CN107730104A - 电量统计方法、系统、云服务器、家电和可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电量统计方法，所述方法包括：云服务器接收各个家电上报的电量数据；所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。本发明还公开了一种电量统计系统、云服务器、家电和可读存储介质。本发明实现了物联网情况下，可通过云服务器对特定地区的家电在特定时间区间内各个时段的用电分布情况进行统计。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种电量统计方法、系统、云服务器、家电和可读存储介质。
背景技术
随着科学技术的发展和人们生活水平的提高，各种家电设备的使用越来越广泛。近年来，随着物联网技术的发展，家电设备也逐渐加入物联网中，以通过物联网实现家电设备的控制和使用。
然而，现有的家电加入物联网后，仅仅是通过物联网对家电设备的使用进行控制，如控制家电的开机、模式切换或关机。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种电量统计方法、系统、云服务器、家电和可读存储介质，旨在物联网技术下，实现对特定地区中的家电在特定时间区间内各个时段的用电分布情况进行统计。
为实现上述目的，本发明提供一种电量统计方法，所述电量统计方法包括：
云服务器接收各个家电上报的电量数据；
所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
可选地，所述云服务器接收各个家电上报的电量数据的步骤包括：
所述云服务器通过消息队列接收各个家电上报的电量数据。
可选地，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤包括：
所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
在所述预设存储区提取出预设地区的各个家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
可选地，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤包括：
所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
若接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则在所述预设存储区提取出所述预设地区的各个家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
可选地，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计的步骤之前，所述方法还包括：
所述云服务器对接收到的电量数据进行预处理，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪。
可选地，所述得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤之后，所述方法还包括：
所述云服务器将所述用电分布情况发送至预设界面进行显示，以便用户查看所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
可选地，所述预设界面包括终端的显示界面。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电量统计方法，所述电量统计方法包括：
家电通过内置的电量模块采集电量数据；
将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
可选地，所述家电通过内置的电量模块采集电量数据的方式包括：
家电通过内置的电量模块定时采集电量数据；或
在检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集电量数据；或
在接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，通过内置的电量模块采集电量数据。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电量统计系统，所述电量统计系统包括云服务器和家电；
所述家电，用于通过内置的电量模块采集电量数据，并将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计；
所述云服务器，用于接收各个家电上报的电量数据，并对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种云服务器，所述云服务器包括存储器、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电量统计程序，所述电量统计程序被所述处理器执行时实现如上文所述的云服务器的电量统计方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种家电，所述家电包括存储有电量模块和无线通信模块的存储器、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电量统计程序，所述电量统计程序被所述处理器执行时实现如上文所述的家电的电量统计方法的步骤。
可选地，所述家电包括空调器。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有云服务器的电量统计程序，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时实现如上文所述的云服务器的电量统计方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有家电的电量统计程序，所述家电的电量统计程序被处理器执行时实现如上文所述的家电的电量统计方法的步骤。
本发明提出的技术方案，云服务器先接收各个家电上报的电量数据，然后对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。实现了物联网情况下，可通过云服务器对特定地区的家电在特定时间区间内各个时段的用电分布情况进行统计。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的云服务器的结构示意图；
图2是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的家电的结构示意图；
图3为本发明云服务器的电量统计方法第一实施例的流程示意图；
图4为图3中步骤S20的第一细化流程示意图；
图5为图3中步骤S20的第二细化流程示意图；
图6为本发明云服务器的电量统计方法第二实施例的流程示意图；
图7为本发明云服务器的电量统计方法第三实施例的流程示意图；
图8为电量统计结果的示意图；
图9为本发明家电的电量统计方法较佳实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的解决方案主要是：云服务器先接收各个家电上报的电量数据，然后对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。实现了物联网情况下，可通过云服务器对特定地区的家电在特定时间区间内各个时段的用电分布情况进行统计。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的云服务器的结构示意图。
本发明实施例的云服务器可以是单路服务器、多路服务器或分布式服务器。
如图1所示，该云服务器可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、网络接口1003，存储器1004。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。网络接口1003可选的可以包括标准的无线接口(如WI-FI接口，用于连接无线网络)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1004可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，云服务器还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的云服务器结构并不构成对云服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种可读存储介质的存储器1004中可以包括操作系统、网络通信模块以及电量统计程序。其中，操作系统是管理和控制云服务器与软件资源的程序，支持网络通信模块、电量统计程序以及其他程序或软件的运行；网络通信模块用于管理和控制网络接口1003。
在图1所示的服务器中，网络接口1003主要用于连接家电，与家电进行数据通信；所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现以下步骤：
接收各个家电上报的电量数据；
所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现接收各个家电上报的电量数据的步骤：
通过消息队列接收各个家电上报的电量数据。
进一步地，所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤：
对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
在所述预设存储区提取出预设地区的各个家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤：
对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
若接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则在所述预设存储区提取出所述预设地区的各个家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计的步骤之前，所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现以下步骤：
对接收到的电量数据进行预处理，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪。
进一步地，所述得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤之后，所述云服务器通过处理器1001调用存储器1004中存储的电量统计程序，以实现以下步骤：
将所述用电分布情况发送至预设界面进行显示，以便用户查看所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述预设界面包括终端的显示界面。
如图2所示，图2是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的家电的结构示意图。
本发明实施例的家电可以是空调器，也可以是加湿器、冰箱、或热水器等家电设备。
如图2所示，该家电可以包括：处理器1005，例如CPU，通信总线1006、用户接口1007，网络接口1008，存储器1009。其中，通信总线1006用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1007可以包括显示屏(Display)、按键。网络接口1008可选的可以包括标准的无线接口(如WI-FI接口，用于连接无线网络)。存储器1009存储有电量模块和无线通信模块，存储器1009可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1009可选的还可以是独立于前述处理器1005的存储装置。
可选地，家电还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路等等。
本领域技术人员可以理解，图2中示出的家电结构并不构成对家电的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图2所示，作为一种可读存储介质的存储器1009中可以包括操作系统、无线通信模块、用户接口模块、电量模块以及电量统计程序。其中，操作系统是管理和控制家电与软件资源的程序，支持无线通信模块、用户接口模块、电量统计程序以及其他程序或软件的运行；无线通信模块用于管理和控制网络接口1008；用户接口模块用于管理和控制用户接口1007。
在图2所示的家电中，网络接口1008主要用于连接云服务器或遥控设备，与服务器或遥控设备进行数据通信；所述家电通过处理器1005调用存储器1009中存储的电量统计程序，以实现以下步骤：
通过内置的电量模块采集电量数据；
将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
进一步地，所述家电通过处理器1005调用存储器1009中存储的电量统计程序，以实现通过内置的电量模块采集电量数据的步骤：
通过内置的电量模块定时采集电量数据；或
在检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集电量数据；或
在接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，通过内置的电量模块采集电量数据。
基于上述云服务器硬件结构，提出本发明电量统计方法的实施例。
参照图3，图3为本发明电量统计方法较佳实施例的流程示意图。
在本实施例中，所述电量统计方法包括：
步骤S10，云服务器接收各个家电上报的电量数据；
步骤S20，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
在本实施例中，所述电量统计方法应用于云服务器，所述云服务器如图1所示的云服务器。所述家电包括空调器、加湿器或热水器，本发明实施例中，所述家电可选为空调器，后续需要以家电举实例的地方，均用空调器表示。
在本实施例中，在所述“云服务器接收各个家电上报的电量数据”的步骤之前，先由各个家电采集电量数据并缓存至云服务器中，具体地：
家电通过内置的电量模块采集电量数据；
将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
其中，所述电量模块用于采集家电的电量数据，采集电量数据的方式包括实时采集和定时采集两种，所述电量模块优选为电表；所述无线通信模块用于将电量模块采集到的电量数据上报至所述云服务器中，所述无线通信模块优选为WIFI模块。
本实施例中，所述电量数据包括但不限于家电的地址信息、家电当前状态数据(开机、关机、切换模式)、家电当前的用电度数，所述地址信息优选为IP地址(InternetProtocol Address，互联网协议地址，又译为网际协议地址)。
以下是本实施例中实现电量统计的具体步骤：
步骤S10，云服务器接收各个家电上报的电量数据；
本发明实施例中，当家电将电量数据缓存至云服务器时，云服务器可直接接收该电量数据。
进一步地，步骤S10包括：
所述云服务器通过消息队列接收各个家电上报的电量数据。
即，家电事先将采集的电量数据缓存至云服务器的消息队列中，电量数据在所述消息队列中按照顺序依次发送至云服务器中，云服务器通过该消息队列即可接收各个家电上报的电量数据。需要说明的是，云服务器中消息队列的个数不做限定，根据实际需要进行设置。
需要说明的是，当家电的数量较多的情况下，可能同个时刻上报至云服务器的电量数据较多，本实施例中，将电量数据缓存至云服务器的消息队列中，使得电量数据具有时序性，即先上报的数据先缓存，使得数据的上报是按照时间先后顺序上报的，后续云服务器优先处理先接收到的电量数据。此外，该消息队列还具有网络容灾的功能，即上报电量数据的速度得以控制，不至于同一时刻上报的数据过多，以保证网络的稳定性。
步骤S20，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况；
当云服务器在消息队列中接收到各个家电上报的电量数据之后，将接收到的电量数据存储至云服务器的预设存储区中。所述预设存储区包括HDFS(Hadoop DistributedFile System，分布式文件系统)和/或Hbase(Hadoop base，分布式存储系统)。
本实施例中，云服务器通过消息队列接收到家电上报的电量数据时，该电量数据是串口类型的数据，串口类型的数据是二进制的数据，在接收到该串口类型的数据之后，云服务器需要通过物联网协议对该串口类型的数据进行解析，以将该串口类型的数据转化为属性类型的数据，该属性类型的数据是结构化数据，是云服务器可进行分析统计的数据，在得到属性类型的数据之后，即可将该属性类型的数据存储到预设存储区中，下文中提及的电量数据均是指属性类型的数据。
在本实施例中，所述预设时间区间可设置为24小时的整数倍，如24小时、48小时或72小时，本实施例中所述预设时间可选为24小时，各个时段的时长为1小时的整数倍，包括但不限于1个小时、2个小时或3个小时，本实施例中各个时段的时长可选设置为1小时，所述地区不做限定，可包括省份、城市、气候区等等。
具体地，所述步骤S20的实施方式包括：
1)方式一、参照图4，所述步骤S20包括：
步骤S21，所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
步骤S22，在所述预设存储区提取出预设地区的各个家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
即，所述云服务器将先对预设存储区中各个家电的电量数据进行批量计算，优选采用MapReduce算法对各个家电的电量数据进行批量计算，具体地：确定预设的时段(该时段可设置30分钟或者1小时，当然还可根据实际需要设置为其它值)，在确定时段之后，统计每一个时段内各个家电的用电量，例如：家电在1个小时内接收到的电量数据包括3个，3个电量数据的用电度数分别为0、3、6度，且该时段为1小时，那么统计该家电在该1小时的电量数据为6-0＝6度。通过上述方式，即可计算出各个家电在各个时段的用电量。在计算出各个家电在各个时段的用电量之后，将各个家电在各个时段内的用电量存储到所述预设存储区中。
可以理解，家电上报的电量数据的数量较多，且上报的电量数据是家电实时或定时上报的数据，因此电量数据较为零散，长短不一，即所述预设存储区中存储的电量数据都是不规则的，长短不一，通过MapReduce算法对家电的电量数据进行批量计算，即可将每个空调器的零散数据进行整理，以得到每个时段内的电量数据，不仅使得整理后的数据规则化，并且占用空间也有所减小。
后续，需要统计预设地区的家电在预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况时，在该预设存储区中提取出该预设地区的各个家电在该预设时间区间内各个时段对应的用电量，在提取出各个家电的用电量之后，对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，汇总的算法优选采用Spark SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)算法，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。例如：在特定的地区中包括500个空调，需要统计该特定地区中在24小时内每个小时对应的用电量，由于事先已经统计好每个空调在每隔小时的用电量，对该地区中500个空调在每个小时的用电量进行统计，即可得到该地区中空调在24小时内每个小时的用电分布情况。
在得到预设地区的家电在预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况之后，还可将用电分布情况的具体数据存储数据库，如Mysql(关系型数据库)，以便后续从Mysql中提取数据进行显示或查看。
本实施例中需要说明的是，通过Spark SQL算法对预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况，使得电量数据以地区化和时段化进行统计，便于后续对该地区的家电在不同时段的用电进行监控。
本实施方式中，所述云服务器先定时对存储在所述预设存储区中的电量数据，按照各个时段的用电分布进行统计，以得到家电在各个时段的用电分布情况，再根据事先设置的地区和时段，对特定地区的家电统计好各个时段的用电分布情况，需要查看时，即可进行查看，无须等到接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令时，才进行统计，本实施方式可提高用电分布情况查看的效率。
2)方式二、参照图5，所述步骤S20包括：
步骤S23，所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
步骤S24，若接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则在所述预设存储区提取出所述预设地区的各个家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
在本实施方式中，云服务器在接收到家电上报的电量数据时，就对各个家电的电量数据按照预设时段进行批量计算，并将计算结果存储到预设存储区，后续，若云服务器接收到用电分布统计指令，且该用电分布统计指令是针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则对所述预设存储区中的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
本实施方式中，相当于是在接收到电量统计指令，才对预设地区的家电在各个时段内的用电进行电量统计，可以满足任一个地区和的时段用电分布统计需求，提高了电量统计的灵活性和准确性。
需要说明的是，上述的计算过程是针对历史数据进行统计的。本发明实施例中，还可通过流式算法，如Spark Steaming算法，对电量数据进行实时统计，以得到家电的实时使用情况，如在一接收到家电上报的电量数据时，即可对特定地区的家电在该时刻的用电量进行汇总。
本实施例提出的技术方案，云服务器先接收各个家电上报的电量数据，然后对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。实现了物联网情况下，可通过云服务器对特定地区的家电在特定时间区间内各个时段的用电分布情况进行统计。
进一步地，基于第一实施例提出本发明电量统计方法的第二实施例。
电量统计方法的第二实施例与电量统计方法的第一实施例的区别在于，参照图6，所述步骤S20之前，所述方法还包括：
步骤S30，所述云服务器对接收到的电量数据进行预处理，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪。
需要说明的是，当家电采集电量数据上报至云服务器时，若是家电处于正常运作状态，家电上报的电量数据应该是完整的数据。但是，若家电在上报电量数据过程中，突然断电或者是网络出现故障，则会出现数据丢包或数据缺失的情况，此时，家电上报的电量数据是异常的数据。
为了防止异常数据导致后续的电量统计结果失误，本实施例中，所述步骤S20之前，所述云服务器对接收到的电量数据进行预处理，然后将预处理后的电量数据存储到预设存储区中。
即，在本实施例中，云服务器接收到电量数据时，先对接收到的电量数据进行预处理，其中，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪，所述数据清洗是将异常处理进行剔除，所述数据去噪是对数据进行修复，具体采用何种方式，根据实际情况设定。
对电量数据进行预处理之后，将预处理后的电量数据存储到所述预设存储区，即HDFS和/或Hbase中。
在本实施例中，通过云服务器对数据进行预处理，提高了后续电量统计的准确性。
进一步地，基于第一或第二实施例提出本发明电量统计方法的第三实施例。
电量统计方法的第三实施例与电量统计方法的第一或第二实施例的区别在于，参照图7，所述步骤S20之后，所述方法还包括：
步骤S40，所述云服务器将所述用电分布情况发送至预设界面进行显示，以便用户查看所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
在本实施例中，当云服务器得到预设地区的家电在预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况之后，可直接将该用电分布情况发送至预设界面进行显示，其中，所述预设界面包括电力部门的监控界面。
此外，所述云服务器还可在接收到PC(Personal Computer，个人电脑)端或终端APP(Application，应用程序)发送的用电情况查看指令时，将该用电分布情况发送至PC端或终端APP的显示界面中进行显示，即所述预设界面包括终端的显示界面。
在本实施例中，用电分布情况发送至预设界面时，在该预设界面中以图表的形式进行展示，该图表可以是地图、柱状图或折线图等形式。如图8所示，图8以柱状图的形式，显示特定地区在24小时内的用电分布情况，每个统计时段都是1小时。
在本实施例中，通过预设界面显示云服务器统计的用电分布情况，以供电力部分可根据预设地区的家电在24小时内每小时的用电分布情况进行监控，并根据不同时段的用电需求，针对性地调整电力布局，以调节谷峰用电，或者根据不同时段的用电需求，进而推广节电活动，从而实现节电。例如，电力部分在用电高峰期间，推出节电的活动，节电一度反馈相应的优惠。此外，空调厂商也可以根据空调用电24小时分布，研究用户的用电习惯，以对空调器进行优化。
基于上述家电硬件结构，提出本发明电量统计方法的实施例。
参照图9，图9为本发明电量统计方法较佳实施例的流程示意图。
在本实施例中，所述电量统计方法包括：
步骤S50，家电通过内置的电量模块采集电量数据；
步骤S60，将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
在本实施例中，步骤S50的方式包括：
1)实时采集：
在检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集电量数据；
或，在接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，通过内置的电量模块采集电量数据。
即家电在通过内置的温度传感器检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集家电当前的电量数据，例如，室内环境突然升高或降低，空调器即可通过内置的电量模块采集空调器当前的电量数据。
或者，家电接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，即可通过内置的电量模块采集电量数据，例如，空调器接收到遥控设备发送的温度调节指令，此时该空调器通过内置的电量模块采集电量数据。
2)定时采集：
家电通过内置的电量模块定时采集电量数据。
在本实施例中，当家电检测到的环境未发生变化，并且未接收到关联的遥控设备发送的控制指令，则可通过内置的电量模块定时采集电量数据，例如，环境温度发生未变化，或者未接收到遥控设备发送的温度调节指令，空调器每隔30分钟通过内置的电量模块采集电量数据。
其中，步骤S60的步骤包括：
所述家电将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器的消息队列中。
当家电通过内置的电量模块采集到电量数据之后，将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器的消息队列中，以供所述云服务器从所述消息队列中提取电量数据进行统计，云服务器对电量数据的统计方式在上文实施例中已经详述，此处不再赘述。
在发明的技术方案是物联网下家电采集电量数据，并上报至云服务器，由云服务器经过大数据的分析和处理，统计出特定地区内的家电24小时用电分布，后续电力部门可以根据不同时段的用电需求，调整电力布局或调节谷峰用电，或推广节电活动以节省用电；此外，空调厂商也可以根据空调用电24小时分布，研究用户的用电习惯，以对空调器进行优化。
此外，本发明实施例还提出一种电量统计系统，所述电量统计系统包括云服务器和家电；
所述家电，用于通过内置的电量模块采集电量数据，并将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计；
所述云服务器，用于用于接收各个家电上报的电量数据，并对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
家电和云服务器之间的电量统计过程已经在上文实施例中详述，此处不再赘述。
本实施例提出的技术方案，家电先通过内置的电量模块采集电量数据，并将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，当云服务器接收到各个家电上报的电量数据时，对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。实现了物联网情况下，可通过家电和云服务器构成的系统，对特定时段内各个特定地区的家电的用电分布情况进行统计。
此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有云服务器的电量统计程序，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时实现如下操作：
接收各个家电上报的电量数据；
所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时，还实现接收各个家电上报的电量数据的操作：
通过消息队列接收各个家电上报的电量数据。
进一步地，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时，还实现对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的操作：
对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
在所述预设存储区提取出预设地区的各个家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时，还实现对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的操作：
对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
若接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则在所述预设存储区提取出所述预设地区的各个家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计的步骤之前，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时，还实现以下操作：
对接收到的电量数据进行预处理，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪。
进一步地，所述得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤之后，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时，还实现以下操作：
将所述用电分布情况发送至预设界面进行显示，以便用户查看所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
进一步地，所述预设界面包括终端的显示界面。
此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有家电的电量统计程序，所述家电的电量统计程序被处理器执行时实现如下操作：
通过内置的电量模块采集电量数据；
将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
进一步地，所述家电的电量统计程序被处理器执行时，还实现通过内置的电量模块采集电量数据的操作：
通过内置的电量模块定时采集电量数据；或
在检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集电量数据；或
在接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，通过内置的电量模块采集电量数据。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (15)
1.一种电量统计方法，其特征在于，所述电量统计方法包括：
云服务器接收各个家电上报的电量数据；
所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
2.如权利要求1所述的电量统计方法，其特征在于，所述云服务器接收各个家电上报的电量数据的步骤包括：
所述云服务器通过消息队列接收各个家电上报的电量数据。
3.如权利要求1所述的电量统计方法，其特征在于，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤包括：
所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
在所述预设存储区提取出预设地区的各个家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
4.如权利要求1所述的电量统计方法，其特征在于，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤包括：
所述云服务器对各个家电的电量数据进行批量计算，以得到各个家电在预设的各个时段的用电量，并将各个家电在各个时段内的用电量存储到预设存储区中；
若接收到针对预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布统计指令，则在所述预设存储区提取出所述预设地区的各个家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电量，并对所述预设地区的各个家电在同一个时段的用电量进行汇总，以得到所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
5.如权利要求1所述的电量统计方法，其特征在于，所述云服务器对各个家电上报的电量数据进行统计的步骤之前，所述方法还包括：
所述云服务器对接收到的电量数据进行预处理，预处理的方式包括数据清洗和/或数据去噪。
6.如权利要求1-5任一项所述的电量统计方法，其特征在于，所述得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况的步骤之后，所述方法还包括：
所述云服务器将所述用电分布情况发送至预设界面进行显示，以便用户查看所述预设地区的家电在所述预设时间区间内各个时段对应的用电分布情况。
7.如权利要求6所述的电量统计方法，其特征在于，所述预设界面包括终端的显示界面。
8.一种电量统计方法，其特征在于，所述电量统计方法包括：
家电通过内置的电量模块采集电量数据；
将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计。
9.如权利要求8所述的电量统计方法，其特征在于，所述家电通过内置的电量模块采集电量数据的方式包括：
家电通过内置的电量模块定时采集电量数据；或
在检测到环境温度变化时，通过内置的电量模块采集电量数据；或
在接收到关联的遥控设备发送的控制指令时，通过内置的电量模块采集电量数据。
10.一种电量统计系统，其特征在于，所述电量统计系统包括云服务器和家电；
所述家电，用于通过内置的电量模块采集电量数据，并将采集到的电量数据通过无线通信模块上报至云服务器中，以供所述云服务器提取电量数据进行统计；
所述云服务器，用于接收各个家电上报的电量数据，并对各个家电上报的电量数据进行统计，以得到预设地区的家电在预设时间区间内的各个时段对应的用电分布情况。
11.一种云服务器，其特征在于，所述云服务器包括存储器、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电量统计程序，所述电量统计程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电量统计方法的步骤。
12.一种家电，其特征在于，所述家电包括存储有电量模块和无线通信模块的存储器、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电量统计程序，所述电量统计程序被所述处理器执行时实现如权利要求8或9所述的电量统计方法的步骤。
13.如权利要求11所述的家电，其特征在于，所述家电包括空调器。
14.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有云服务器的电量统计程序，所述云服务器的电量统计程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电量统计方法的步骤。
15.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有家电的电量统计程序，所述家电的电量统计程序被处理器执行时实现如权利要求8或9所述的电量统计方法的步骤。
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