CN112880201A - 热水器参数调节方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种热水器参数调节方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于云端服务器，包括：获取第一热水器的历史使用数据，其中，所述历史使用数据包括所述第一热水器每次使用时的参数信息；根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景；根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新，用以解决热水器使用时的节能环保问题，以及因热水器数据采集不充分，导致热水器使用参数不符合用户使用需求的问题。

Description

热水器参数调节方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及智能家居领域，尤其涉及一种热水器参数调节方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着生活水平的提高，家居设备也越来越完备，比如，热水器的出现可以保证人们可以随时使用热水，方便人们的日常生活。

但是，现有的热水器一般采用人为的方式来调节参数，需要等待一段时间后才可以使用热水，人们使用起来并不方便；或是采用全天加热的方式来保证人们可以随时使用热水，造成水资源浪费，以及造成燃气或电能消耗，既不节能也不环保；也有少部分热水器对用户的使用数据进行采集，根据采集来的数据对热水器参数进行调节，但这种方式可能会存在数据采集片面的情况，导致调节后的热水器参数不能很好的符合人们的使用需求，影响人们的使用体验。

发明内容

本申请提供了一种热水器参数调节方法、装置、设备及存储介质，用以解决热水器使用时的节能环保问题，以及因热水器数据采集不充分，导致热水器使用参数不符合用户使用需求的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种热水器参数调节方法，应用于云端服务器，包括：

获取第一热水器的历史使用数据，其中，所述历史使用数据包括所述第一热水器每次使用时的参数信息；

根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景；

根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；

利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

可选地，所述每次使用时的参数信息包括：使用时间段、使用温度、使用时长、使用流量和使用位置；

所述使用场景包括：预计使用时间段、预计使用温度的取值范围、预计使用时长的取值范围、预计使用流量的取值范围和预计使用位置。

可选地，所述根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景，包括：

对所述每次使用时的参数信息进行聚类，获得所述第一热水器的各使用场景。

可选地，所述对所述每次使用时的参数信息进行聚类，获得所述第一热水器的各使用场景，包括：

按照所述使用时间段和所述使用位置，对所述历史使用数据进行划分，获得各数据子集合，其中，一个所述数据子集合中的所述历史使用数据满足以下条件：各所述使用位置相同；并且，各所述使用时间段之间有重叠，或者，两个所述使用时间段的结束时间点的差值不超过预设值；

分别对每个所述数据子集合进行以下处理：对所述数据子集合中所述参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得所述数据子集合对应的使用场景，作为所述第一热水器的使用场景。

可选地，所述对所述数据子集合中所述参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得所述数据子集合对应的使用场景，作为所述第一热水器的使用场景，包括：

提取所述数据子集合中的各所述使用时间段，获取各所述使用时间段的最早起始时间点，以及各所述使用时间段中的最晚结束时间点，将所述最早起始时间点和所述最晚结束时间点所限定的时间段，作为所述使用场景的预计使用时间段；

提取所述数据子集合中的各所述使用温度，获取各所述使用温度中的温度最小值和温度最大值，将所述温度最小值和所述温度最大值所限定的温度取值范围，作为所述使用场景的预计使用温度的取值范围；

提取所述数据子集合中的各所述使用时长，获取各所述使用时长中的最小时长和最大时长，将所述最小时长和所述最大时长所限定的时长取值范围，作为所述使用场景的预计使用时长的取值范围；

提取所述数据子集合中的各所述使用流量，获取各所述使用流量中的最小流量和最大流量，将所述最小流量和所述最大流量所限定的流量取值范围，作为所述使用场景的预计使用流量的取值范围；

将所述数据子集合对应的所述使用位置，作为所述使用场景的预计使用位置。

可选地，所述根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器，包括：

分别对所述第一热水器的每个所述使用场景，进行以下处理：

将所述第一热水器的使用场景，分别与各备选热水器各自的历史使用场景进行比对，获得每个所述历史场景各自对应的对比相似度；

获取所述对比相似度大于预设相似度的所述历史使用场景，作为相似场景；

将对应有所述相似场景的所述备选热水器，作为与所述第一热水器具有相似使用场景的所述第二热水器。

可选地，所述利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

分别将所述第二热水器的每个所述使用场景作为参照场景进行以下处理：

分别对所述第一热水器的每个使用场景进行以下判断：判断所述第一热水器的所述使用场景与所述参照场景是否满足预设条件；若满足，采用所述参照场景中各参数的取值，调整所述第一热水器的所述使用场景中各参数的取值；若不满足，将所述参照场景作为所述第一热水器的新的使用场景；

其中，所述预设条件包括：所述第一热水器的所述使用场景中的第一时间段，与所述参照场景的第二使用时间段重叠；并且，所述第一热水器的所述使用场景中的使用位置，与所述参照场景的使用位置相同。

可选地，所述采用所述参照场景中各参数的取值，调整所述第一热水器的所述使用场景中各参数的取值，包括：

从所述参照场景的预计使用时间段和所述第一热水器的所述使用场景中的预计使用时间段中，获取最早开始时间点以及最晚终止时间点，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用时间段，更新为所述最早开始时间点和所述最晚终止时间点所限定的时间段；

从所述参照场景的预计使用温度的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的预计使用温度的取值范围中，获取温度最大值和温度最小值，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用温度的取值范围，更新为所述温度最大值和所述温度最小值所限定的范围；

从所述参照场景的预计使用时长的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的所述预计使用时长的取值范围中，获取最大时长和最小时长，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用时长的取值范围，更新为所述最大时长和所述最小时长所限定的范围；

可选地，所述利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

当所述第二热水器的数量大于1时，分别计算各所述第二热水器与所述第一热水器的匹配度，获取所述匹配度大于预设匹配度的第二热水器，作为参考热水器；

利用所述参考热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

从所述参照场景的预计使用流量的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的所述预计使用流量的取值范围中，获取最大流量和最小流量，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用流量的取值范围，更新为所述最大流量和所述最小流量所限定的范围。

第二方面，本申请实施例提供了一种热水器参数调节装置，包括：

获取模块，用于获取第一热水器的历史使用数据，其中，所述历史使用数据包括所述第一热水器每次使用时的参数信息；

聚类模块，用于根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景；

匹配模块，用于根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；

更新模块，用于利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的热水器参数调节方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的热水器参数调节方法。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，通过获取第一热水器的历史使用数据，并根据该历史使用数据获取第一热水器的各使用场景，获取与用户使用的第一热水器具有相似使用场景的第二热水器，利用第二热水器的使用场景来对第一热水器的使用场景进行更新，本申请实施例按照使用场景使用第一热水器，不采用全天加热及用户手动调节热水器参数的方式，既方便用户使用又做到了节能环保，此外，通过采用相似的第二热水器的使用场景对第一热水器的使用场景进行更新，能够有效防止因第一热水器的历史使用数据采集不充分，导致确定出的第一热水器的使用场景，不符合用户使用需求的情况。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中热水器参数调节系统示意图；

图2为本申请实施例中第一热水器结构示意图；

图3为本申请实施例中热水器参数调节方法的流程示意图；

图4为本申请实施例中使用场景的示意图；

图5为本申请实施例中的使用时间和使用水温坐标系聚类示意图；

图6为本申请实施例中热水器参数调节方法的具体流程示意图；

图7为本申请实施例中热水器参数调节装置示意图；

图8为本申请实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本申请实施例提供了一种热水器参数调节系统，包括：云端服务器1和第一热水器2；

云端服务器1与第一热水器2通讯连接，云端服务器1统计第一热水器2每次使用时发送的使用数据，获得该第一热水器2的历史使用数据，其中，云端服务器1可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个具体实施例中，第一热水器2初始使用时，可以划定预设的数据采集时间段，在预设的数据采集时间段内，可以由用户按照自己的使用需求手动调节热水器的参数，比如，预设的数据采集时间段为一个月，也可以为两个星期或者说两个月，在此并不对该预设的数据采集时间段做具体限定，可以根据实际情况需要选择合适的预设的数据采集时间段。

如图2所示，第一热水器2包括：数据采集单元21、控制单元22和通信单元23，数据采集单元21与控制单元22相连接，通信单元23分别与数据采集单元21、控制单元22，以及云端服务器1通信连接；

第一热水器2在预设的数据采集时间段内，由控制单元22控制数据采集单元21获取用户的历史使用数据，并通过通信单元23将用户的历史使用数据上传至云端服务器1。

云端服务器1通过通信单元23将历史使用数据的处理结果反馈给第一热水器2的控制单元22，由该控制单元22根据反馈结果调节第一热水器2的参数。

如图3所示，在一个实施例中，提供了一种热水器参数调节方法，其方法流程具体如下：

步骤301，获取第一热水器的历史使用数据。

其中，历史使用数据包括第一热水器历史上每次使用时的参数信息。

在一个具体实施例中，每次使用时的参数信息包括：使用时间段、使用温度、使用时长、使用流量和使用位置；

其中，采用使用时长和使用流量能够确定用户每次用水的总量，第一热水器根据该用水的总量来选择水箱的进水量，不必将水箱加满，保证不会浪费多余的电力资源或煤矿资源去加热用户不会使用到的水，实现了节能环保。

一般一户家庭只需要安装一台热水器，该热水器用于厨房、卫生间等多处位置。具体地，第一热水器设置有多个出水管，将第一热水器的各出水管分别对应一个使用位置，例如，第一出水管对应卫生间，第二出水管对应厨房。

步骤302，根据历史使用数据，获取第一热水器的各使用场景。

其中，使用场景是指一个集中使用时间段内各参数的取值，换言之，使用场景就是用来体现用户使用习惯或喜好的。

在一个具体实施例中，如图4所示，使用场景包括：预计使用时间段、预计使用温度的取值范围、预计使用时长的取值范围、预计使用流量的取值范围和预计使用位置。

在一个具体实施例中，根据历史使用数据，获取第一热水器的各使用场景，包括：

对每次使用时的参数信息进行聚类，获得第一热水器的各使用场景。

此处并不限定聚类的方法，可以选用K-Means(K均值)聚类法、均值偏移聚类法、基于密度的聚类方法、基于高斯混合模型的最大期望聚类方法等。

在一个具体实施例中，对每次使用时的参数信息进行聚类，获得第一热水器的各使用场景，包括：

按照使用时间段和使用位置，对历史使用数据进行划分，获得各数据子集合，其中，一个数据子集合中的历史使用数据满足以下条件：各使用位置相同；并且，各使用时间段之间有重叠，或者，两个使用时间段的结束时间点的差值不超过预设值；

分别对每个数据子集合进行以下处理：对数据子集合中参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得数据子集合对应的使用场景，作为第一热水器的使用场景。

在本实施例中，按照使用时间段和使用位置划分，比如，将使用时间段在上午9：00～9：30内，使用位置为卫生间的历史使用数据划分进一个数据子集合中，此处仅为举例说明，并不用于限定本申请的时间段划分，以及使用位置的划分。

在一个具体实施例中，对数据子集合中参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得数据子集合对应的使用场景，作为第一热水器的使用场景，包括：

提取数据子集合中的各使用时间段，获取各使用时间段的最早起始时间点，以及各使用时间段中的最晚结束时间点，将最早起始时间点和最晚结束时间点所限定的时间段，作为使用场景的预计使用时间段；

提取数据子集合中的各使用温度，获取各使用温度中的温度最小值和温度最大值，将温度最小值和温度最大值所限定的温度取值范围，作为使用场景的预计使用温度的取值范围；

提取数据子集合中的各使用时长，获取各使用时长中的最小时长和最大时长，将最小时长和最大时长所限定的时长取值范围，作为使用场景的预计使用时长的取值范围；

提取数据子集合中的各使用流量，获取各使用流量中的最小流量和最大流量，将最小流量和最大流量所限定的流量取值范围，作为使用场景的预计使用流量的取值范围；

将数据子集合对应的使用位置，作为使用场景的预计使用位置。

在一个具体实施例中，对数据子集合中参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得数据子集合对应的使用场景，作为第一热水器的使用场景，包括：

以使用时间段、使用温度、使用时长和使用流量为坐标轴，构建多维坐标系；

将数据子集合中包括的第一热水器每次使用时的参数信息，作为数据点，填入进多维坐标系内，将集中分布在一个区域内的数据点进行整合，作为第一热水器的使用场景。

比如，如图5所示，以使用时间和使用水温为例构建多维坐标系，将集中分布在一个区域内的数据点进行整合，获得第一热水器的两个使用场景。

参照图5，以使用时间和使用水温作为坐标系的x轴和y轴，其中，使用时间可以作为y轴，也可以作为x轴，使用水温可以作为y轴，也可以作为x轴，以八次第一热水器使用时的参数信息为例，对应于图上为八个数据点，将集中分布在一个区域的数据点进行整合，从而获取到第一热水器的两个使用场景。

步骤303，根据第一热水器的各使用场景，确定与第一热水器具有相似使用场景的第二热水器。

在一个具体实施例中，根据第一热水器的各使用场景，确定与第一热水器具有相似使用场景的第二热水器，包括：

分别对第一热水器的每个使用场景，进行以下处理：

将第一热水器的使用场景，分别与各备选热水器各自的历史使用场景进行比对，获得每个历史场景各自对应的对比相似度；

获取对比相似度大于预设相似度的历史使用场景，作为相似场景；

将对应有相似场景的备选热水器，作为与第一热水器具有相似使用场景的第二热水器。

步骤304，利用第二热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新。

在一个具体实施例中，利用第二热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

分别将第二热水器的每个使用场景作为参照场景进行以下处理：

分别对第一热水器的每个使用场景进行以下判断：判断第一热水器的使用场景与参照场景是否满足预设条件；若满足，采用参照场景中各参数的取值，调整第一热水器的使用场景中各参数的取值；若不满足，将参照场景作为第一热水器的新的使用场景；

其中，预设条件包括：第一热水器的使用场景中的第一时间段，与参照场景的第二使用时间段重叠；并且，第一热水器的使用场景中的使用位置，与参照场景的使用位置相同。

比如，第一热水器的使用场景的预计使用时间段为：上午9：00～9：30，预计使用位置为卫生间；

参照场景的预计使用时间段为：下午9：00～9：30，预计使用位置为卫生间；

第一热水器的使用场景与参照场景的预计使用时间段没有重叠，则将参照场景作为第一热水器新的使用场景，通过这种方式可以解决历史使用数据采集不充分所造成的问题，并且可以获取到用户可能会使用的但并未采集到的使用场景，从而使更新后的使用场景更加符合用户的使用需求，提升用户的使用体验。

在一个具体实施例中，采用参照场景中各参数的取值，调整第一热水器的使用场景中各参数的取值，包括：

从参照场景的预计使用时间段和第一热水器的使用场景中的预计使用时间段中，获取最早开始时间点以及最晚终止时间点，将第一热水器的使用场景的预计使用时间段，更新为最早开始时间点和最晚终止时间点所限定的时间段；

从参照场景的预计使用温度的取值范围和第一热水器的使用场景的预计使用温度的取值范围中，获取温度最大值和温度最小值，将第一热水器的使用场景的预计使用温度的取值范围，更新为温度最大值和温度最小值所限定的范围；

从参照场景的预计使用时长的取值范围和第一热水器的使用场景的预计使用时长的取值范围中，获取最大时长和最小时长，将第一热水器的使用场景的预计使用时长的取值范围，更新为最大时长和最小时长所限定的范围；

从参照场景的预计使用流量的取值范围和第一热水器的使用场景的预计使用流量的取值范围中，获取最大流量和最小流量，将第一热水器的使用场景的预计使用流量的取值范围，更新为最大流量和最小流量所限定的范围。

利用第二热水器的使用场景的参数取值，调整第一热水器的使用场景的参数取值，使第一热水器更新后的使用场景更加符合用户的使用习惯，在节能环保的同时，又极大提升了用户的使用体验。

在一个实施例中利用第二热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

当第二热水器的数量大于1时，分别计算各第二热水器与第一热水器的匹配度，获取匹配度大于预设匹配度的第二热水器，作为参考热水器；

利用参考热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新。

具体实施时，可以利用余弦相似性计算第一热水器与各第二热水器间的匹配度。比如，利用

计算第一热水器与各第二热水器间的匹配度，其中，H_αβ代表第一热水器与第二热水器的相似性，N(α)代表用户α聚类出来的场景个数，N(β)代表用户β聚类出来的场景个数，N(α)∩N(β)代表用户α与用户β相似场景的个数；将匹配度大于预设匹配度的第二热水器作为参考热水器，利用参考热水器的各使用场景对第一热水器使用场景进行更新，其更新方法如下：

分别将参考热水器的每个使用场景作为参照场景进行以下处理：

分别对第一热水器的每个使用场景进行以下判断：判断第一热水器的使用场景与参照场景是否满足预设条件；若满足，采用参照场景中各参数的取值，调整第一热水器的使用场景中各参数的取值；若不满足，将参照场景作为第一热水器的新的使用场景；

其中，预设条件包括：第一热水器的使用场景中的第一时间段，与参照场景的第二使用时间段重叠；并且，第一热水器的使用场景中的使用位置，与参照场景的使用位置相同。

其中，在满足的情况下，可以参照采用第二热水器的参照场景对第一热水器的使用场景进行更新的过程，此处不再详述。

如图6所示，提供一个具体的进行参数调节的实施例：

步骤601，第一热水器在预设时间段内，采集用户的历史使用数据。

第一热水器在预设的数据采集时间段内，用户设定第一热水器的水箱加满，全天时间内加热，并手动调整热水器的参数。

步骤602，第一热水器将历史使用数据上传至云端服务器。

步骤603，云端服务器利用均值偏移算法，对第一热水器的历史使用数据进行聚类，获得第一热水器的各使用场景。

步骤604，云端服务器确定与第一热水器相似的第二热水器。

其中，确定与第一热水器相似的第二热水器包括：当第一热水器与备选热水器具有相似场景时，则认为第一热水器与该备选热水器相似，将该备选热水器作为第二热水器。

步骤605，云端服务器判断第一热水器与第二热水器的每个使用场景中的使用时间段是否重叠，若是执行步骤606，若否执行步骤607。

步骤606，云端服务器采用第二热水器的使用场景中各参数的取值，调整第一热水器的使用场景中各参数的取值。

步骤607，云端服务器将第二热水器的使用场景作为第一热水器的新的使用场景。

当第二热水器的数量大于1时，分别计算各第二热水器与第一热水器的匹配度，获取匹配度大于预设匹配度的第二热水器，作为参考热水器；利用参考热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新。

步骤608，第一热水器根据更新后的各使用场景的参数取值对第一热水器参数进行调节。

基于同一构思，本申请实施例中提供了一种热水器参数调节装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图7所示，该装置主要包括：

获取模块701，用于获取第一热水器的历史使用数据，其中，历史使用数据包括第一热水器每次使用时的参数信息；

聚类模块702，用于根据历史使用数据，获取第一热水器的各使用场景；

匹配模块703，用于根据第一热水器的各使用场景，确定与第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；

更新模块704，用于利用第二热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新。

基于同一构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备，如图8所示，该电子设备主要包括：处理器801、存储器802和通信总线803，其中，处理器801和存储器802通过通信总线803完成相互间的通信。其中，存储器802中存储有可被至处理器801执行的程序，处理器801执行存储器802中存储的程序，实现如下步骤：获取第一热水器的历史使用数据；根据历史使用数据，获取第一热水器的各使用场景；根据第一热水器的各使用场景，确定与第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；利用第二热水器的各使用场景对第一热水器的各使用场景进行更新。

上述电子设备中提到的通信总线803可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线803可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器802可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器801的存储装置。

上述的处理器801可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等，还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的热水器参数调节方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如DVD)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

需要说明的是，在本文中，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。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的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申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种热水器参数调节方法，其特征在于，应用于云端服务器，包括：

获取第一热水器的历史使用数据，其中，所述历史使用数据包括所述第一热水器每次使用时的参数信息；

根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景；

根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；

利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

2.根据权利要求1所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述每次使用时的参数信息包括：使用时间段、使用温度、使用时长、使用流量和使用位置；

所述使用场景包括：预计使用时间段、预计使用温度的取值范围、预计使用时长的取值范围、预计使用流量的取值范围和预计使用位置。

3.根据权利要求2所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景，包括：

对所述每次使用时的参数信息进行聚类，获得所述第一热水器的各使用场景。

4.根据权利要求3所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述对所述每次使用时的参数信息进行聚类，获得所述第一热水器的各使用场景，包括：

按照所述使用时间段和所述使用位置，对所述历史使用数据进行划分，获得各数据子集合，其中，一个所述数据子集合中的所述历史使用数据满足以下条件：各所述使用位置相同；并且，各所述使用时间段之间有重叠，或者，两个所述使用时间段的结束时间点的差值不超过预设值；

分别对每个所述数据子集合进行以下处理：对所述数据子集合中所述参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得所述数据子集合对应的使用场景，作为所述第一热水器的使用场景。

5.根据权利要求4所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述对所述数据子集合中所述参数信息中的每个参数分别进行聚类，获得所述数据子集合对应的使用场景，作为所述第一热水器的使用场景，包括：

提取所述数据子集合中的各所述使用时间段，获取各所述使用时间段的最早起始时间点，以及各所述使用时间段中的最晚结束时间点，将所述最早起始时间点和所述最晚结束时间点所限定的时间段，作为所述使用场景的预计使用时间段；

提取所述数据子集合中的各所述使用温度，获取各所述使用温度中的温度最小值和温度最大值，将所述温度最小值和所述温度最大值所限定的温度取值范围，作为所述使用场景的预计使用温度的取值范围；

提取所述数据子集合中的各所述使用时长，获取各所述使用时长中的最小时长和最大时长，将所述最小时长和所述最大时长所限定的时长取值范围，作为所述使用场景的预计使用时长的取值范围；

提取所述数据子集合中的各所述使用流量，获取各所述使用流量中的最小流量和最大流量，将所述最小流量和所述最大流量所限定的流量取值范围，作为所述使用场景的预计使用流量的取值范围；

将所述数据子集合对应的所述使用位置，作为所述使用场景的预计使用位置。

6.根据权利要求1至5任一项所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器，包括：

分别对所述第一热水器的每个所述使用场景，进行以下处理：

将所述第一热水器的使用场景，分别与各备选热水器各自的历史使用场景进行比对，获得每个所述历史场景各自对应的对比相似度；

获取所述对比相似度大于预设相似度的所述历史使用场景，作为相似场景；

将对应有所述相似场景的所述备选热水器，作为与所述第一热水器具有相似使用场景的所述第二热水器。

7.根据权利要求2所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

分别将所述第二热水器的每个所述使用场景作为参照场景进行以下处理：

分别对所述第一热水器的每个使用场景进行以下判断：判断所述第一热水器的所述使用场景与所述参照场景是否满足预设条件；若满足，采用所述参照场景中各参数的取值，调整所述第一热水器的所述使用场景中各参数的取值；若不满足，将所述参照场景作为所述第一热水器的新的使用场景；

其中，所述预设条件包括：所述第一热水器的所述使用场景中的第一时间段，与所述参照场景的第二使用时间段重叠；并且，所述第一热水器的所述使用场景中的使用位置，与所述参照场景的使用位置相同。

8.根据权利要求7所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述采用所述参照场景中各参数的取值，调整所述第一热水器的所述使用场景中各参数的取值，包括：

从所述参照场景的预计使用时间段和所述第一热水器的所述使用场景中的预计使用时间段中，获取最早开始时间点以及最晚终止时间点，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用时间段，更新为所述最早开始时间点和所述最晚终止时间点所限定的时间段；

从所述参照场景的预计使用温度的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的预计使用温度的取值范围中，获取温度最大值和温度最小值，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用温度的取值范围，更新为所述温度最大值和所述温度最小值所限定的范围；

从所述参照场景的预计使用时长的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的所述预计使用时长的取值范围中，获取最大时长和最小时长，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用时长的取值范围，更新为所述最大时长和所述最小时长所限定的范围；

从所述参照场景的预计使用流量的取值范围和所述第一热水器的所述使用场景的所述预计使用流量的取值范围中，获取最大流量和最小流量，将所述第一热水器的所述使用场景的预计使用流量的取值范围，更新为所述最大流量和所述最小流量所限定的范围。

9.根据权利要求1至5任一项、7或8所述的热水器参数调节方法，其特征在于，所述利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新，包括：

当所述第二热水器的数量大于1时，分别计算各所述第二热水器与所述第一热水器的匹配度，获取所述匹配度大于预设匹配度的第二热水器，作为参考热水器；

利用所述参考热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

10.一种热水器参数调节装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一热水器的历史使用数据，其中，所述历史使用数据包括所述第一热水器每次使用时的参数信息；

聚类模块，用于根据所述历史使用数据，获取所述第一热水器的各使用场景；

匹配模块，用于根据所述第一热水器的各使用场景，确定与所述第一热水器具有相似使用场景的第二热水器；

更新模块，用于利用所述第二热水器的各使用场景对所述第一热水器的各使用场景进行更新。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现权利要求1至9任一项所述热水器参数调节方法。

12.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现1至9任一项所述热水器参数调节方法。

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