CN110822725B - 热水器用水量确定方法及装置、热水器及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及热水器技术领域，提供了一种热水器用水量确定方法及装置、热水器及电子设备，包括：确定热水器的实际用水量；确定热水器的实际用水量对应的用水温度；根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。本发明由于根据实际用水量对应的用水温度以及预设标准温度，将不同温度下的实际用水量转换成某一标准温度下的标准温度用水量，因此，本发明使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

Description

热水器用水量确定方法及装置、热水器及电子设备

技术领域

本发明涉及热水器技术领域，具体涉及一种热水器用水量确定方法及装置、热水器及电子设备。

背景技术

储水式电热水器是一种将水进行电加热的固定式器具，可以长期或临时储存热水，并通过控制器来控制或限制水温。

目前大部分储水式电热水器在机体内部安装水流量传感器，用于检测用户用水时的水流量，从而可以通过水流量与用水时长计算出用水量。但这种方法计算出的用水量具有不同的温度值，不同温度值下的用水量往往不能直接用于比较或相互进行算术运算，进而不便于根据用水量数据进行用户用水行为分析等处理。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种热水器用水量确定方法，使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

本发明还提供了一种热水器用水量确定装置。

本发明还提供了一种热水器。

本发明还提供了一种电子设备。

本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质。

根据本发明一个实施例提供的热水器用水量确定方法，包括：

确定热水器的实际用水量；

确定热水器的实际用水量对应的用水温度；

根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。

根据本发明一个实施例提供的热水器用水量确定方法可知，本发明实施例由于根据实际用水量对应的用水温度以及预设标准温度，将不同温度下的实际用水量转换成某一标准温度下的标准温度用水量，因此，本发明使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

根据本发明一个实施例，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第一关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₁表示第一标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度。

根据本发明一个实施例可知，采用第一关系模型可以将在不同温度下的实际用水量转换成标准温度用水量，进而根据标准温度用水量可以对不同温度下的用水情况进行比较。

根据本发明一个实施例，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第二关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0。

根据本发明一个实施例可知，采用引入了平均胆内温度矫正因子的第二关系模型可以将在不同温度下的实际用水量准确转换成标准温度用水量，进而根据标准温度用水量可以对不同温度下的用水情况进行比较。

根据本发明一个实施例，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第三关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

根据本发明一个实施例可知，采用引入了网络延迟矫正因子的第三关系模型可以将在不同温度下的实际用水量准确转换成标准温度用水量，进而根据标准温度用水量可以对不同温度下的用水情况进行比较。

根据本发明一个实施例，所述胆内温度T₁和胆内温度矫正因子β根据下面第四关系模型确定：

其中，T₁₁为设置在热水器底部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₂为设置在热水器中部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₃为设置在热水器顶部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₁’为设置在热水器底部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₂’为设置在热水器中部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₃’为设置在热水器顶部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值。

根据本发明一个实施例可知，根据胆内温度的不同计算方式，确定与之匹配的胆内温度矫正因子的取值，从而能够矫正因不同获取方式在获取平均胆内温度时存在的误差。

根据本发明一个实施例，所述网络延迟矫正因子α根据下面第五关系模型确定：

其中，k表示当前的网速，k₀表示热水器所在环境的最高网速，g表示网速影响因子，k₁表示第一网速阈值，k₂表示第二网速阈值，k₁＞k₂；

根据本发明一个实施例可知，根据不同的网速确定与之匹配的网络延迟矫正因子，从而能够矫正因不同网络时延带来的误差。

根据本发明一个实施例可知，所述网络延迟矫正因子α根据下面第六关系模型确定：

其中，第一网络状况的网络质量大于第二网络状况的网络质量，第二网络状况的网络质量大于第三网络状况的网络质量。

根据本发明一个实施例可知，根据不同的网络状况确定与之匹配的网络延迟矫正因子，从而能够矫正因不同网络时延带来的误差。

根据本发明一个实施例，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

确定热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长，并根据第七关系模型确定热水器的实际用水量：

M₀＝X*L

其中，M₀表示实际用水量，X表示平均水流量，L表示用水时长。

根据本发明一个实施例可知，可以根据热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长计算得到热水器的实际用水量。

根据本发明一个实施例，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

确定热水器在用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度，并根据下面第八关系模型确定热水器的实际用水量：

其中，S表示热水器容积，T_{1_start}表示用水开始时刻的胆内温度，T_{1_end}表示用水结束时刻的胆内温度，T₂表示平均进水温度，T_refer表示预设基准温度。

根据本发明一个实施例可知，对于未安装水流量传感器的热水器，或，已安装有水流量传感器但是传感器发生损坏的热水器，可以根据用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度以及上面所述的第八关系模型计算得到热水器的实际用水量，由此可见，在缺乏流量传感器的前提下也能够顺利得到用水量数据，整个计算过程只需用到相关时刻的胆内温度数据和进水温度(热水器容积和预设基准温度可以理解成已知数据量)，而这些信息通过设置在内胆的温度传感器以及设置在入水口的温度传感器即可获取，且整个计算过程由计算机或处理器实现，简单方便。

根据本发明一个实施例，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

获取热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长；将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，根据用水量预测模型的输出获取热水器的实际用水量；其中，所述用水量预测模型为预先采用训练用水事件对应的用水开始时刻的胆内温度、用水结束时刻的胆内温度和用水时长信息作为样本输入数据，且以所述训练用水事件对应的实际用水量信息作为样本输出数据，基于机器学习算法训练得到的。

根据本发明一个实施例可知，对于未安装水流量传感器的热水器，或，已安装有水流量传感器但是传感器发生损坏的热水器，可以根据大数据统计和人工智能的方式获取实际用水量，具体方式为将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，根据用水量预测模型的输出获取热水器的实际用水量。

根据本发明一个实施例，所述热水器用水量确定方法，还包括：

根据历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成用水量曲线；相应地，根据当前同一用水时间段内的标准温度用水量以及所述用水量曲线，确定当前的标准温度用水量超过历史最大标准温度用水量或低于历史最小标准温度用水量，则向用户发送提示信息。

根据本发明一个实施例可知，可以先根据历史多个用水天数中位于同一用水时间段的标准温度用水量生成一个具有参考意义的用水量曲线，这个曲线代表了历史一周在该时间段的标准温度用水量情况，然后再获取当前同一用水时间段的标准温度用水量，并将该标准温度用水量与历史一周在该时间段的标准温度用水量情况进行比较，如果该标准温度用水量超过历史一周的最大标准温度用水量或低于历史一周的最小标准温度用水量，则可以向用户发送提示信息，从而可以提示用户进行相关的处理。

根据本发明一个实施例，所述热水器用水量确定方法，还包括：

根据第一历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第一用水量曲线；根据第二历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第二用水量曲线；将第一用水量曲线与第二用水量曲线进行对比，并将对比结果发送给用户。

根据本发明一个实施例可知，可以根据不同历史用水周期的用水量曲线的对比情况进行不同历史用水周期之间用水情况的对比分析，通过两条或多条用水量曲线之间的直观对比，可以方便用户发现一些平时不易发现的用水规律或异常情况，从而可以提示用户进行相关的处理。

需要说明的是，本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的热水器用水量确定方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的热水器用水量确定装置的结构示意图；

图3是本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整的描述，显然，所描述的实施例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作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。

储水式电热水器是一种将水进行电加热的固定式器具，可以长期或临时储存热水，并通过控制器来控制或限制水温。目前大部分储水式电热水器在机体内部安装水流量传感器，用于检测用户用水时的水流量，从而可以通过水流量与用水时长计算出用水量。但这种方法计算出的用水量具有不同的温度值，不同温度值下的用水量往往不能直接用于比较或相互进行算术运算。本发明实施例为解决该问题，提出一种热水器用水量确定方法，本发明实施例将不同温度下的用水量统一转换成某个温度值下的标准温度用水量，从而可以计算和对比不同温度下产生的用水量。下面将通过具体实施例对本发明提供的热水器用水量确定方法进行详细说明。

图1示出了本发明一实施例提供的热水器用水量确定方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的热水器用水量确定方法，包括：

步骤101：确定热水器的实际用水量；

在本实施例中，确定热水器的实际用水量是指：确定在某一次用水事件中从热水器实际流出的水量。例如，在某次用水事件中从热水器实际流出的水量为20L，则可以确定热水器的实际用水量为20L。在本步骤中，实际用水量可以根据水流量(由安装在热水器内部的流量传感器采集)和用水时长确定，当然还可以采用其他方式确定，本实施例对此不作限定。

步骤102：确定热水器的实际用水量对应的用水温度；

在本实施例中，确定热水器的实际用水量对应的用水温度是指：确定在某一次用水事件过程中涉及到的用水温度信息，例如可以包括：进水温度、出水温度、胆内温度等。

在本实施例中，用水温度可以为在用水事件用水过程中每间隔预设时间(如每隔1分钟)采集的数值。当然，为了简化理解和运算，也可以为只在用水开始时刻和用水结束时刻采集的数值。例如，只在用水开始时刻和用水结束时刻采集热水器的进水温度、出水温度和胆内温度等温度信息。需要说明的是，根据用水开始时刻和用水结束时刻的进水温度可以计算平均进水温度。根据用水开始时刻和用水结束时刻的出水温度可以计算平均出水温度。根据用水开始时刻和用水结束时刻的胆内温度可以计算平均胆内温度等。此外，需要说明的是，进水温度可以通过设置在热水器进水口的温度传感器采集获取。出水温度可以通过设置在热水器出水口的温度传感器采集获取。胆内温度可以通过设置在热水器内部的温度传感器采集获取。此外，为保证胆内温度测量的准确度，可以在胆内底部、中部和顶部设置温度传感器，进而在计算任意时刻的胆内温度时，可以根据设置在胆内底部、中部和顶部的温度传感器测量值确定该时刻的胆内温度。

步骤103：根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。

在本实施例中，标准温度用水量是指将实际用水量转化为预设标准温度下的用水量。

在本实施例中，根据热水器的实际用水量，实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，可以采用下述第一关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₁表示第一标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度。

由上面第一关系模型可知，本实施例将不同温度状况下的实际用水量转换成了某一标准温度下的标准温度用水量，这样使得当需要进行两次用水事件的用水量对比时，可以将两次用水事件的用水量转换成同一标准温度(例如同时转换成30℃)下的标准温度用水量，进而使得两次用水事件的用水量具有可比性。

在本实施例中，这里的预设标准温度可以为预先设定的某一温度值，本实施例对此不作限定，例如可以设定为20℃、30℃、40℃等等。

在本实施例中，假设热水器胆内底部、中部和顶部各设置有一个温度传感器，那么这里的平均胆内温度T₁可以采用如下方式实现：

T_{1_start}＝a*T_{start_top}+b*T_{start_mid}+c*T_{start_bot}+d

T_{1_end}＝a*T_{end_top}+b*T_{end_mid}+c*T_{end_bot}+d

其中，a+b+c＝1，0≤a≤1，0≤b≤1，0≤c≤1，d为预设补偿值，可以根据需要对其进行设定，如可以为0.5℃。T_{1_start}表示用水开始时刻内胆温度，T_{start_top}表示用水开始时刻内胆顶部传感器的温度，T_{start_mid}表示用水开始时刻内胆中部传感器的温度，T_{start_bot}表示用水开始时刻内胆底部传感器的温度，T_{1_end}表示用水结束时刻内胆温度，T_{end_top}表示用水结束时刻内胆顶部传感器的温度，T_{end_mid}表示用水结束时刻内胆中部传感器的温度，T_{end_bot}表示用水结束时刻内胆底部传感器的温度。

在本实施例中，需要说明的是，确定热水器的标准温度用水量的处理过程，可以在热水器上实现，也可以在云服务器实现。当在热水器上实现时，可以在热水器上设置处理模块，处理模块可以根据热水器上的流量传感器、温度传感器和计时器等设备发送的温度信息和时间信息计算热水器的标准温度用水量。当在云服务器上实现时，云服务器接收热水器上的流量传感器、温度传感器和计时器等设备发送的温度信息和时间信息，进而根据这些信息计算热水器的标准温度用水量。需要说明的是，当在云服务器上实现时，由于信息传输存在网络时延，因此，可以根据需要增加网络时延因子对计算结果进行调节。

在本实施例中，需要说明的是，在根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量时，除了采用上述第一关系模型以外，还可以采用其他关系模型，本实施例对此不作限定。例如，还可以采用如下第二关系模型和第三关系模型实现。

其中，第二关系模型为：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0。

其中，第三关系模型为：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的热水器用水量确定方法，由于根据实际用水量对应的用水温度以及预设标准温度，将不同温度下的实际用水量转换成某一标准温度下的标准温度用水量，因此，本发明实施例使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第一关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₁表示第一标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度。

正如上述实施例的介绍可知，采用第一关系模型可以将不同温度状况下的实际用水量转换成了某一标准温度下的标准温度用水量，这样使得当需要进行两次用水事件的用水量对比时，可以将两次用水事件的用水量转换成同一标准温度(例如同时转换成30℃)下的标准温度用水量，进而使得两次用水事件的用水量具有可比性。

举例来说，假设第一次用水事件中对应的平均进水温度为10℃，对应的平均胆内温度65℃，第一次用水事件的用水量为20L。第二次用水事件中对应的平均进水温度为10℃，对应的平均胆内温度50℃，第二次用水事件的用水量也为20L。当需要对这两次用水事件的用水量进行对比时，由于两次用水事件对应的平均胆内温度不同，因此两次用水事件的实际用水量不具有比较意义。此时，可以将两次用水事件统一转换为某一标准温度(如45℃)下的标准温度用水量，例如，按照上面第一关系模型计算得到第一用水事件的标准温度用水量为31.4L，第二用水事件的标准温度用水量为22.9L。由于已将两次用水事件的用水量转换成同一标准温度(45℃)下的标准温度用水量，进而使得两次用水事件的用水量具有可比性。在本实施例中，根据第一用水事件的标准温度用水量31.4L和第二用水事件的标准温度用水量22.9L的比较结果可以发现，第一用水事件的标准温度用水量要大于第二用水事件的标准温度用水量。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第二关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0。

在本实施例中，需要说明的是，本实施例提供的第二关系模型引入了平均胆内温度矫正因子β，平均胆内温度矫正因子β用于矫正平均胆内温度在获取时存在的误差。举例来说，由于胆内温度一般由安装在胆内底部、中部或顶部的温度传感器获取，而利用这些温度传感器获取的温度计算平均胆内温度时，往往存在误差。例如，单单根据胆内底部、中部和顶部的温度传感器中的一个确定平均胆内温度时，不可避免地存在无法准确反映真实胆内温度的问题，而当同时根据胆内底部、中部和顶部的温度传感器中的两个或多个确定平均胆内温度时，虽然提高了平均胆内温度的准确度，但是由于各个温度传感器的比例关系的设定，也会导致存在一定的误差，为解决该问题，本实施例提供的第二关系模型引入了平均胆内温度矫正因子β，平均胆内温度矫正因子β用于矫正平均胆内温度在获取时存在的误差。其中，平均胆内温度矫正因子β的取值可以根据实际经验数据确定，也可以采用实验数据模拟的方式获得。例如，通过采用实验数据模拟的方式，可以得到平均胆内温度矫正因子β取值如下：

其中，T₁₁为设置在热水器底部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₂为设置在热水器中部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₃为设置在热水器顶部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₁’为设置在热水器底部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₂’为设置在热水器中部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₃’为设置在热水器顶部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值。

根据上面的平均胆内温度矫正因子β的确定方式可知，根据胆内温度的不同计算方式，确定与之匹配的胆内温度矫正因子的取值，从而能够矫正因不同获取方式在获取平均胆内温度时存在的误差。例如，当平均胆内温度采用T₁＝((0.2T₁₁+0.6T₁₂+0.2T₁₃)+(0.2T₁₁′+0.6T₁₂′+0.2T₁₃′))/2这种方式计算时，对应的取值为β＝1.1；当平均胆内温度采用((0.5T₁₁+0.5T₁₃)+(0.5T₁₁′+0.5T₁₃′))/2这种方式计算时，对应的取值为β＝0.9；当平均胆内温度采用T₁＝(T₁₁+T₁₁′)/2这种方式计算时，对应的取值为β＝0.85。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第三关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

在本实施例中，需要说明的是，本实施例提供的第三关系模型引入了网络延迟矫正因子α，网络延迟矫正因子α用于矫正因网络延迟带来的误差。举例来说，当确定热水器的标准温度用水量的处理过程在云服务器上实现时，云服务器需要接收热水器发送的温度信息，进而根据接收到的信息计算热水器的标准温度用水量，然而由于这些信息的传输存在网络时延，因此，可以引入网络延迟矫正因子α来矫正因网络延迟带来的误差。

在本实施例中，网络延迟矫正因子α的取值可以根据实际网络状况确定。例如当网络状况较好时，由于延迟较小，因此，网络延迟矫正因子α可以取一个较小的矫正值。而当网络状况较差时，由于延迟较大，因此，网络延迟矫正因子α可以取一个较大的矫正值。例如，在一种实现方式中，网络延迟矫正因子α根据网络情况的取值如下所示：

其中，第一网络状况的网络质量大于第二网络状况的网络质量，第二网络状况的网络质量大于第三网络状况的网络质量。

在本实施例中，举例来说，第一网络状况可以理解成网速位于50-200Mb之间，第二网络状况可以理解成网速位于5-50Mb之间，第三网络状况可以理解成网速位于0-5Mb之间。

此外，在另一种实现方式中，网络延迟矫正因子α根据网络情况的取值如下所示：

其中，k表示当前的网速，k₀表示热水器所在环境的最高网速，g表示网速影响因子，k₁表示第一网速阈值，k₂表示第二网速阈值，k₁＞k₂；

在本实施例中，网络延迟矫正因子α根据当前网速确定。举例来说，假设热水器所在环境的最高网速为100Mb，当前的网速为60Mb，第一网速阈值为50Mb，第二网速阈值为5Mb，则根据上述关系模型计算得到α的取值为1.04。例如，当前的网速为10Mb时，根据上述关系模型计算得到α的取值为1.45。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述胆内温度T₁和胆内温度矫正因子β根据下面第四关系模型确定：

其中，T₁₁为设置在热水器底部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₂为设置在热水器中部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₃为设置在热水器顶部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₁’为设置在热水器底部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₂’为设置在热水器中部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₃’为设置在热水器顶部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值。

在本实施例中，给出了胆内温度矫正因子的具体取值方式，由上面第四关系模型可知，胆内温度矫正因子的取值与胆内温度的计算方式有关，当采用不同的胆内温度计算方式时，对应选择匹配的胆内温度矫正因子，可以保证最后计算得到的标准温度用水量的准确度。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述网络延迟矫正因子α根据下面第五关系模型确定：

其中，k表示当前的网速，k₀表示热水器所在环境的最高网速，g表示网速影响因子，k₁表示第一网速阈值，k₂表示第二网速阈值，k₁＞k₂。

在本实施例中，给出了网络延迟矫正因子的具体取值方式，由上面第五关系模型可知，网络延迟矫正因子的取值与当前网速以及网速影响因子有关，在当前网速不同时，对应选择匹配的网络延迟矫正因子，可以有效弥补因网络时延带来的误差，进而可以保证最后计算得到的标准温度用水量的准确度。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述网络延迟矫正因子α根据下面第六关系模型确定：

其中，第一网络状况的网络质量大于第二网络状况的网络质量，第二网络状况的网络质量大于第三网络状况的网络质量。

在本实施例中，给出了网络延迟矫正因子的具体取值方式，由上面第六关系模型可知，网络延迟矫正因子的取值与当前网络状况有关，在当前网络状态不同时，对应选择匹配的网络延迟矫正因子，可以有效弥补因网络时延带来的误差，进而可以保证最后计算得到的标准温度用水量的准确度。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

确定热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长，并根据第七关系模型确定热水器的实际用水量：

M₀＝X*L

其中，M₀表示实际用水量，X表示平均水流量，L表示用水时长；

在本实施例中，当热水器内安装有水流量传感器时，可以根据热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长计算得到热水器的实际用水量。其中，热水器在用水过程中的平均水流量可以根据热水器在用水开始时刻的水流量以及在用水结束时刻的水流量的平均值得到。此外，为使得平均水流量的计算更为准确，还可以根据热水器在用水开始时刻的水流量、在用水中间时刻的水流量以及在用水结束时刻的水流量的平均值得到。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

确定热水器在用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度，并根据下面第八关系模型确定热水器的实际用水量：

其中，S表示热水器容积，T_{1_start}表示用水开始时刻的胆内温度，T_{1_end}表示用水结束时刻的胆内温度，T₂表示平均进水温度，T_refer表示预设基准温度。

在本实施例中，需要说明的是，由于水流量传感器成本较高，且寿命较短，精度有限，因此，对于未安装水流量传感器的热水器，或，已安装有水流量传感器但是传感器发生损坏的热水器，无法较为方便地获取用水量数据。为解决该问题，本实施例采用了一种处理方式，本实施例根据用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度以及上面所述的第八关系模型计算得到热水器的实际用水量，由此可见，在本实施例中，在缺乏流量传感器的前提下也能够顺利得到用水量数据，整个计算过程只需用到相关时刻的胆内温度数据和进水温度(热水器容积和预设基准温度可以理解成已知数据量)，而这些信息通过设置在内胆的温度传感器以及设置在入水口的温度传感器即可获取，且整个计算过程由计算机或处理器实现，简单方便，由此可知，热水器用水量的计算不再局限于流量传感器的使用，从而摆脱了热水器在生产过程中对流量传感器的依赖，进而降低了热水器的成本。

在本实施例中，需要说明的是，上述预设基准温度T_refer表示体感最佳热水温度，一般为40℃，可以根据季节调节。

举例来说，假设某一次用水事件中，用水开始时刻的胆内温度为65℃，用水结束时刻的胆内温度为45℃，热水器的容积为60L，进水温度为10℃，预设基准温度为40℃，则按照上面所示的第八关系模型计算后得到该用水事件对应的用水量为40L。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

获取热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长；将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，根据用水量预测模型的输出获取热水器的实际用水量；其中，所述用水量预测模型为预先采用训练用水事件对应的用水开始时刻的胆内温度、用水结束时刻的胆内温度和用水时长信息作为样本输入数据，且以所述训练用水事件对应的实际用水量信息作为样本输出数据，基于机器学习算法训练得到的。

在本实施例中，需要说明的是，由于水流量传感器成本较高，且寿命较短，精度有限，因此，对于未安装水流量传感器的热水器，或，已安装有水流量传感器但是传感器发生损坏的热水器，无法较为方便地获取用水量数据。为解决该问题，本实施例采用了一种处理方式，本实施例将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，进而根据用水量预测模型的输出可以获取热水器的用水量，由此可见，在本实施例中，在缺乏流量传感器的前提下也能够顺利得到用水量数据，整个计算过程只需用到相关时刻的胆内温度数据和用水时长信息，而这些信息通过设置在内胆的温度传感器以及相应的计时单元即可获取，且整个计算过程由计算机或处理器实现，简单方便，由此可知，热水器用水量的计算不再局限于流量传感器的使用，从而摆脱了热水器在生产过程中对流量传感器的依赖，进而降低了热水器的成本。由此可见，对于未安装水流量传感器的热水器，或，已安装有水流量传感器但是传感器发生损坏的热水器，可以根据大数据统计和人工智能的方式获取实际用水量。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述热水器用水量确定方法，还包括：

根据历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成用水量曲线；相应地，根据当前同一用水时间段内的标准温度用水量以及所述用水量曲线，确定当前的标准温度用水量超过历史最大标准温度用水量或低于历史最小标准温度用水量，则向用户发送提示信息；

在本实施例中，由于通过上述实施例的处理，可以将不同温度下的实际用水量转换成某个标准温度下的标准温度用水量，因此，使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。举例来说，在本实施例中，可以先根据历史用水周期(例如一周或一个月)中位于同一用水时间段(例如晚上20:00-22:00)内的标准温度用水量，生成用水量曲线，然后根据当前同一用水时间段内的标准温度用水量以及所述用水量曲线，判断当前的标准温度用水量是否超过历史最大标准温度用水量或低于历史最小标准温度用水量，若是，则向用户发送提示信息。由此可知，在本实施例中，可以先根据历史多个用水天数中位于同一用水时间段的标准温度用水量生成一个具有参考意义的用水量曲线，这个曲线代表了历史一周在该时间段的标准温度用水量情况，然后再获取当前同一用水时间段的标准温度用水量，并将该标准温度用水量与历史一周在该时间段的标准温度用水量情况进行比较，如果该标准温度用水量超过历史一周的最大标准温度用水量或低于历史一周的最小标准温度用水量，则可以向用户发送提示信息，以提示用户及时关注自己的用水量发生了较大变化，进而使得用户在关注用水量发生较大变化的同时，关注是否生活习惯发生了变化(例如是否变得不爱洗澡、是否洗澡用水过度等等)，或者，关注是否热水器的性能发生了变化(例如热水器老化故障等)，这些信息均有利于用户及时采取相应的措施。由此可见，由于本实施例能够将不同温度下的用水量转化成某一温度下的标准温度用水量，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述热水器用水量确定方法，还包括：

根据第一历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第一用水量曲线；根据第二历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第二用水量曲线；将第一用水量曲线与第二用水量曲线进行对比，并将对比结果发送给用户。

在本实施例中，由于通过上述实施例的处理，可以将不同温度下的实际用水量转换成某个标准温度下的标准温度用水量，因此，使得不同温度下的用水量具备可比性和可运算性，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。举例来说，在本实施例中，可以首先根据第一历史用水周期(例如9月份30天)中位于同一用水时间段(例如晚上20:00-22:00)内的标准温度用水量，生成第一用水量曲线，然后根据第二历史用水周期(例如10月份31天)中位于同一用水时间段(例如晚上20:00-22:00)内的标准温度用水量，生成第二用水量曲线，最后将9月份的第一用水量曲线与10月份的第二用水量曲线进行对比，并将对比结果发送给用户，从而使得用户可以查看9月份和10月份的用水量对比情况，从而便于用户发现某些规律，例如，假设10月份的第一周用水量相对于9月份的第一周明显减少，这表面10月份的第一周用户在家洗澡次数比较少，有可能是因为放假外出游玩的原因。需要说明的是，这里的历史用水周期可以为一个月，也可以为一周，也可以为连续的若干天，本实施例对此不作限定。由此可知，在本实施例中，可以根据不同历史用水周期的用水量曲线的对比情况进行不同历史用水周期之间用水情况的对比分析，通过两条或多条用水量曲线之间的直观对比，可以方便用户发现一些平时不易发现的用水规律或异常情况，从而可以提示用户进行相关的处理。例如，根据两条或多条用水量曲线之间的直观对比，可以使得用户及时关注在哪些天或哪些时间段的用水量发生了较大变化，进而可以推断生活习惯是否发生了变化(例如某段时间经常加班回家较晚、某段时间变得不爱洗澡、某段时间洗澡用水过于浪费等等)，或者，可以推断热水器的性能或热水器配件是否发生了变化(例如热水器漏水或花洒漏水等)，这些信息均有利于用户及时采取相应的措施。由此可见，由于本实施例能够将不同温度下的用水量转化成某一温度下的标准温度用水量，进而为基于用水量的数据分析提供了便利。

在本实施例中，需要说明的是，本实施例提供的热水器用水量确定方法可用于洗浴或餐饮等用水的储水式电热水器中。当然，本发明对此不作限定，根据实际需要，本实施例提供的热水器用水量确定方法还可用于其他用途的储水式电热水器中。

基于相同的发明构思，本发明另一实施例提供了一种热水器用水量确定装置，参见图2，本实施例提供的热水器用水量确定装置，包括：第一确定模块21、第二确定模块22和第三确定模块23，其中：

第一确定模块21，用于确定热水器的实际用水量；

第二确定模块22，用于确定热水器的实际用水量对应的用水温度；

第三确定模块23，用于根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述第三确定模块23，具体用于：

根据下面第一关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₁表示第一标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述第三确定模块23，具体用于：

根据下面第二关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述第三确定模块23，具体用于：

根据下面第三关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述胆内温度T₁和胆内温度矫正因子β根据下面第四关系模型确定：

其中，T₁₁为设置在热水器底部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₂为设置在热水器中部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₃为设置在热水器顶部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₁’为设置在热水器底部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₂’为设置在热水器中部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₃’为设置在热水器顶部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述网络延迟矫正因子α根据下面第五关系模型确定：

其中，k表示当前的网速，k₀表示热水器所在环境的最高网速，g表示网速影响因子，k₁表示第一网速阈值，k₂表示第二网速阈值，k₁＞k₂；

或，

所述网络延迟矫正因子α根据下面第六关系模型确定：

其中，第一网络状况的网络质量大于第二网络状况的网络质量，第二网络状况的网络质量大于第三网络状况的网络质量。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述第一确定模块21，具体用于：

确定热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长，并根据第七关系模型确定热水器的实际用水量：

M₀＝X*L

其中，M₀表示实际用水量，X表示平均水流量，L表示用水时长；

或，

确定热水器在用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度，并根据下面第八关系模型确定热水器的实际用水量：

其中，S表示热水器容积，T_{1_start}表示用水开始时刻的胆内温度，T_{1_end}表示用水结束时刻的胆内温度，T₂表示平均进水温度，T_refer表示预设基准温度；

或，

获取热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长；将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，根据用水量预测模型的输出获取热水器的实际用水量；其中，所述用水量预测模型为预先采用训练用水事件对应的用水开始时刻的胆内温度、用水结束时刻的胆内温度和用水时长信息作为样本输入数据，且以所述训练用水事件对应的实际用水量信息作为样本输出数据，基于机器学习算法训练得到的。

基于上述实施例的内容，在本实施例中，所述热水器用水量确定装置，还包括：分析模块，用于：

根据历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成用水量曲线；相应地，根据当前同一用水时间段内的标准温度用水量以及所述用水量曲线，确定当前的标准温度用水量超过历史最大标准温度用水量或低于历史最小标准温度用水量，则向用户发送提示信息；

或，

根据第一历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第一用水量曲线；根据第二历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第二用水量曲线；将第一用水量曲线与第二用水量曲线进行对比，并将对比结果发送给用户。

由于本实施例提供的热水器用水量确定装置可以用于执行上述实施例所述的热水器用水量确定方法，其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。

基于相同的发明构思，本发明另一实施例提供了一种热水器，该热水器包括如上面实施例所述的热水器用水量确定装置。

由于本实施例提供的热水器包括上面实施例所述的热水器用水量确定装置，因此其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。

基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种电子设备，参见图3，所述电子设备具体包括如下内容：处理器301、存储器302、通信接口303和通信总线304；

其中，所述处理器301、存储器302、通信接口303通过所述通信总线304完成相互间的通信；所述通信接口303用于实现各建模软件及智能制造装备模块库等相关设备之间的传输；

所述处理器301用于调用所述存储器302中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述热水器用水量确定方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：确定热水器的实际用水量；确定热水器的实际用水量对应的用水温度；根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。

基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述热水器用水量确定方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：确定热水器的实际用水量；确定热水器的实际用水量对应的用水温度；根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量。

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的热水器用水量确定方法。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”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。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，在本发明中，诸如“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

此外，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

此外，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种热水器用水量确定方法，其特征在于，包括：

确定热水器的实际用水量；

确定热水器的实际用水量对应的用水温度；

根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量；

其中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量，具体包括：

根据下面第二关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0；

或，

根据下面第三关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

2.根据权利要求1所述的热水器用水量确定方法，其特征在于，平均胆内温度T₁和平均胆内温度矫正因子β根据下面第四关系模型确定：

其中，T₁₁为设置在热水器底部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₂为设置在热水器中部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₃为设置在热水器顶部的温度传感器在用水开始时刻测量的温度值，T₁₁’为设置在热水器底部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₂’为设置在热水器中部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值，T₁₃’为设置在热水器顶部的温度传感器在用水结束时刻测量的温度值。

3.根据权利要求1所述的热水器用水量确定方法，其特征在于，网络延迟矫正因子α根据下面第五关系模型确定：

其中，k表示当前的网速，k₀表示热水器所在环境的最高网速，g表示网速影响因子，k₁表示第一网速阈值，k₂表示第二网速阈值，k₁＞k₂；

或，

网络延迟矫正因子α根据下面第六关系模型确定：

其中，第一网络状况的网络质量大于第二网络状况的网络质量，第二网络状况的网络质量大于第三网络状况的网络质量。

4.根据权利要求1所述的热水器用水量确定方法，其特征在于，所述确定热水器的实际用水量，具体包括：

确定热水器在用水过程中的平均水流量以及用水时长，并根据第七关系模型确定热水器的实际用水量：

M₀＝X*L

其中，M₀表示实际用水量，X表示平均水流量，L表示用水时长；

或，

确定热水器在用水开始时刻和在用水结束时刻的胆内温度，并根据下面第八关系模型确定热水器的实际用水量：

其中，S表示热水器容积，T_{1_start}表示用水开始时刻的胆内温度，T_{1_end}表示用水结束时刻的胆内温度，T₂表示平均进水温度，T_refer表示预设基准温度；

或，

获取热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长；将热水器在用水开始时刻的胆内温度、在用水结束时刻的胆内温度，以及，对应的用水时长输入预置的用水量预测模型中，根据用水量预测模型的输出获取热水器的实际用水量；其中，所述用水量预测模型为预先采用训练用水事件对应的用水开始时刻的胆内温度、用水结束时刻的胆内温度和用水时长信息作为样本输入数据，且以所述训练用水事件对应的实际用水量信息作为样本输出数据，基于机器学习算法训练得到的。

5.根据权利要求1所述的热水器用水量确定方法，其特征在于，还包括：

根据历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成用水量曲线；相应地，根据当前同一用水时间段内的标准温度用水量以及所述用水量曲线，确定当前的标准温度用水量超过历史最大标准温度用水量或低于历史最小标准温度用水量，则向用户发送提示信息；

或，

根据第一历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第一用水量曲线；根据第二历史用水周期中位于同一用水时间段内的标准温度用水量，生成第二用水量曲线；将第一用水量曲线与第二用水量曲线进行对比，并将对比结果发送给用户。

6.一种热水器用水量确定装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定热水器的实际用水量；

第二确定模块，用于确定热水器的实际用水量对应的用水温度；

第三确定模块，用于根据热水器的实际用水量、实际用水量对应的用水温度，以及，预设标准温度，确定热水器的标准温度用水量；

其中，所述实际用水量对应的用水温度包括：进水温度和胆内温度；

相应地，所述第三确定模块，具体用于：

根据下面第二关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₂表示第二标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，β表示平均胆内温度矫正因子，β＞0；

或，

根据下面第三关系模型确定热水器的标准温度用水量：

其中，M₃表示第三标准温度用水量，M₀表示实际用水量，T₀表示预设标准温度，T₁表示平均胆内温度，T₂表示平均进水温度，α表示网络延迟矫正因子，α＞0。

7.一种热水器，其特征在于，包括如权利要求6所述的热水器用水量确定装置。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述热水器用水量确定方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述热水器用水量确定方法的步骤。

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