智能家居设备上报的传感数据，提取传感数据产生时刻作为时间戳，提取智能家居设备所在空间位置作为空间标识，将时间戳与空间标识附加至传感数据形成数据记录，汇集数据记录形成原始传感数据集；

10、对原始传感数据集中的数据记录按时间戳排序，提取排序后相邻数据记录的空间标识，当相邻空间标识不同时将前后空间标识组合记录为空间节点配对，连接空间节点配对形成不同空间节点之间的移动轨迹；

11、提取移动轨迹中相邻空间节点配对对应的时间戳，计算相邻空间节点配对的时间戳之间的时间差值作为停留时长，统计移动轨迹中各空间节点配对的出现频次并归一化得到空间转移频次矩阵，统计停留时长在不同时段的数值分布得到时序分布向量，将空间转移频次矩阵与时序分布向量组合构成行为特征矩阵。

12、基于行为特征矩阵将历史行为数据划分为多个行为模式簇，针对每个行为模式簇计算特征权重向量与用水发生概率包括：

13、从行为特征矩阵中的空间转移频次矩阵提取空间节点配对序列，构建空间节点配对序列的转移图谱，在转移图谱中识别闭环路径与非闭环路径，计算闭环路径的回路完成率与非闭环路径的终点收敛度，将回路完成率与终点收敛度作为行为目的性量化指标；

14、从行为特征矩阵中的时序分布向量提取连续时段的数值变化梯度，构建时段梯度的相位轨迹，识别相位轨迹中的吸引子结构，提取吸引子结构的收敛速率作为行为稳态强度指标；

15、从云平台获取历史行为数据，将行为目的性量化指标与行为稳态强度指标作为聚类特征对历史行为数据样本进行聚类，得到多个行为模式簇，针对每个行为模式簇计算行为目的性量化指标与行为稳态强度指标的簇内一致性系数，将一致性系数归一化后构建特征权重向量；

16、提取行为模式簇内用水事件发生样本的行为目的性量化指标与行为稳态强度指标的联合分布密度峰值，将联合分布密度峰值对应的样本占比作为行为模式簇的用水发生概率。

17、获取当前传感数据并提取当前行为特征，计算当前行为特征与各行为模式簇的相似度，根据相似度对各行为模式簇的用水发生概率进行加权融合，生成用水概率曲线并提取峰值时刻作为预测用水时刻包括：

18、从云平台获取当前传感数据，统计当前传感数据中空间节点移动记录的归一化频次与时间停留记录的时段分布，构成当前行为特征；

19、提取各行为模式簇对应的历史行为特征样本，计算历史行为特征样本在归一化频次上的标准差作为空间离散度与在时段分布上的标准差作为时序离散度，构建以空间离散度与时序离散度为参数的自适应距离度量函数并计算当前行为特征与各行为模式簇的相似度；

20、根据相似度对各行为模式簇的用水发生概率进行加权融合生成用水概率曲线，对用水概率曲线求导得到用水概率变化率曲线；

21、提取用水概率变化率曲线中变化率由负转正的时刻作为用水行为窗口起点与变化率由正转负的时刻作为用水行为窗口终点，在用水行为窗口内搜索用水概率曲线的最大值对应的时刻作为峰值时刻并作为预测用水时刻。

22、获取电热水器当前水温值与目标温度值并计算温差值，以温差值对应的加热能耗最小化与响应时延最小化为双重约束，计算最优加热启动时刻包括：

23、获取电热水器当前水温值与目标温度值，计算目标温度值与当前水温值的差值作为温差值，获取预测用水时刻与当前时刻的时间差值作为可用时间窗口；

24、根据温差值在可用时间窗口内生成满足温差值加热需求的功率变化轨迹族，计算功率变化轨迹族中各功率变化轨迹的加热能耗积分值与加热完成时刻相对于预测用水时刻的响应时延值，以加热能耗积分值与响应时延值构建双目标优化前沿曲线；

25、计算双目标优化前沿曲线的曲率分布，识别曲率分布中曲率突变位置作为加热能耗最小化与响应时延最小化达到临界平衡的平衡点，提取平衡点对应的功率变化轨迹作为最优功率变化轨迹；

26、获取电热水器的热损耗模型，将最优功率变化轨迹输入热损耗模型计算散热损失总量，将散热损失总量转换为等效温差补偿量叠加至温差值得到修正温差值，根据修正温差值计算最优功率变化轨迹的执行时长，计算预测用水时刻与执行时长的差值作为最优加热启动时刻。

27、计算双目标优化前沿曲线的曲率分布，识别曲率分布中曲率突变位置作为加热能耗最小化与响应时延最小化达到临界平衡的平衡点，提取平衡点对应的功率变化轨迹作为最优功率变化轨迹包括：

28、对双目标优化前沿曲线进行参数化表示，计算双目标优化前沿曲线上各采样点的切向量与法向量，通过切向量与法向量计算各采样点的曲率值，将各采样点的曲率值按照双目标优化前沿曲线的走向排列形成曲率分布；

29、在曲率分布中构建曲率向量场，识别曲率向量场中曲率向量发生旋转反向的奇异点位置标记为曲率突变位置，提取曲率突变位置对应的加热能耗积分值与响应时延值，计算加热能耗积分值对功率变化轨迹的功率敏感度梯度与响应时延值对功率变化轨迹的时延敏感度梯度；

30、计算功率敏感度梯度和时延敏感度梯度的向量内积，将向量内积的绝对值小于预设内积阈值的曲率突变位置标记为平衡点；

31、提取平衡点对应的加热能耗积分值与响应时延值，在功率变化轨迹族中检索加热能耗积分值与响应时延值匹配平衡点数值的功率变化轨迹，输出检索到的功率变化轨迹作为最优功率变化轨迹。

32、计算最优加热启动时刻到预测用水时刻的时间间隔，根据时间间隔与温差值将加热过程划分为多个加热阶段并分配递增的加热功率序列，在最优加热启动时刻向电热水器下发包含加热功率序列的加热指令包括：

33、计算最优加热启动时刻到预测用水时刻的时间间隔，获取温差值与电热水器的水体容积；

34、根据温差值与水体容积构建水体分层温度场，提取水体分层温度场中各分层的温度梯度变化率，将温度梯度变化率转换为时间间隔的分段占比，根据分段占比将时间间隔划分为多个加热阶段并获取各加热阶段的时间长度；

35、提取各分层的温度梯度变化率，根据温度梯度变化率与对应加热阶段的时间长度计算各加热阶段的功率需求值，对功率需求值进行递增序列约束变换得到递增的加热功率序列并分配至对应的多个加热阶段；

36、在最优加热启动时刻将递增的加热功率序列与各加热阶段的时间长度封装为加热指令，向电热水器下发包含加热功率序列的加热指令。

37、本发明实施例中提供基于云平台的电热水器与智能家居的联动控制系统，所述系统包括：

38、数据采集模块，用于通过云平台采集智能家居设备的传感数据，得到包含时间戳与空间标识的原始传感数据集，对原始传感数据集进行空间拓扑关联与时序依赖分析，提取不同空间节点之间的移动轨迹与停留时长，构建行为特征矩阵；

39、模式聚类模块，用于基于行为特征矩阵将历史行为数据划分为多个行为模式簇，针对每个行为模式簇计算特征权重向量与用水发生概率；

40、时刻预测模块，用于获取当前传感数据并提取当前行为特征，计算当前行为特征与各行为模式簇的相似度，根据相似度对各行为模式簇的用水发生概率进行加权融合，生成用水概率曲线并提取峰值时刻作为预测用水时刻；

41、启动计算模块，用于获取电热水器当前水温值与目标温度值并计算温差值，以温差值对应的加热能耗最小化与响应时延最小化为双重约束，计算最优加热启动时刻；

42、指令生成模块，用于计算最优加热启动时刻到预测用水时刻的时间间隔，根据时间间隔与温差值将加热过程划分为多个加热阶段并分配递增的加热功率序列，在最优加热启动时刻向电热水器下发包含加热功率序列的加热指令。

43、本发明实施例中还提供的一种技术方案是一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任意一项方法中的步骤。

44、本发明实施例中还提供的一种技术方案是一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述任意一项方法中的步骤。

45、本发明通过空间拓扑关联与时序依赖分析提取用户在不同空间节点之间的移动轨迹与停留时长，将智能家居传感数据转化为结构化的行为特征矩阵，实现对用户行为模式的全局感知，突破了传统电热水器仅依赖自身用水记录的数据维度限制。通过行为模式聚类与特征权重向量计算，针对不同行为模式生成差异化的用水发生概率，结合当前行为特征的相似度匹配进行加权融合，提高了用水时刻预测的准确性与适应性。以加热能耗最小化与响应时延最小化为双重约束计算最优加热启动时刻，避免了传统定时加热的能耗浪费与恒温保温的空烧损失，同时保障热水供应的及时性。根据时间间隔与温差值将加热过程划分为多个加热阶段并分配递增的加热功率序列，使加热功率配置与水体分层温度场的物理特性相匹配，实现能耗与时延的协同优化控制，提升用户体验并降低电热水器运行能耗。