CN114820227A

CN114820227A - 储能方法及装置

Info

Publication number: CN114820227A
Application number: CN202110123048.1A
Authority: CN
Inventors: 吴远刚; 许升; 高山
Original assignee: Qingdao Haier Smart Technology R&D Co Ltd; Haier Smart Home Co Ltd
Current assignee: Qingdao Haier Smart Technology R&D Co Ltd; Haier Smart Home Co Ltd
Priority date: 2021-01-29
Filing date: 2021-01-29
Publication date: 2022-07-29

Abstract

本申请涉及智能家电技术领域，公开一种储能方法，包括：获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量；目标用电设备为用电量受天气因素影响的用电设备；根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。本公开实施例提供的储能方法能够结合与天气相关的用电设备的在未来设定时段内的用电量预估情况，合理控制蓄电设备进行储电，从而改变了现有技术中满额蓄电的方式，通过灵活蓄电来降低蓄电设备在储电阶段电量的自然损耗，以进而可以有效降低用户的用电成本。本申请还公开一种储能装置。

Description

储能方法及装置

技术领域

本申请涉及智能家电技术领域，例如涉及一种储能方法及装置。

背景技术

目前，对于一些偏远山区，由于电力供应不稳定、电压输送损耗较大等因素的影响，往往不能保证用户的全天正常用电需求；以及在一些用户、工厂密集的地区，一般施行“分时电价”的用电政策，在白天的峰值时段收费标准较高，晚上的低谷阶段收费标准较低，使得用户的用电成本也是在波动变化的，若白天用电过多则会造成较高的用电成本。正是面对这些不同情况的用电需求，民用分布式储能技术近年来逐渐在市场上推广开来，分布式储能是指通过介质或设备把电能存储起来，在需要时再释放出来的过程，它对于保障偏远地区居民的稳定用电、降低用户用电成本、提高能源利用效率、实现能源的可持续发展等方面均具有重大的战略意义。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

由于日常生活中用户开启用电设备的时间和数量的不确定性，现有的用于家庭的储能蓄电方式一般都是满额充电方式，也即将蓄电用的蓄电池充满即止的单一蓄电形式，以防止出现用电缺额的问题；但是由于现在的蓄电池技术的限制，普遍存在电量缓慢损耗的情况，即“自放电现象”，因此现有家庭储能的满电存储方式往往不能兼顾电量自然损耗所造成的用电成本。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种储能方法及装置，能够结合用电设备情况合理调整蓄电电量。

在一些实施例中，储能方法包括：

获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量；目标用电设备为用电量受天气因素影响的用电设备；根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

在一些实施例中，储能装置包括：

天气获取模块，其被配置为获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；用电量预测模块，其被配置为基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量；目标用电设备为用电量与天气存在关联的用电设备；蓄电调整模块，其被配置为根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

在一些实施例中，储能装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，处理器被配置为在执行程序指令时，执行上述的储能方法。

本公开实施例提供的储能方法及装置，可以实现以下技术效果：

本实施例提供的储能方法，能够结合与天气相关的用电设备的在未来设定时段内的用电量预估情况，合理控制蓄电设备进行储电，从而改变了现有技术中满额蓄电的方式，通过灵活蓄电来降低蓄电设备在储电阶段电量的自然损耗，以进而可以有效降低用户的用电成本。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一种储能方法的流程示意图；

图2是本公开又一实施例提供的一种储能方法的流程示意图；

图3是本公开又一实施例提供的一种储能方法的流程示意图；

图4是本公开又一实施例提供的一种储能装置的示意图；

图5是本公开又一实施例提供的一种储能装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。

在本公开一些实施例中，天气预测信息是指预测的、与天气相关联的信息，信息包含一种或多种天气因素。这里，天气因素包括但不限于环境温度、气压、环境湿度、风、云、雾、雨、闪、雪、霜、雷、雹、霾等。

可选的，本实施例中基于上述天气因素构建有一种或多种天气类别，每一天气类别可以是单独一种天气因素，也可以是几种天气因素的组合。

示例性的，构建的天气类别有“高热高湿天气”、“低温高湿天气”、“高温低湿天气”等；其中，“高温高湿天气”类别所包含的天气因素有环境温度、环境湿度和云等，具体天气因素的设定要求为环境温度高于设定值T1、环境湿度高于设定值RH1，以及少云或无云天气；“低温高湿天气”类别所包含的天气因素有环境温度、环境湿度，和雨雪等，具体天气因素的设定要求为环境温度低于设定值T2、环境湿度高于设定值RH2，以及雨雪天气；“高温低湿天气”类别所包含的天气因素有环境温度、环境湿度和风等，具体天气因素的设定要求为环境温度高于设定值T2、环境湿度低于设定值RH3，以及大风天气。

应当理解的是，上述天气类别的名称以及每一天气类别所包含的天气因素仅是为表明本申请发明构思的示例性说明，在本领域技术人员实施本申请技术方案时，可以根据实际需要调整天气类别的数量、名称、关联的天气因素、天气因素的设定值等参数，该基于本申请技术构思的方案再现、延展以及适当的方案调整，也应涵盖本申请的保护范围之内。

在本公开一些实施例中，用电设备包括但不限于日常生活、商业活动中提供便利的设备产品，如家庭场景中的电视机、空调、冰箱、洗衣机、各种小家电等，又或者是商业场景中的中央空调、电脑、投影仪等。

上述部分类型的用电设备使用过程中，其用电量不仅受到用户设定的工作模式、额定功率等设备参数的影响，也会受到其周围环境的负荷影响，其中天气因素的影响对用电设备的负荷影响较为明显，例如对于高温天气或中温天气下运行的空调产品，高温天气对空调运行的负荷影响明显高于中温天气对其的负荷影响，因此对于空调上述两种天气下运行时的用电量而言，空调在高温天气下的用电量，要明显高于中温天气下运行同等时间的用电量。

也正是由于上述天气等因素导致的用电设备用电量的波动变化，使得现有蓄电设备若不采用满额蓄电方式，容易出现用电缺额等情况的发生。

图1是本公开实施例提供的一种储能方法的流程图。

针对上述情况，如图1所示，本公开实施例提供有一种储能方法，用于实现更加精确的蓄电，该储能方法的步骤主要包括：

S1、获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；

在一些可选的实施例中，第一预设时段可以是中央控制系统或蓄电设备的默认设定值。

这里，以家庭场景为例，中央控制系统为对用户家庭中的各种用电设备、储电设备等进行集中管理和控制的设备，中央控制系统可以对蓄电设备的蓄电周期进行控制，如将蓄电设备的蓄电周期设定为1天、1周等，即蓄电设备的蓄电操作每1天(或1周)执行一次，则该第一预设时段可以是设定为该蓄电周期。

可选的，蓄电设备的蓄电周期也可以是设备自身的默认设定值，即蓄电设备自身配置有蓄电周期设定参数，蓄电设备按照该设定参数控制自身是否启动蓄电操作。

在一些可选的实施例中，第一预设时段也可以是用户设定的数值，如用户通过中央控制系统的操作屏等界面，输入对应第一预设时段的设定数据，则在执行步骤S1时，按照用户录入的设定数据确定出第一预设时段的具体时长，并以此获取该时段内的天气预测信息。

为方便说明，在本申请实施例中将第一预设时段设定为1周。

在一些实施例中，天气预测信息可以通过网络查询的方式获取，这里，家庭场景中的中央控制系统、蓄电设备和/或用电设备能够通过家庭网关等网络设备与外部服务器进行通信，以从外部服务器中获取相关的天气预测信息。

可选的，外部服务器可以是中央控制系统、蓄电设备和/或用电设备对应的生产厂家提供的服务器，该服务器内存储有与天气相关的数据信息，服务器在接收到相关的查新请求后，可以将第一预设时段内的天气预测信息下发至中央控制系统、蓄电设备和/或用电设备。

S2、基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量；

在本实施例中，目标用电设备为用电量受天气因素影响的用电设备。

可选的，中央控制系统预设有不同类型的用电设备是否受天气因素影响的表单，在用电设备接入中央控制系统后，可以根据该用电设备的类型在该表单中进行匹配；若匹配有该接入的用电设备是会受到天气因素影响，则将该用电设备加入当前用户所在家庭的目标用电设备的集合中。

示例性的，中央控制系统内预存的表单中针对设备类型及是否受天气因素影响的内容，其预设为：空调(是)、电视机(否)、洗衣机(否)、冰箱(是)，……。其中，括号内的“是”或“否”用以标注是否受天气因素影响，如空调和冰箱属于会受到天气因素影响的用电设备，而电视机和洗衣机不属于会受到天气因素影响的用电设备。

又一可选的，目标用电设备可以是用户预先设定的，中央控制系统在操作界面给用户展示常用的家用设备的表单，并对其中用电量会受天气因素影响的用电设备进行标注，如空调、电冰箱和电热水器等，用户可以根据标注内容自主选择用电设备，本实施例中可以将用户选择的用电设备作为目标用电设备。

在一些可选的实施例中，历史用电数据包括但不限于历史用电时长以及对应该历史用电时长的历史用电量。

可选的，历史用电时长可以是过去某一设定时间段内的时长，如当前时刻之前的一周、一个月或三个月的时间。这里，历史用电时长可以是由以秒、分钟、小时、天等为最小单位的多组时间数据组成，每组时间数据包括起始时刻和结束时刻。

示例性的，以空调作为目标用电设备为例，历史用电时长设定为当前时刻之前一周内的时长，该历史用电时长以“天”为单位，则该历史用电时长共包括7组时间数据：t₂₁、t₂₂、……，t₂₇，每组时间数据的起始时刻为0点，结束时刻为24点。

相应的，每一组时间数据能够确定出对应该组时间数据的起始和结束时刻内的用电量。

结合上述实施例，当前时刻之前一周内，每组时间数据与各自对应的用电量之间的对应关系可以记录为：t₂₁-C₂₁、t₂₂-C₂₂、……，t₂₇-C₂₇。这里，C₂₁、C₂₂、……、C₂₇用以表示用电量。

S3、根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

在一些可选的实施例中，步骤S3“根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电”，包括：获取蓄电设备的当前剩余蓄电量；计算预测用电量和当前剩余蓄电量的电量差值，并根据电量差值控制蓄电设备进行蓄电。

也即在执行步骤S3时，蓄电设备蓄电的电量为预测用电量和当前剩余蓄电量的电量差值。蓄电设备充入的电量达到电量差值，或者蓄电过程中蓄电设备的实际电量达到该预测用电量时，控制蓄电设备停止蓄电。

图2是本公开又一实施例提供的一种储能方法的流程示意图。

结合图2，本公开实施例提供有一种储能方法，用于实现更加精确的蓄电，该储能方法的步骤主要包括：

S21、获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；

在本实施例中，步骤S21的执行方式可以参照上述步骤S1，在此不作赘述。

S22、基于天气预测信息，将第一预设时段划分为两个或两个以上第一子时段，并确定各第一子时段分别对应的天气类别；

在本实施例中，第一预设时段为1周，相应的，每一第一子时段的时长为1天，则第一预设时段能够被划分成7个第一子时段，分别为t₁₁、t₁₂、……、t₁₇；

相应的，步骤S21中获取的天气预测信息也即是该1周时间内的天气信息。这里，获取1周内每天的环境温度、气压、环境湿度、风等天气因素，根据预先构建的天气类别所包含的天气因素，确定出每天对应的天气类别，以将其作为各第一子时段的天气类别。

示例性的，t₁₁、t₁₂、t₁₃及t₁₇对应的天气类别均是“高热高湿天气”，t₁₄和t₁₅对应的天气类别是“低温高湿天气”，t₁₆对应的天气类别是“高温低湿天气”。

S23、基于历史用电数据，确定目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量；

这里，历史单位时间可以为前文中将历史用电时长划分为多组时间数据的单位。本实施例中历史单位时间为“天”。

可选的，步骤S23的执行步骤包括：获取当前时刻之前的第二预设时段内的天气历史信息；基于天气历史信息，将第二预设时段划分为两个或两个以上第二子时段，并确定各第二子时段分别对应的天气类别；获取各天气类别对应的所有第二子时段的第二累加时长以及累加用电量；根据第二累加时长和累加用电量，确定各天气类别对应的历史单位时间平均用电量。

示例性的，当前时刻之前的第二预设时段为当前时刻之前的一周时间内，该第二预设时段以“天”为单位，共划分为t₂₁、t₂₂、……、t₂₇；

相应的，步骤S23中获取的天气历史信息也即是该1周时间内的天气信息。这里，获取1周内每天的环境温度、气压、环境湿度、风等天气因素，根据预先构建的天气类别所包含的天气因素，确定出每天对应的天气类别，以将其作为各第二子时段的天气类别。

其中，t₂₁和t₂₂对应的天气类别均是“高热高湿天气”，t₂₃和t₂₄对应的天气类别是“低温高湿天气”，t₂₅、t₂₆和t₂₇对应的天气类别是“高温低湿天气”。以及，确定出各第二子时段与各自对应的用电量之间的对应关系可以记录为：t₂₁-C₂₁、t₂₂-C₂₂、……、t₂₇-C₂₇。

则上述三个天气类别对应的所有第二子时段的第二累加时长以及累加用电量的计算方式如下：

“高热高湿天气”：第二累加时长△t₂₁＝t₂₁+t₂₂，第二累加时长对应的累加用电量△C₂₁＝C₂₁+C₂₂；

“低温高湿天气”：第二累加时长△t₂₂＝t₂₃+t₂₄，第二累加时长对应的累加用电量△C₂₂＝C₂₃+C₂₄；

“高温低湿天气”：第二累加时长△t₂₂＝t₂₅+t₂₆+t₂₇，第二累加时长对应的累加用电量△C₂₃＝C₂₅+C₂₆+C₂₇。

相应的，上述三个天气类别对应的历史单位时间平均用电量分别为△C₂₁/△t₂₁、△C₂₂/△t₂₂和△C₂₃/△t₂₃。

S24、根据各天气类别对应的一个或多个第一子时段的第一累加时长以及历史单位时间平均用电量，确定第一预设时段内的预测用电量；

在本实施例中，第一子时段的第一累加时长的计算方式可以参照上述对应第二子时段的第二累加时长的计算方式，在此不作赘述。

这里，上述三个天气类别在第一预设时段内各自对应的第一累加时长分别为△t₁₁、△t₂₁和△t₃₁；则可以通过将每一天气类别对应的第一累加时长与历史单位时间平均用电量求乘积的方式，得到每一天气类别在第一预设时段内的预测用电量，进而将所有天气类别的预测用电量进行求和计算，从而确定出第一预设时段内的预测用电量。

S25、根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

在本实施例中，通过分别计算第一预设时段和第二预设时段内各不同的天气类别对应的累加时长和用电量信息，可以较为精确的估算出第一预设时段内不同天气状况下的用电量情况，进而能够得到一与未来实际用电情况较为接近的预测用电量数值，从而可以合理控制蓄电设备进行储电。

在又一些实施例中，天气类别可以通过环境温度区间的方式进行划分，不同的环境温度区间分别关联不同的天气类别。

因此，除了前述实施例中以固定的时间单位对第一预设时段和第二预设时段进行划分之外，划分方式还可以是：根据温度区间的取值和第二预设时段内不同时刻的历史环境温度，划分第二子时段，并确定各第二子时段对应天气类别；和/或，根据温度区间的取值和第一预设时段内不同时刻的预测环境温度，划分第一子时段，并确定各第一子时段对应的天气类别。

示例性的，以第一预设时段为“1天”举例说明，温度区间划分为三个区间，分别为第一温度区间T≤T₃₁、第二温度区间T₃₁＜T≤T₃₂以及第三温度区间T＞T₃₂，可选的，三个温度区间各自对应的天气类别为“低温天气”、“中温天气”和“高温天气”。

在该“1天”内，环境温度的变化如下表1所示：

时刻	温度
		0	T<sub>00</sub>
1	T<sub>01</sub>
		2	T<sub>02</sub>
…	…
		24	T<sub>24</sub>

表1

因此，可以根据上述表1检测到的1天内的温度数据，将连续且属于同一温度区间的时段划分为一第一子时段，如0-2时检测到的温度均是小于T₃₁，3时检测到的温度大于T₃₁，则可以将0-2时的时段作为一对应第一温度区间的一第一子时段，以此类推。

在一些实施例中，本申请的储能方法还包括：如果第一子时段对应的天气类别中存在未与第二子时段对应的天气类别相匹配的缺失天气类别，则获取缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量，作为缺失天气类别对应的历史单位时间平均用电量。

示例性的，某一第一预设时段的第一子时段共对应有三种天气类别，分别是“高热高湿天气”、“低温高湿天气”、“高温低湿天气”，而其对应的第二预设时段的第二子时段仅对应有三种天气类别，分别是“高热高湿天气”、“低温高湿天气”；则“高温低湿天气”未能被匹配成功，将其定义为上述的缺失天气类别，则通过获取该缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量，作为缺失天气类别对应的历史单位时间平均用电量，以保证能够完整的确定出第一预设时段内的预测用电量。

在一些实施例中，上述获取该缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量的步骤包括：向服务器发送第一查询指令，第一查询指令携带有目标天气类别的标识信息；接收服务器返回的第一查询结果，其中第一查询结果包含有目标天气类别对应的预设单位时间平均用电量。

可选的，第一查询指令携带有目标用电设备的位置信息，则第一查询结果包含关联位置信息的天气类别与预设单位时间平均用电量之间的目标关联关系。

通过在第一查询指令中携带目标用电设备的位置信息，能够精确的查找关联该位置信息的目标关联关系，从而在返回第一查新结果时可以减少信道资源占用，加快数据传输，提高系统的查询响应速度。

又一可选的，第二查询指令未携带有目标用电设备的位置信息，则第一查询结果包含有服务器内所有预设的天气类别与预设单位时间平均用电量的关联关系；关联关系是服务器基于获得用户授权的用电数据生成的。

在上述实施例中，预设单位时间平均用电量由目标用电设备所在地区的历史用电数据确定。这里，通过获取获得用户授权的用电数据，可以确定出目标用电设备所在地区内的一个或多个其它授权用户在使用同类目标用电设备时的历史用电数据，由于同一地区内天气状况基本接近、同类用电设备运行时所受的天气因素影响程度较为接近，因此根据该历史用电数据确定出的预设单位时间平均用电量，与目标用电设备实际运行时的单位时间平均用电量的误差较小，进而可以保障通过该方法确定的预估用电量的准确性。

图3是本公开又一实施例提供的一种储能方法的流程示意图。

结合图3所示，步骤S23“基于历史使用数据，确定目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量”，其又一种实现流程的步骤包括：

S231、确定各目标用电设备的身份信息，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量；

在一些实施例中，身份信息可以是用电设备设定的特征码，不同类型的用电设备具有不同的特征码，例如，“电视”的特征码可以设定为A001，“空调”的特征码可以设定为A002，“冰箱”的特征码可以设定为A003，……。这样，根据每一目标用电设备所属设备类型对应的特征码，可以确定出各目标用电设备的身份信息。

在又一些实施例中，目标用电设备的身份信息由目标用电设备启动时的电流波形确定。

这里，不同目标用电设备由于自身的运行功率、额定电流、额定电压等参数的差异存在，因此在启动时对于用户家庭总电路的电流扰动影响也不同，具体表现为在用电设备启动时总电路的波形会发生变化，并且不同用电设备启动时引起的波形变化也不相同。这样可以通过电流波形的变化，确定出历史用电数据中有相同或近似电流波形变化的用电设备的身份，这里目标用电设备的历史使用次数可以是一次或多次。

在本实施例中，获得当前时刻之前的第二预设时段内、具有不同身份信息的目标用电设备在各天气类别下对应的设备历史用电总量以及设备历史用电总时长；根据设备历史用电总量以及设备历史用电总时长，确定具有不同身份信息的目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量。

示例性的，目标用电设备包括“空调”和“冰箱”，天气类别包括“高热高湿天气”、“低温高湿天气”、“高温低湿天气”，则在某次流程中第二预设时段内，目标用电设备在各天气类别下对应的设备历史用电总量以及设备历史用电总时长的对应关系如下表2所示：

表2

表格中，C用于表示设备历史用电总量，t用于表示设备历史用电总时长。

进一步的，不同身份信息的目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量可以通过上述表格中设备历史用电总量与设备历史用电总时长之间的商值计算得到。

S232、根据目标用电设备的数量，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量，确定多个目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量。

在本实施例中，每一天气类别下对应的历史单位时间平均用电量为多个目标用电设备在该天气类别下的设备历史单位时间平均用电量之和。

例如，天气类别“高热高湿天气”下，目标用电设备“空调”和“冰箱”各自的设备历史单位时间平均用电量为C₄₁/t₄₁和C₅₁/t₅₁，则对应的历史单位时间平均用电量为C₄₁/t₄₁+C₅₁/t₅₁。

相比于前一实施例中确定历史单位时间平均用电量的方式，本实施例是先确定出不同目标用电设备在不同天气类别下的设备历史单位时间平均用电量，进一步的可以计算出用户家庭中多个目标用电设备历史共同使用情况下的历史单位时间平均用电量。

图4是本公开又一实施例提供的一种储能装置的示意图。

如图4所示，本公开实施例还提供有一种储能装置，用于实现更加精确的蓄电，该装置包括：

天气获取模块41，其被配置为获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；

用电量预测模块42，其被配置为基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量；目标用电设备为用电量与天气存在关联的用电设备；

蓄电调整模块43，其被配置为根据预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

在一些实施例中，用电量预测模块42具体被配置为：

基于天气预测信息，将第一预设时段划分为两个或两个以上第一子时段，并确定各第一子时段分别对应的天气类别；

基于历史用电数据，确定目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量；

根据各天气类别对应的一个或多个第一子时段的第一累加时长以及历史单位时间平均用电量，确定第一预设时段内的预测用电量。

在一些实施例中，用电量预测模块42具体被配置为：

获取当前时刻之前的第二预设时段内的天气历史信息；

基于天气历史信息，将第二预设时段划分为两个或两个以上第二子时段，并确定各第二子时段分别对应的天气类别；

获取各天气类别对应的所有第二子时段的第二累加时长以及累加用电量；

根据第二累加时长和累加用电量，确定各天气类别对应的历史单位时间平均用电量。

在一些实施例中，天气因素包括环境温度，且不同的环境温度区间分别关联不同的天气类别；

用电量预测模块42具体被配置为：根据温度区间的取值和第二预设时段内不同时刻的历史环境温度，划分第二子时段，并确定各第二子时段对应天气类别；

基于天气预测信息，将第一预设时段划分为两个或两个以上第一子时段，并确定各第一子时段分别对应的天气类别，包括：根据温度区间的取值和第一预设时段内不同时刻的预测环境温度，划分第一子时段，并确定各第一子时段对应的天气类别。

在一些实施例中，用电量预测模块42具体还被配置为：

如果第一子时段对应的天气类别中存在未与第二子时段对应的天气类别相匹配的缺失天气类别，则获取缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量，作为缺失天气类别对应的历史单位时间平均用电量；

其中，预设单位时间平均用电量由目标用电设备所在地区的历史用电数据确定。

在一些实施例中，用电量预测模块42具体还被配置为：

向服务器发送第一查询指令，第一查询指令携带有目标天气类别的标识信息；

接收服务器返回的第一查询结果，其中第一查询结果包含有目标天气类别对应的预设单位时间平均用电量。

在一些实施例中，目标用电设备为多个，则用电量预测模块具体被配置为：

确定各目标用电设备的身份信息，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量；

根据目标用电设备的数量，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量，确定多个目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量。

在一些实施例中，用电量预测模块42具体被配置为：

获得当前时刻之前的第二预设时段内、具有不同身份信息的目标用电设备在各天气类别下对应的设备历史用电总量以及设备历史用电总时长，目标用电设备的身份信息由目标用电设备启动时的电流波形确定；

根据设备历史用电总量以及设备历史用电总时长，确定具有不同身份信息的目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量。

在一些实施例中，蓄电调整模块43具体被配置为：

获取蓄电设备的当前剩余蓄电量；

计算预测用电量和当前剩余蓄电量的电量差值，并根据电量差值控制所述蓄电设备进行蓄电。

图5是本公开又一实施例提供的一种储能装置的示意图。

结合图5所示，本公开实施例提供一种用于空调防凝露的装置，包括处理器(processor)500和存储器(memory)501。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)502和总线503。其中，处理器500、通信接口502、存储器501可以通过总线503完成相互间的通信。通信接口502可以用于信息传输。处理器500可以调用存储器501中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于空调防凝露的方法。

此外，上述的存储器501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。

存储器501作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器500通过运行存储在存储器501中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于空调防凝露的方法。

存储器501可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器501可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述的信息处理方法。

本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的信息处理方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案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，包括一个或多个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)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。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、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。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单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims

1.一种储能方法，其特征在于，包括：

获取当前时刻之后的第一预设时段内的天气预测信息；

基于所述天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定所述一个或多个目标用电设备在所述第一预设时段内的预测用电量；所述目标用电设备为用电量受天气因素影响的用电设备；

根据所述预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电。

2.根据权利要求1所述的储能方法，其特征在于，所述基于天气预测信息和一个或多个目标用电设备的历史用电数据，确定一个或多个目标用电设备在第一预设时段内的预测用电量，包括：

基于所述天气预测信息，将所述第一预设时段划分为两个或两个以上第一子时段，并确定各第一子时段分别对应的天气类别；

基于所述历史用电数据，确定所述目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量；

根据各天气类别对应的一个或多个第一子时段的第一累加时长以及所述历史单位时间平均用电量，确定所述第一预设时段内的预测用电量。

3.根据权利要求2所述的储能方法，其特征在于，所述基于历史使用数据，确定目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量，包括：

获取所述当前时刻之前的第二预设时段内的天气历史信息；

基于所述天气历史信息，将所述第二预设时段划分为两个或两个以上第二子时段，并确定各第二子时段分别对应的天气类别；

根据所述第二累加时长和累加用电量，确定各天气类别对应的历史单位时间平均用电量。

4.根据权利要求3所述的储能方法，其特征在于，所述天气因素包括环境温度，且不同的环境温度区间分别关联不同的天气类别，

所述基于所述天气历史信息，将所述第二预设时段划分为两个或两个以上第二子时段，并确定各第二子时段分别对应的天气类别，包括：根据所述温度区间的取值和所述第二预设时段内不同时刻的历史环境温度，划分所述第二子时段，并确定各第二子时段对应天气类别；

所述基于所述天气预测信息，将所述第一预设时段划分为两个或两个以上第一子时段，并确定各第一子时段分别对应的天气类别，包括：根据所述温度区间的取值和所述第一预设时段内不同时刻的预测环境温度，划分所述第一子时段，并确定各第一子时段对应的天气类别。

5.根据权利要求2至4任一项所述的储能方法，其特征在于，还包括：

如果所述第一子时段对应的天气类别中存在未与所述第二子时段对应的天气类别相匹配的缺失天气类别，则获取所述缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量，作为所述缺失天气类别对应的历史单位时间平均用电量；

其中，所述预设单位时间平均用电量由目标用电设备所在地区的历史用电数据确定。

6.根据权利要求5所述的储能方法，其特征在于，所述获取缺失天气类别对应的预设单位时间平均用电量，包括：

向服务器发送第一查询指令，所述第一查询指令携带有所述目标天气类别的标识信息；

接收所述服务器返回的第一查询结果，其中所述第一查询结果包含有所述目标天气类别对应的预设单位时间平均用电量。

7.根据权利要求2所述的储能方法，其特征在于，所述目标用电设备为多个，则所述基于历史使用数据，确定目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量，包括：

根据所述目标用电设备的数量，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量，确定所述多个目标用电设备在不同天气类别下对应的历史单位时间平均用电量。

8.根据权利要求7所述的储能方法，其特征在于，所述确定各目标用电设备的身份信息，以及各目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量，包括：

获得所述当前时刻之前的第二预设时段内、具有不同身份信息的目标用电设备在各天气类别下对应的设备历史用电总量以及设备历史用电总时长，所述目标用电设备的身份信息由所述目标用电设备启动时的电流波形确定；

根据所述设备历史用电总量以及设备历史用电总时长，确定具有不同身份信息的目标用电设备在不同天气类别下对应的设备历史单位时间平均用电量。

9.根据权利要求1所述的储能方法，其特征在于，所述根据所述预测用电量，控制蓄电设备进行蓄电，包括：

获取所述蓄电设备的当前剩余蓄电量；

计算所述预测用电量和所述当前剩余蓄电量的电量差值，并根据所述电量差值控制所述蓄电设备进行蓄电。

10.一种储能装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至9任一项所述的储能方法。