CN110555972A - 基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法 - Google Patents

基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,涉及用电判断方法。目前,智能插座以远程控制为主,功能单一,起不到优化家用电器使用频率的作用。本发明包括以下步骤:智能插座实时获取与其相连的电器设备的用电信息;智能插座将用电信息发送到系统云监测平台;系统云监测平台获取智能插座发送的用电信息,并进行用电信息的分析;根据异常消息数据库数据,向用电设备所关联的用户发送异常消息,并分析获得对应使用者的用电状态,以优化家用电器使用频率。本技术方案通过时间段分析、频率类分析,综合判断、并分析获得对应使用者的用电状态,以培养使用者良好的生活习惯,优化家用电器使用频率。

Description

基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法
技术领域
本发明涉及用电判断方法,尤其涉及基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法。
背景技术
随着社会老龄化的日益加重,中国的老年人越来越多,所占人口比例也越来越高,据统计,浙江省的老年人口达到1080万人,其中有相当一部分老人因为子女工作繁忙或是异地生活导致身边无人陪伴,一旦遭遇意外,可能无法实现主动求助,甚至危及人身安全。因此,家庭人员实时掌握老年人日常的作息规律和身体状况是非常必要的,尤其是对于空巢老年人更为如此。
目前有王琰于2016年提出【一种老人危机监护装置】,包括便携式检测触发器、老人关爱主机、电源管理系统、系统云平台和移动端,所述便携式跌落触发器与老人关爱主机通信连接,用于实时检测老人携带者意外跌落状态或者长时间静止状态。但是老人老年人记忆力衰退,经常忘记携带,生活习惯不合理,起不到监测的作用,无法优化家用电器使用频率的目的。
现在市面上主流的智能插座一般以远程控制为主,需要用户主动去发起这个动作,功能单一,不能获得家用电器使用频率,起不到优化家用电器使用频率的作用。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进,提供基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,以监测老年生活,优化家用电器使用频率,培养好的生活习惯的目的。为此,本发明采取以下技术方案。
基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,包括以下步骤:
1)智能插座实时获取与其相连的电器设备的用电信息;
2)智能插座将用电信息发送到系统云监测平台;
3)系统云监测平台获取智能插座发送的用电信息,并进行用电信息的分析,包括根据智能插座连接的用电设备类型,进行对应的时间段分析、频率类分析;
a)时间段分析包括步骤:
a1)获取设定时间内的数据,包括用电设备的电量、功率;
a2)当实时获取的功率/电量值大于对应的设备的待机功率/电量值,且上一点的功率小于等于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间开启,则将设备实时状态更新为开启;
a3)当实时获取的功率/电量值小于或等于设备的待机功率/电量值,且上一点的功率/电量值大于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态表将状态更新为关闭;
a4)获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内的功率消耗总和,如果功率消耗总和小于或等于设备在该时间段内的待机功率总和,即说明用电设备在该时间段内未使用;
或者,获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内最高电量和最低电量的差值,如果差值小于或等于该时间段内设备待机产生的电量的总和,即说明设备在该时间段内未使用;
a5)更新设备实时状态,设备实时状态包括设定时间内未工作和设定时间内工作;
a6)将设定时间内未工作的用电设备写入异常消息数据库;
c)频率类分析包括以下步骤
c1):获取用电设备实时功率和其待机功率;
c2)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间开启,将设备实时状态更新为开启,使用次数加1次;
c3)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备处于持续工作状态,不做计算;
c4)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态更新为关闭;
c5)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则设备处于关闭状态则不做计算;
c6)当实时获取的功率为空则等待下一点功率,若连续3个点均为空则更新设备状态为离线;
c7)将设定时间内使用次数超过和/或少于设定次数时的用电设备写入异常消息数据库;
4)根据异常消息数据库数据,向用电设备所关联的用户发送异常消息,并分析获得对应使用者的用电状态,以优化家用电器使用频率。
本技术方案通过时间段分析、频率类分析,综合判断、并分析获得对应使用者的用电状态,以培养使用者良好的生活习惯,优化家用电器使用频率。
作为优选技术手段:智能插座以1~6min的频率向系统云监测平台发送用电信息;系统云监测平台以对应的时间对用电信息进行分析。
作为优选技术手段:智能插座以5min的频率向系统云监测平台发送用电信息;系统云监测平台以5min的时间对对应用电信息进行分析。
作为优选技术手段:在步骤b6)和c6)中,上一点功率若为空时,取10分钟前的点为上一点数据;若10分钟前的点也为空,则取前15 分钟的点为上一点数据,允许有连续2个点出现空数据的情况。有效减少数据缺失对分析判断的影响,有利于提高分析的准确性。
作为优选技术手段:在步骤c7)中,每天凌晨00:05进行数据归档,若规则设定频率为1天,则根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息;若规则设定频率为1周,则在周一凌晨00:05计算过去一周的使用次数和,根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息。
作为优选技术手段:在步骤3)中,系统云监测平台进行用电信息分析时,将同一用户下的用电设备的用电信息进行综合分析,并对其各用电设备的用电规律的波动率进行排序,并以波动率的大小设置权重值,波动率越小,权重值越大,根据同一用户下的各用电设备的权重值,计算该用户的综合用电正常程度。若变化的波动率越小,说明用户用电越有规律,权重值依此设置,由此来计算用户的用电正常程度,分析更为准确,且不用人为设置,本方法可自动进行判断,适配性好,且准确性性更高。
作为优选技术手段:在步骤3)中,将用电设备分为多类,包括电饭煲、热水器、空调、洗衣机、电视机、手机、台灯,对电饭煲、台灯进行时间段;对洗衣机进行频率类分析。从而来分析判断用户的生活习惯是否变化、用户的生活习惯是否健康,从而判断是否需要对监护人进行主动提醒。
作为优选技术手段:还包括行为分析步骤;系统云监测平台根据获取智能插座发送的用电信息,计算该用电用户对应用电设备用电的时间段、频率,对设定频率内的时间段、频率进行分析计算,得到参照值,当用电设备的使用时间段、频率超过参照值的范围时,认为该用户用电行为异常,并通知对应用户的监护人。
有益效果:
本技术方案通过时间段分析、频率类分析,综合判断、并分析获得对应使用者的用电状态,以培养使用者良好的生活习惯,优化家用电器使用频率。
本技术方案通智能插座获取对应的用电信息,实时监测老年人的常用电器的用电情况,并通过家用wifi将所述检测单元检测的数据发送至与之绑定的家人手机上,可在检测到老人不在正常生活规律状态时,能够快速对紧急联系人预警,提高了空巢老人的生活安全性的同时,还能成为生活在外地的子女与父母联系的纽带。
本技术方案对家用电器设备智能监测,在特定的时间中通过对数据的快速处理来达到对电器用电信息化的高效管理。本方法通过在前端数据采集应用中增加事件触发功能,在事件发生过程中能优先将数据发送不同的数据域,通过当天、当周、当月三个关键数据点的抓取,加速在事件中对海量用电数据的批量处理,实现数据存储和访问的高效率,提升整个系统深度数据分析能力。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的时间段分析流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示,本发明包括以下步骤:
1)智能插座实时获取与其相连的电器设备的用电信息;
2)智能插座将用电信息发送到系统云监测平台;
3)系统云监测平台获取智能插座发送的用电信息,并进行用电信息的分析,包括根据智能插座连接的用电设备类型,进行对应的时间段分析、频率类分析;
a)时间段分析如图2所示,其包括步骤:
a1)获取设定时间内的数据,包括用电设备的电量、功率;
a2)当实时获取的功率/电量值大于对应的设备的待机功率/电量值,且上一点的功率小于等于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间开启,则将设备实时状态更新为开启;
a3)当实时获取的功率/电量值小于或等于设备的待机功率/电量值,且上一点的功率/电量值大于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态表将状态更新为关闭;
a4)获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内的功率消耗总和,如果功率消耗总和小于或等于设备在该时间段内的待机功率总和,即说明用电设备在该时间段内未使用;
或者,获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内最高电量和最低电量的差值,如果差值小于或等于该时间段内设备待机产生的电量的总和,即说明设备在该时间段内未使用;
a5)更新设备实时状态,设备实时状态包括设定时间内未工作和设定时间内工作;
a6)将设定时间内未工作的用电设备写入异常消息数据库;
c)频率类分析包括以下步骤
c1):获取用电设备实时功率和其待机功率;
c2)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间开启,将设备实时状态更新为开启,使用次数加1次;
c3)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备处于持续工作状态,不做计算;
c4)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态更新为关闭;
c5)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则设备处于关闭状态则不做计算;
c6)当实时获取的功率为空则等待下一点功率,若连续3个点均为空则更新设备状态为离线;
c7)将设定时间内使用次数超过和/或少于设定次数时的用电设备写入异常消息数据库;
4)根据异常消息数据库数据,向用电设备所关联的用户发送异常消息,并分析获得对应使用者的用电状态,以优化家用电器使用频率。
本技术方案通过时间段分析、频率类分析,综合判断、并分析获得对应使用者的用电状态,以优化家用电器使用频率,分析准确性高
为兼顾数据的准确性及计算的简便性:智能插座以5min的频率向系统云监测平台发送用电信息;系统云监测平台以对应的时间对用电信息进行分析。
为提高分析的准确性,在步骤b6)和c6)中,上一点功率若为空时,取10分钟前的点为上一点数据;若10分钟前的点也为空,则取前15分钟的点为上一点数据,允许有连续2个点出现空数据的情况。有效减少数据缺失对分析判断的影响,有利于提高分析的准确性。
为提高计算的效率,增加提醒的准确性,减少网络的拥堵,降低网络的影响,在步骤c7)中,每天凌晨00:05进行数据归档,若规则设定频率为1天,则根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息;若规则设定频率为1周,则在周一凌晨00:05计算过去一周的使用次数和,根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息。
为实现自动判断,在步骤3)中,系统云监测平台进行用电信息分析时,将同一用户下的用电设备的用电信息进行综合分析,并对其各用电设备的用电规律的波动率进行排序,并以波动率的大小设置权重值,波动率越小,权重值越大,根据同一用户下的各用电设备的权重值,计算该用户的综合用电正常程度。若变化的波动率越小,说明用户用电越有规律,权重值依此设置,由此来计算用户的用电正常程度,分析更为准确,且不用人为设置,本方法可自动进行判断,适配性好,且准确性性更高。
为提高判断的准确性:在步骤3)中,将用电设备分为多类,包括电饭煲、热水器、空调、洗衣机、电视机、手机、台灯,对电饭煲、台灯进行时间段;对洗衣机进行频率类分析。从而来分析判断用户的生活习惯是否变化、用户的生活习惯是否健康,从而判断是否需要对监护人进行主动提醒。
为实现自动分析的能力:本发明还包括行为分析步骤;系统云监测平台根据获取智能插座发送的用电信息,计算该用电用户对应用电设备用电的时间段、频率,对设定频率内的时间段、频率进行分析计算,得到参照值,当用电设备的使用时间段、频率超过参照值的范围时,认为该用户用电行为异常,并通知对应用户的监护人。
以上图1-2所示的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法是本发明的具体实施例,已经体现出本发明实质性特点和进步,可根据实际的使用需要,在本发明的启示下,对其进行形状、结构等方面的等同修改,均在本方案的保护范围之列。

Claims (8)

1.基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于包括以下步骤:
1)智能插座实时获取与其相连的电器设备的用电信息;
2)智能插座将用电信息发送到系统云监测平台;
3)系统云监测平台获取智能插座发送的用电信息,并进行用电信息的分析,包括根据智能插座连接的用电设备类型,进行对应的时间段分析和频率类分析;
a)时间段分析包括步骤:
a1)获取设定时间内的数据,包括用电设备的电量、功率;
a2)当实时获取的功率/电量值大于对应的设备的待机功率/电量值,且上一点的功率小于等于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间开启,则将设备实时状态更新为开启;
a3)当实时获取的功率/电量值小于或等于设备的待机功率/电量值,且上一点的功率/电量值大于设备的待机功率/电量值,即判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态表将状态更新为关闭;
a4)获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内的功率消耗总和,如果功率消耗总和小于或等于设备在该时间段内的待机功率总和,即说明用电设备在该时间段内未使用;
或者,获取对应用电设备的工作时间段;如果当前时间到达该时间段内的结束时间时,则计算设备在该时间段内最高电量和最低电量的差值,如果差值小于或等于该时间段内设备待机产生的电量的总和,即说明设备在该时间段内未使用;
a5)更新设备实时状态,设备实时状态包括设定时间内未工作和设定时间内工作;
a6)将设定时间内未工作的用电设备写入异常消息数据库;
c)频率类分析包括以下步骤
c1):获取用电设备实时功率和其待机功率;
c2)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间开启,将设备实时状态更新为开启,使用次数加1次;
c3)当实时获取的功率大于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备处于持续工作状态,不做计算;
c4)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率大于设备的待机功率,则判断设备于上一点的时间关闭,设备实时状态更新为关闭;
c5)当实时获取的功率小于等于设备的待机功率,且上一点的功率小于等于设备的待机功率,则设备处于关闭状态则不做计算;
c6)当实时获取的功率为空则等待下一点功率,若连续3个点均为空则更新设备状态为离线;
c7)将设定时间内使用次数超过和/或少于设定次数时的用电设备写入异常消息数据库;
4)根据异常消息数据库数据,向用电设备所关联的用户发送异常消息,并分析获得对应使用者的用电状态,以优化家用电器使用频率。
2.根据权利要求1所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:智能插座以1~6min的频率向系统云监测平台发送用电信息;系统云监测平台以对应的时间对用电信息进行分析。
3.根据权利要求2所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:智能插座以5min的频率向系统云监测平台发送用电信息;系统云监测平台以5min的时间对对应用电信息进行分析。
4.根据权利要求3所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:在步骤c6)中,上一点功率若为空时,取10分钟前的点为上一点数据;若10分钟前的点也为空,则取前15分钟的点为上一点数据,允许有连续2个点出现空数据的情况。
5.根据权利要求1所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:在步骤c7)中,每天凌晨00:05进行数据归档,若规则设定频率为1天,则根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息;若规则设定频率为1周,则在周一凌晨00:05计算过去一周的使用次数和,根据规则设定的使用次数对比归档的实时状态记录中的使用次数,若使用次数达到设定的次数则不提醒,否则生成异常消息。
6.根据权利要求5所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:在步骤3)中,系统云监测平台进行用电信息分析时,将同一用户下的用电设备的用电信息进行综合分析,并对其各用电设备的用电规律的波动率进行排序,并以波动率的大小设置权重值,波动率越小,权重值越大,根据同一用户下的各用电设备的权重值,计算该用户的综合用电正常程度。
7.根据权利要求6所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:在步骤3)中,将用电设备分为多类,包括电饭煲、热水器、空调、洗衣机、电视机、手机、台灯,对电饭煲、台灯进行时间段分析;对洗衣机进行频率类分析。
8.根据权利要求1-7任一权利要求所述的基于智能插座采集海量数据的家用电器使用频率优化方法,其特征在于:还包括行为分析步骤;系统云监测平台根据获取智能插座发送的用电信息,计算该用电用户对应用电设备用电的时间段、频率,对设定频率内的时间段、频率进行分析计算,得到参照值,当用电设备的使用时间段、频率超过参照值的范围时,认为该用户用电行为异常,并通知对应用户的监护人。
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