CN109831525A - 基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统 - Google Patents
基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供了一种基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统，其中方法应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，首先获取能源影响参数信息，然后对能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；最后判断控制任务是否需要云计算中心协同执行；若是，将控制任务发送到云计算中心，并接收云计算中心根据控制任务生成的控制策略；若否，根据控制任务生成相应的控制策略，将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据控制指令对对应的终端设备进行控制。通过结合云计算和雾计算控制终端设备，弥补云计算传输存在滞后性的不足，满足用户在能源利用和家电使用的及时性要求。
Description
技术领域
本发明涉及物联网、智能家居技术领域，更具体的，涉及一种基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统。
背景技术
随着人们生活质量的不断提升，人们对能源利用、以及对家电使用的舒适度和智能化要求也越来越高。每个用户对能源的利用需求不尽相同，对家电使用的个性化需求也有很大差异。如何在节约能源的情况下，提供最优的家庭能源管理是目前急需解决的问题。
云计算是近几年发展起来的网络技术，将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使得各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。在计算复杂、分析量大、占用资源过多等的高难度问题上可以提供有效的解决途径，可以应用到家庭能源管理方面。
但是云计算中心一般距离用户终端较远，从终端需求提出到得到最优解决方案的中间存在一定的延时性和网络拥堵，同时从云计算中心发出指令控制相关设备也存在滞后性，对于其中的传输和计算过程也需要消耗很大的资源。
基于以上原因，云计算在传输方面存在一定的滞后性，满足不了用户在能源利用和家电使用时的及时性要求。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统，弥补了云计算在传输方面存在滞后性的不足，满足了用户在能源利用和家电使用时的及时性要求。
为了实现上述发明目的，本发明提供的具体技术方案如下：
一种基于云雾计算的终端设备控制方法，应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，所述方法包括：
获取能源影响参数信息；
对所述能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行；
若是，将所述控制任务发送到云计算中心，并接收所述云计算中心根据所述控制任务生成的控制策略；
若否，根据所述控制任务生成相应的控制策略；
将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制。
可选的，所述能源影响参数信息包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息。可选的，所述判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行，包括：
确定所述控制任务的执行时间；
判断所述控制任务的执行时间是否在预设范围内；
若是，判定所述控制任务不需要云计算中心协同执行；
若否，判定所述控制任务需要云计算中心协同执行。
可选的，所述根据所述控制任务生成相应的控制策略，包括：
判断本地控制策略库中是否存在与所述控制任务相对应的控制策略；
若存在，获取所述本地控制策略库中与所述控制任务相对应的控制策略；
若不存在，根据所述控制任务确定额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长，并依据所述额定用电设备的额定功率和用电时长、以及所述非额定用电设备的预测功率和用电时长计算用电量预测值，所述非额定用电设备的预测功率为根据所述环境信息与用户舒适度对应的环境信息之间的差距估算得到的；
根据所述控制任务相对应的每个终端设备的标识和所述控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵，所述用电时段矩阵表示所述控制任务对应的每个终端设备在每个时段是否用电；
根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，并将所述控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库中。
可选的，所述根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，包括：
根据所述用电时段矩阵，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，对终端设备的用电时段进行调度，生成最优的用电时段矩阵；
根据所述用电量预测值，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，确定不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
可选的，所述供电侧约束调度规则包括光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电的用电使用排序、以及光伏发电约束规则、储能系统约束规则和电网约束规则；
所述用户舒适度约束调度规则具体为根据用户个性化的使用习惯生成的调度矩阵，其中，所述调度矩阵包括可调度负载和不可调度负载，所述可调度负载调度之后不会影响用户的使用舒适度，所述不可调度负载调度之后会影响用户的使用舒适度。
可选的，当所述控制任务包括停电区间信息时，在判定所述本地控制策略库中不存在与所述控制任务相对应的控制策略之后，所述方法还包括：
根据本地知识库中存储的用户使用习惯信息和满足基本生活所需的终端设备，生成每个终端设备的使用权重和耗电量权重；
依据每个终端设备的使用权重和耗电量权重，在最大限度满足用户舒适度的情况下，确定在停电区间可启动的终端设备、以及可启动的终端设备的使用时长。
可选的，所述将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制，包括：
根据控制策略的内容，将控制策略分解为对应的不同终端设备的参数设定控制指令、启动关闭控制指令以及使用时长控制指令；
将所述控制指令通过无线或有线传输方式发送到相应的终端设备，实现对终端设备的控制。
可选的，所述方法还包括：
将所述控制任务、以及所述控制任务对应的控制策略发送到所述云计算中心，并接收所述云计算中心通过对历史控制任务、以及历史控制任务对应的控制策略进行分析生成的用户舒适度提升策略。
一种基于云雾计算的终端设备控制装置，应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，所述装置包括：
影响参数获取单元，用于获取能源影响参数信息；
任务分析单元，用于对所述能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
判断单元，用于判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行；若是，触发发送接收单元，若否，触发控制策略生成单元；
所述发送接收单元，用于将所述控制任务发送到云计算中心，并接收所述云计算中心根据所述控制任务生成的控制策略，并触发终端设备控制单元；
所述控制策略生成单元，用于根据所述控制任务生成相应的控制策略，并触发所述终端设备控制单元；
所述终端设备控制单元，用于将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制。
可选的，所述能源影响参数信息包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息。
可选的，所述任务分析单元，具体用于确定所述控制任务的执行时间；判断所述控制任务的执行时间是否在预设范围内；若是，判定所述控制任务不需要云计算中心协同执行；若否，判定所述控制任务需要云计算中心协同执行。
可选的，所述控制策略生成单元，包括：
判断子单元，用于判断本地控制策略库中是否存在与所述控制任务相对应的控制策略；若存在，触发控制策略获取子单元，若不存在，触发用电量预测值计算子单元；
所述控制策略获取子单元，用于获取所述本地控制策略库中与所述控制任务相对应的控制策略；
所述用电量预测值计算子单元，用于根据所述控制任务确定额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长，并依据所述额定用电设备的额定功率和用电时长、以及所述非额定用电设备的预测功率和用电时长计算用电量预测值，所述非额定用电设备的预测功率为根据所述环境信息与用户舒适度对应的环境信息之间的差距估算得到的；
用电时段矩阵生成子单元，用于根据所述控制任务相对应的每个终端设备的标识和所述控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵，所述用电时段矩阵表示所述控制任务对应的每个终端设备在每个时段是否用电；
最优控制策略生成子单元，用于根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，并将所述控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库中。
可选的，所述最优控制策略生成子单元，具体用于根据所述用电时段矩阵，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，对终端设备的用电时段进行调度，生成最优的用电时段矩阵；根据所述用电量预测值，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，确定不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
可选的，所述供电侧约束调度规则包括光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电的用电使用排序、以及光伏发电约束规则、储能系统约束规则和电网约束规则；
所述用户舒适度约束调度规则具体为根据用户个性化的使用习惯生成的调度矩阵，其中，所述调度矩阵包括可调度负载和不可调度负载，所述可调度负载调度之后不会影响用户的使用舒适度，所述不可调度负载调度之后会影响用户的使用舒适度。
可选的，当所述控制任务包括停电区间信息时，在判定所述本地控制策略库中不存在与所述控制任务相对应的控制策略之后，所述控制策略生成单元，还用于根据本地知识库中存储的用户使用习惯信息和满足基本生活所需的终端设备，生成每个终端设备的使用权重和耗电量权重；依据每个终端设备的使用权重和耗电量权重，在最大限度满足用户舒适度的情况下，确定在停电区间可启动的终端设备、以及可启动的终端设备的使用时长。
可选的，所述终端设备控制单元，具体用于根据控制策略的内容，将控制策略分解为对应的不同终端设备的参数设定控制指令、启动关闭控制指令以及使用时长控制指令；将所述控制指令通过无线或有线传输方式发送到相应的终端设备，实现对终端设备的控制。
可选的，所述发送接收单元，还用于将所述控制任务、以及所述控制任务对应的控制策略发送到所述云计算中心，并接收所述云计算中心通过对历史控制任务、以及历史控制任务对应的控制策略进行分析生成的用户舒适度提升策略。
一种基于云雾计算的终端设备控制系统，包括云计算中心、至少一个雾计算终端、以及所述雾计算终端对应的至少一个终端设备；
所述雾计算终端包括上述基于云雾计算的终端设备控制装置。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
本发明实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制方法、装置及系统，云计算中心对应至少一个雾计算终端，雾计算终端对应至少一个终端设备，雾计算终端获取包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息的能源影响参数信息，并对该能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务，当控制任务不需要云计算中心协同执行时，根据控制任务生成相应的控制策略，将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据控制指令对对应的终端设备进行控制；当控制任务需要云计算中心协同执行时，将控制任务发送到云计算中心，并在接收到云计算中心根据控制任务生成的控制策略后执行该控制策略。
可见，当控制任务不需要云计算中心协同执行时，由雾计算终端自行生成控制策略，不需要通过云计算中心生成控制策略，弥补了云计算传输存在滞后性的不足，满足了用户在能源利用和终端设备使用的及时性要求；当控制任务需要云计算中心协同执行时，由云计算中心生成控制策略，雾计算终端执行控制策略，形成了完备的智慧家庭能源管理策略，在满足用户舒适度的情况下，使用户用电支出最小。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制方法的应用场景示意图；
图2为本发明实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制方法的流程示意图；
图3为本发明实施例公开的根据控制任务生成相应的控制策略的方法的流程示意图；
图4为本发明实施例公开的控制任务相对应的最优控制策略的生成方法的流程示意图；
图5为本发明实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
雾计算(Fog Computing)具备能在终端上，或者是在设备之间、网络上进行数据存储与计算的能力，可以处理一些及时的，较为简单的任务。基于此，本实施例利用雾计算终端与云计算中心协同运作，生成满足用户舒适度需求和及时性要求的用电支出最小控制策略实现对终端设备的最优控制。
具体的，请参阅图1，图1为本实施例公开的基于云雾计算的终端设备控制方法的应用场景示意图，云计算中心对应至少一个雾计算终端，雾计算终端对应至少一个终端设备，雾计算终端设置在用户端，其中，云计算中心主要用于处理对时效性要求较低或雾计算终端处理不了的问题；雾计算终端用于处理对时效性要求较高或简单的控制任务；终端设备包括供电系统设备和智能家居设备，供电系统设备包括储能设备、光伏发电设备、电网，智能家居设备包括智能家电、智能安防、智能插座、智能照明等可被雾计算终端控制及调度的设备。
请参阅图2，本实施例公开的基于云雾计算的终端设备控制方法具体包括以下步骤：
S101：获取能源影响参数信息；
能源影响参数信息为影响能源使用的参数信息，能源包括电、天然气、光源等，能源影响参数信息包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息。
其中，获取用户事件信息的方式可以为通过网络获取用户通过语音输入或通过用户端设备，如智能手机、pad、电脑等终端设备输入的用户事件信息，用户事件信息包括用户对环境的要求信息、日程安排信息、停电信息、停水信息、停天然气信息等，日程安排信息包括用户的出门时间、是否外出吃饭、回家时间、运动计划等等。
获取用户身体信息的方式可以为通过网络获取的通过一系列终端传感器设备采集的用户心率、血压、血糖等实时身体信息，也可以通过网络获取用户通过用户端设备输入的用户身体信息、用户是否生病、生病类型等信息。
环境信息包括温度、湿度、日照情况、空气质量等，可以通过网络获取各种终端传感器采集的环境信息，也可以通过网络获取过用户端设备输入的环境信息。
S102：对能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
需要说明的是，在对能源影响参数信息进行任务分析还包括对获取的能源影响参数信息进行预处理，如对能源影响参数信息转化为符合预定格式的数据，对能源影响参数信息进行简单分类等。
可以理解的是，用户一般会在前一天输入第二天的用户事件信息，雾计算终端也会根据当前用户身体信息和预测的第二天环境信息，作为第二天的控制任务的能源影响参数信息。当然，用户也可以输入当天的用户事件信息等能源影响参数信息。
因此，可以根据能源影响参数信息中的时间参数进行任务分析，如将一天之内的能源影响参数信息进行任务分析生成一个控制任务，即根据明天的能源影响参数信息生成明天的控制任务，根据后天的能源影响参数信息生成后天的控制任务。
当然，根据能源影响参数信息中的时间参数进行任务分析仅为本实施例公开的一种可选的实施方式，本发明并不以此为限。
S103：判断控制任务是否需要云计算中心协同执行；
具体的，可以根据控制任务的时效性和控制任务的复杂程度判断控制任务是否需要云计算中心协同执行。
当根据控制任务的时效性判断是否需要云计算中心协同执行时，首先确定控制任务的执行时间，再判断控制任务的执行时间是否在预设范围内，如在当前时间的24小时之内，当在预设范围内时，判定控制任务不需要云计算中心协同执行，当不在预设范围内时，判定控制任务需要云计算中心协同执行。
当根据控制任务的复杂程度判断是否需要云计算中心协同执行时，首先确定控制任务的复杂程度，如可以根据控制任务中的控制要求的数量确定控制任务的复杂程度，再判断控制任务的复杂程度是否小于预先设定的值，若是，判定控制任务不需要云计算中心协同执行，若否，判定控制任务需要云计算中心协同执行。
若是，执行S104：将控制任务发送到云计算中心，并接收云计算中心根据控制任务生成的控制策略，并执行S106；
具体的，可以通过Hash加密算法对控制任务进行加密，再发送到云计算中心，保证信息传输的安全性。
云计算中心根据控制任务生成满足用户舒适度需求的用电支出最小的控制策略，实现对终端设备的最优控制。
若否，执行S105：根据控制任务生成相应的控制策略，并执行S106；
具体的，根据控制任务生成满足用户舒适度需求的用电支出最小的控制策略，实现对终端设备的最优控制。
S106：将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据控制指令对对应的终端设备进行控制。
具体的，根据控制策略的内容，将控制策略分解为对应的不同终端设备的参数设定控制指令、启动关闭控制指令以及使用时长控制指令，再将控制指令通过无线或有线传输方式发送到相应的终端设备，实现对终端设备的控制，如在用户需要使用热水之前，热水器设备可以接受控制指令，将水温提前加热到适合用户的温度；智能安防设备可以在用户不在家的期间，对布置安防设备的区域进行实时监控的设备，对出现的警戒情况及危险情况及时提醒用户必要时进行报警；智能插座可以接受控制指令控制各类终端通断及可检测用电是否安全；智能照明可以接受控制指令根据用户使用习惯调节亮度以及根据光照情况进行开关，在此不做赘述。
其中，无线或有线传输方式可以为ZigBee、蓝牙、红外、电力载波等。
请参阅图3，根据控制任务生成相应的控制策略的方法具体包括以下步骤：
S201：判断本地控制策略库中是否存在与控制任务相对应的控制策略；
需要说明的是，本地控制策略库中存储有预先设定的控制任务对应的控制策略，以及雾计算终端之前生成的历史控制任务相对应的控制策略。
若存在，S202：获取本地控制策略库中与控制任务相对应的控制策略；
若不存在，S203：根据控制任务确定额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长，并依据额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长计算用电量预测值；
将控制任务中的能源影响参数信息转化为对应的不同终端设备的启动和使用时长，例如，根据用户输入的用户事件信息得到次日几点到几点会在外面运动，则根据本地知识库得到用户会在回家后的多少分钟洗澡，然后判断需要的热水量和适宜温度，转换成热水设备的启动和使用时长。
其中，当能源为电源时，终端设备包括额定用电设备和非额定用电设备，额定用电设备如电视等，非额定用电设备如变频空调等。
具体的，用电量预测值的计算公式如下：
E(i)＝∑Pa*Δt*λ(i)+∑Pb*Δt*λ(i)
其中，E(i)为次日所有终端设备的电量预测值，Pa为额定用电设备的额定功率，Pb为非额定用电设备的预测功率，Δt为用电设备的用电时长，λ(i)为次日用电设备是否工作的系数，取值如下：
非额定用电设备的预测功率为根据能源影响参数信息中环境信息与用户舒适度对应的环境信息之间的差距估算得到的。
进一步的，当出现数据输入出现冲突时，即多个输入指向同一终端设备的同一时间时，需要将该信息通过雾计算终端发送给用户手机或其他用户可输入判断的终端设备，让用户决定冲突的输入执行的优先级；如果用户没有及时反馈，雾计算终端需要根据多个输入对应的输入矩阵乘以本地知识库中存储的输入权重矩阵根据计算得到的权重系数来判断出对于冲突的输入对应的终端设备按照哪种输入执行及执行优先级顺序。
S204：根据控制任务相对应的每个终端设备的标识和控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵；
根据本地知识库中存储的终端设备标识映射表，得到控制任务相对应的每个终端设备的标识，其中，终端设备标识映射表包括用户每个终端设备与标识的映射关系。
根据控制任务相对应的每个终端设备的标识和控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵用电时段矩阵表示所述控制任务对应的每个终端设备在每个时段是否用电，具体的，每行表示一天中的各个时段，每列表示用户的每个终端设备。
S205：根据用电量预测值和用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成控制任务相对应的最优控制策略，并将控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库中。
需要说明的是，将控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库，不断的对本地控制策略库进行扩容，提高雾计算终端的处理能力，提高雾计算终端在能源利用和终端设备控制的及时性处理能力。
具体的，请参阅图4，控制任务相对应的最优控制策略的生成方法具体包括以下步骤：
S301：根据用电时段矩阵，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，对终端设备的用电时段进行调度，生成最优的用电时段矩阵；
其中，供电侧约束调度规则包括光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电的用电使用排序、以及光伏发电约束规则、储能系统约束规则和电网约束规则。
可以理解的是，使用户支出最小的用电使用排序为：光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电。
光伏发电约束规则包括输出功率约束、容量约束、天气约束；储能系统约束规则包括输出功率约束、充放电约束和容量约束；电网约束规则包括电价约束、不同电价对应时段约束。
用户舒适度约束调度规则具体为根据用户个性化的使用习惯生成的调度矩阵，其中，所述调度矩阵包括可调度负载和不可调度负载，所述可调度负载调度之后不会影响用户的使用舒适度，如洗衣机、烘干机、智能窗户、新风系统、扫地机器人、储热电热水器等终端设备；所述不可调度负载调度之后会影响用户的使用舒适度，如空调、加湿器等终端设备。
进一步的，通过供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束，可以在满足用户舒适度的情况下将可调度负载优先调度到供电侧允许的电价最小的时段执行，生成最优的用电时段矩阵。
S302：根据用电量预测值，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，确定不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
可以理解的是，控制任务相对应的最优控制策略包括最优的用电时段矩阵和不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
进一步的，控制任务相对应的最优控制策略可以是合理规划储能设备从电网充入的电网波谷电量，如第二天用电需求少的情况下，可以将光伏发电的电能储存到储能设备中，以备晚上或者用户归来使用；第二天用电需求大的时候可以在白天调度不影响用户舒适度的终端设备通过光伏发电启动运行，不影响用户舒适度体验的终端设备包括洗衣机、烘干机、智能窗户、新风系统、扫地机器人、储热电热水器等；第二天用电需求大的时候可以在电价低的时段调度不影响用户舒适度的终端设备通过低电价的供电侧供电等。
更进一步的，当控制任务包括停电区间信息时，根据本地知识库中存储的用户使用习惯信息和满足基本生活所需的终端设备，生成每个终端设备的使用权重和耗电量权重，依据每个终端设备的使用权重和耗电量权重，在最大限度满足用户舒适度的情况下，确定在停电区间可启动的终端设备、以及可启动的终端设备的使用时长。
还需要说明的是，由于云计算中心具有强大的计算分析能力，雾计算终端可以将控制任务、以及控制任务对应的控制策略发送到所述云计算中心，并接收云计算中心通过对历史控制任务、以及历史控制任务对应的控制策略进行分析生成的用户舒适度提升策略。
具体的，云计算中心可以分析用户的个性化使用习惯，每种输入对应的不同的终端个性化控制策略，形成一个用户的使用习惯趋势分析。还可以将用户的使用习惯和云计算中心的舒适度及健康大数据进行对比，在对比样本中选择与用户身体基本信息相同的最优使用习惯，进行差异化分析。还可以将分析结果进行对比，并根据用户身体状况判断得到一个提升用户舒适度及健康的使用习惯建议。该建议可以是，身体基本信息相同的用户，更健康的用户使用的习惯是洗澡水温是23度，本用户的近期使用习惯是26度，如果用户最近没有生病等，可以推荐用户将水温改为23度等等。
基于上述实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制方法，请参阅图5，本实施例对应公开了一种基于云雾计算的终端设备控制装置，应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，该装置包括：
影响参数获取单元401，用于获取能源影响参数信息，所述能源影响参数信息包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息；
任务分析单元402，用于对所述能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
可选的，所述任务分析单元402，具体用于确定所述控制任务的执行时间；判断所述控制任务的执行时间是否在预设范围内；若是，判定所述控制任务不需要云计算中心协同执行；若否，判定所述控制任务需要云计算中心协同执行。
判断单元403，用于判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行；若是，触发发送接收单元404，若否，触发控制策略生成单元405；
所述发送接收单元404，用于将所述控制任务发送到云计算中心，并接收所述云计算中心根据所述控制任务生成的控制策略，并触发终端设备控制单元406；
所述控制策略生成单元405，用于根据所述控制任务生成相应的控制策略，并触发所述终端设备控制单元406；
所述终端设备控制单元406，用于将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制。
可选的，所述控制策略生成单元405，包括：
判断子单元，用于判断本地控制策略库中是否存在与所述控制任务相对应的控制策略；若存在，触发控制策略获取子单元，若不存在，触发用电量预测值计算子单元；
所述控制策略获取子单元，用于获取所述本地控制策略库中与所述控制任务相对应的控制策略；
所述用电量预测值计算子单元，用于根据所述控制任务确定额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长，并依据所述额定用电设备的额定功率和用电时长、以及所述非额定用电设备的预测功率和用电时长计算用电量预测值，所述非额定用电设备的预测功率为根据所述环境信息与用户舒适度对应的环境信息之间的差距估算得到的；
用电时段矩阵生成子单元，用于根据所述控制任务相对应的每个终端设备的标识和所述控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵，所述用电时段矩阵表示所述控制任务对应的每个终端设备在每个时段是否用电；
最优控制策略生成子单元，用于根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，并将所述控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库中。
可选的，所述最优控制策略生成子单元，具体用于根据所述用电时段矩阵，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，对终端设备的用电时段进行调度，生成最优的用电时段矩阵；根据所述用电量预测值，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，确定不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
可选的，所述供电侧约束调度规则包括光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电的用电使用排序、以及光伏发电约束规则、储能系统约束规则和电网约束规则；
所述用户舒适度约束调度规则具体为根据用户个性化的使用习惯生成的调度矩阵，其中，所述调度矩阵包括可调度负载和不可调度负载，所述可调度负载调度之后不会影响用户的使用舒适度，所述不可调度负载调度之后会影响用户的使用舒适度。
可选的，当所述控制任务包括停电区间信息时，在判定所述本地控制策略库中不存在与所述控制任务相对应的控制策略之后，所述控制策略生成单元，还用于根据本地知识库中存储的用户使用习惯信息和满足基本生活所需的终端设备，生成每个终端设备的使用权重和耗电量权重；依据每个终端设备的使用权重和耗电量权重，在最大限度满足用户舒适度的情况下，确定在停电区间可启动的终端设备、以及可启动的终端设备的使用时长。
可选的，所述终端设备控制单元406，具体用于根据控制策略的内容，将控制策略分解为对应的不同终端设备的参数设定控制指令、启动关闭控制指令以及使用时长控制指令；将所述控制指令通过无线或有线传输方式发送到相应的终端设备，实现对终端设备的控制。
可选的，所述发送接收单元，还用于将所述控制任务、以及所述控制任务对应的控制策略发送到所述云计算中心，并接收所述云计算中心通过对历史控制任务、以及历史控制任务对应的控制策略进行分析生成的用户舒适度提升策略。
本实施例公开的一种基于云雾计算的终端设备控制装置，当控制任务不需要云计算中心协同执行时，由雾计算终端自行生成控制策略，不需要通过云计算中心生成控制策略，弥补了云计算传输存在滞后性的不足，满足了用户在能源利用和终端设备使用的及时性要求；当控制任务需要云计算中心协同执行时，由云计算中心生成控制策略，雾计算终端执行控制策略，形成了完备的智慧家庭能源管理策略，在满足用户舒适度的情况下，使用户用电支出最小。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (11)
1.一种基于云雾计算的终端设备控制方法，其特征在于，应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，所述方法包括：
获取能源影响参数信息；
对所述能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行；
若是，将所述控制任务发送到云计算中心，并接收所述云计算中心根据所述控制任务生成的控制策略；
若否，根据所述控制任务生成相应的控制策略；
将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能源影响参数信息包括用户事件信息、用户身体信息和环境信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行，包括：
确定所述控制任务的执行时间；
判断所述控制任务的执行时间是否在预设范围内；
若是，判定所述控制任务不需要云计算中心协同执行；
若否，判定所述控制任务需要云计算中心协同执行。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述控制任务生成相应的控制策略，包括：
判断本地控制策略库中是否存在与所述控制任务相对应的控制策略；
若存在，获取所述本地控制策略库中与所述控制任务相对应的控制策略；
若不存在，根据所述控制任务确定额定用电设备的额定功率和用电时长、以及非额定用电设备的预测功率和用电时长，并依据所述额定用电设备的额定功率和用电时长、以及所述非额定用电设备的预测功率和用电时长计算用电量预测值，所述非额定用电设备的预测功率为根据所述环境信息与用户舒适度对应的环境信息之间的差距估算得到的；
根据所述控制任务相对应的每个终端设备的标识和所述控制任务中每个终端设备的用电时段，生成用电时段矩阵，所述用电时段矩阵表示所述控制任务对应的每个终端设备在每个时段是否用电；
根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，并将所述控制任务相对应的最优控制策略存储在本地控制策略库中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用电量预测值和所述用电时段矩阵，在供电侧约束以及用户舒适度约束的条件下，生成所述控制任务相对应的最优控制策略，包括：
根据所述用电时段矩阵，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，对终端设备的用电时段进行调度，生成最优的用电时段矩阵；
根据所述用电量预测值，在供电侧约束调度规则以及用户舒适度约束调度规则的约束下，确定不同供电方式的供电顺序、以及每种供电方式的最大供电量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述供电侧约束调度规则包括光伏发电、储能电、电网波谷电和电网波峰电的用电使用排序、以及光伏发电约束规则、储能系统约束规则和电网约束规则；
所述用户舒适度约束调度规则具体为根据用户个性化的使用习惯生成的调度矩阵，其中，所述调度矩阵包括可调度负载和不可调度负载，所述可调度负载调度之后不会影响用户的使用舒适度，所述不可调度负载调度之后会影响用户的使用舒适度。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述控制任务包括停电区间信息时，在判定所述本地控制策略库中不存在与所述控制任务相对应的控制策略之后，所述方法还包括：
根据本地知识库中存储的用户使用习惯信息和满足基本生活所需的终端设备，生成每个终端设备的使用权重和耗电量权重；
依据每个终端设备的使用权重和耗电量权重，在最大限度满足用户舒适度的情况下，确定在停电区间可启动的终端设备、以及可启动的终端设备的使用时长。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制，包括：
根据控制策略的内容，将控制策略分解为对应的不同终端设备的参数设定控制指令、启动关闭控制指令以及使用时长控制指令；
将所述控制指令通过无线或有线传输方式发送到相应的终端设备，实现对终端设备的控制。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述控制任务、以及所述控制任务对应的控制策略发送到所述云计算中心，并接收所述云计算中心通过对历史控制任务、以及历史控制任务对应的控制策略进行分析生成的用户舒适度提升策略。
10.一种基于云雾计算的终端设备控制装置，其特征在于，应用于雾计算终端，云计算中心对应至少一个雾计算终端，所述装置包括：
影响参数获取单元，用于获取能源影响参数信息；
任务分析单元，用于对所述能源影响参数信息进行任务分析，得到至少一个控制任务；
判断单元，用于判断所述控制任务是否需要云计算中心协同执行；若是，触发发送接收单元，若否，触发控制策略生成单元；
所述发送接收单元，用于将所述控制任务发送到云计算中心，并接收所述云计算中心根据所述控制任务生成的控制策略，并触发终端设备控制单元；
所述控制策略生成单元，用于根据所述控制任务生成相应的控制策略，并触发所述终端设备控制单元；
所述终端设备控制单元，用于将控制策略分解为对应的不同终端设备的控制指令，并依据所述控制指令对对应的终端设备进行控制。
11.一种基于云雾计算的终端设备控制系统，其特征在于，包括云计算中心、至少一个雾计算终端、以及所述雾计算终端对应的至少一个终端设备；
所述雾计算终端包括权利要求10所述的基于云雾计算的终端设备控制装置。
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