CN107643686A - 净水器加热功率优化配置的控制系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种净水器加热功率优化配置的控制方法，包含以下步骤：数据采集步骤：获取以下任一个或全部原始数据：环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；预测规划步骤：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；加热指令生成步骤：根据规划数据生成加热控制指令。相应地，本发明提供了一种净水器加热功率优化配置的控制系统。本发明能够通过数据收集，学习净水器安置场所的用户使用习惯，并综合季节、天气、节假日等多重因素，准确预判用户对热水的需求量，自动开启与关闭加热，增加使用便利性。

Description

净水器加热功率优化配置的控制系统与方法

技术领域

本发明涉及净化设备领域、智能硬件领域、机器学习领域，具体地，涉及一种净水器加热功率优化配置的控制系统与方法。

背景技术

传统的热水净水器(饮水机)主要依靠热水罐(箱)加热、储藏及提供热水，其原有的控制方法主要依靠手动或简单计时继电器控制开闭开启。加热过程中，仅有烧开(一般为90℃或95℃)一种加热终止状态。

这种传统控制方式的主要弊端有：1、使用不方便、需要人力管理。无法根据真实使用习惯的变化提前开启加热以及时提供热水或提前停止加热以节省能源。2、能耗高。热水一直保持在大多数用户所需温度以上，使用时还需要添加冷水中和，浪费了加热能源。且热水储水温度越高，其散热也越快，也造成了能源的浪费。3、可靠性和安全性差。高温热水更容易气化，气化后产生的蒸汽增加了热水罐内部的压力以及爆裂的风险；蒸汽同时还会造成出口水流的不稳定性，容易飞溅烫伤的风险。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种净水器加热功率优化配置的控制系统与方法。

根据本发明提供的净水器加热功率优化配置的控制方法，包含以下步骤：

数据采集步骤：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划步骤：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成步骤：根据规划数据生成加热控制指令。

优选地，所述预测规划步骤在云服务器和/或净水器本地执行。

优选地，还包含通讯步骤，所述通讯步骤包含以下任一个或任多个步骤：

--原始数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

优选地，所述预测规划步骤包含以下步骤：

步骤S1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

步骤S2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

步骤S3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。

优选地，在步骤S1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在步骤S2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；

所述通讯步骤中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：

--GPRS；

--WIFI；

--蓝牙。

本发明还提供了一种净水器加热功率优化配置的控制系统，包含以下模块：

数据采集模块：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划模块：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成模块：根据规划数据生成加热控制指令。

优选地，所述预测规划模块在云服务器和/或净水器本地执行。

优选地，还包含通讯模块，所述通讯模块包含以下任一个或任多个模块：

--原始数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

优选地，所述预测规划模块包含以下模块：

模块M1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

模块M2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

模块M3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。

优选地，在模块M1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在模块M2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；

所述通讯模块中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：

--GPRS；

--WIFI；

--蓝牙。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、本发明能够通过数据收集，学习净水器安置场所的用户使用习惯，并综合季节、天气、节假日等多重因素，准确预判用户对热水的需求量，自动开启与关闭加热，增加使用便利性。

2、本发明通过对用户选择水温和使用量的学习，学习计算获得最优的热水储备温度。这一温度可能随季节、天气、节假日等因素按不同天数自动学习，也可在根据一天内不同时段自动进行不同设定，降低储水温度及能耗的同时，也降低了设备、使用的安全隐患。

3、本发明仅对于用户选择水温超过优化储备水温的情况进行分段再加热，节省能耗。

4、本发明提供的学习方法可以结合物联网，超越单个设备的使用数据限制，通过数据平台综合各相似应用场景，进行更为准确的学习。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为预测规划模块位于云服务器中时系统结构示意图；

图2为预测规划模块位于净水器本地时系统结构示意图；

图3为预测规划模块同时位于云服务器与净水器本地时系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

实施例中，本发明提供的净水器加热功率优化配置的控制系统包含以下模块：数据采集模块：获取以下任一个或全部原始数据：环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；预测规划模块：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；加热指令生成模块：根据规划数据生成加热控制指令。所述预测规划模块在云服务器和/或净水器本地执行。

本发明提供的净水器加热功率优化配置的控制系统还包含通讯模块，所述通讯模块包含以下任一个或任多个模块：原始数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传原始数据；原始数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输原始数据；规划数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传规划数据；规划数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输规划数据。优选地，所述预测规划模块包含以下模块：模块M1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；模块M2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；模块M3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。优选地，在模块M1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在模块M2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；所述通讯模块中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：GPRS；WIFI；蓝牙。上述的数据采集模块、通讯模块、加热指令生成模块均位于净水器本地的主控模块中，优选地，当预测规划模块在净水器本地执行时，所述预测规划模块也位于所述主控模块中。

优选实施方式一：如图1所示，主控模块自身并不包含预测规划模块，数据采集模块收集原始数据后通过通讯模块上传至云服务器，并由云服务器的预测规划模块对原始数据进行处理，生成分时段的关于预加热温度的规划数据后，经通讯模块传回至主控模块。加热指令生成模块根据规划数据生成加热控制指令。

优选实施方式二：如图2所示，主控模块自身包含有预测规划模块，所述预测规划模块直接根据数据采集模块获取的原始数据生成分时段的关于预加热温度的规划数据；并提供给加热指令生成模块生成加热控制指令；另外，主控模块还可以选择性地将采集的原始数据与生成的规划数据上传至云服务器备份或供其他设备使用。

优选实施方式三：如图3所示，主控模块与云服务器中同时具有预测规划模块，数据采集模块收集原始数据后通过通讯模块上传至云服务器，并由云服务器的预测规划模块对原始数据进行处理，生成分时段的关于预加热温度的规划数据后，经通讯模块传回至主控模块；主控模块中的预测规划模块再以云服务器生成的规划数据为基础，结合净水器本地的原始数据，对云服务器生成的规划数据进行修正，获取最终的规划数据，加热指令生成模块根据最终的规划数据生成加热控制指令。

相应地，本发明还提供了一种净水器加热功率优化配置的控制方法，包含以下步骤：数据采集步骤：获取以下任一个或全部原始数据：环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；预测规划步骤：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；加热指令生成步骤：根据规划数据生成加热控制指令。所述预测规划步骤在云服务器和/或净水器本地执行。

本发明提供的净水器加热功率优化配置的控制方法还包含通讯步骤，所述通讯步骤包含以下任一个或任多个步骤：原始数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传原始数据；原始数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输原始数据；规划数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传规划数据；规划数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输规划数据。优选地，所述预测规划步骤包含以下步骤：步骤S1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；步骤S2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；步骤S3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。优选地，在步骤S1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在步骤S2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；所述通讯步骤中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：GPRS；WIFI；蓝牙。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种净水器加热功率优化配置的控制方法，其特征在于，包含以下步骤：

数据采集步骤：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划步骤：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成步骤：根据规划数据生成加热控制指令。

2.根据权利要求1所述的净水器加热功率优化配置的控制方法，其特征在于，所述预测规划步骤在云服务器和/或净水器本地执行。

3.根据权利要求2所述的净水器加热功率优化配置的控制方法，其特征在于，还包含通讯步骤，所述通讯步骤包含以下任一个或任多个步骤：

--原始数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

4.根据权利要求3所述的净水器加热功率优化配置的控制方法，其特征在于，所述预测规划步骤包含以下步骤：

步骤S1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

步骤S2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

步骤S3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。

5.根据权利要求4所述的净水器加热功率优化配置的控制方法，其特征在于，在步骤S1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在步骤S2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；

所述通讯步骤中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：

--GPRS；

--WIFI；

--蓝牙。

6.一种净水器加热功率优化配置的控制系统，其特征在于，包含以下模块：

数据采集模块：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划模块：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成模块：根据规划数据生成加热控制指令。

7.根据权利要求6所述的净水器加热功率优化配置的控制系统，其特征在于，所述预测规划模块在云服务器和/或净水器本地执行。

8.根据权利要求7所述的净水器加热功率优化配置的控制系统，其特征在于，还包含通讯模块，所述通讯模块包含以下任一个或任多个模块：

--原始数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

9.根据权利要求8所述的净水器加热功率优化配置的控制系统，其特征在于，所述预测规划模块包含以下模块：

模块M1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

模块M2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

模块M3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。

10.根据权利要求9所述的净水器加热功率优化配置的控制系统，其特征在于，在模块M1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在模块M2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；

所述通讯模块中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：

--GPRS；

--WIFI；

--蓝牙。