[发明专利]一种基于自学习的智能家居节电系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及节能技术领域，具体涉及一种基于自学习的智能家居节电系统及方法。

背景技术

智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。如何使常态的智能家居更加贴近我们的生活的同时，做到能源损耗的节省，我们需要一套自学习的控制方案。

现有的智能家具基本需要人为控制，无智能化的节电方案，或者靠基础设定为主，缺少自学习优化的过程。

发明内容

本发明提出的一种基于自学习的智能家居节电系统及方法，可解决传统的智能家具节能方案需要人为控制不够方便的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于自学习的智能家居节电系统，包括智能家居产品，家庭数据采集模块，家庭智能控制模块及云端计算中心；所述智能家居产品和家庭数据采集模块分别与家庭智能控制模块通讯连接，家庭智能控制模块与云端计算中心通讯连接；其中，

所述智能家居产品，即家里的智能家居产品；

所述家庭数据采集模块，主要用于家庭光线，声音，温度，电能损耗基本环境因素采集；

所述家庭智能控制模块，家庭智能家居控制中心，用于家庭中智能家居的控制及家庭用户习惯的数据收集；

所述云端计算中心即所有智能家居的数据存储和计算中心，用于大量用户智能家居使用数据和用户习惯数据的存储和大数据计算平台，以及数据共享发布平台。

进一步的，还包括移动数据采集模块，所述移动数据采集模块分别与家庭智能控制模块及云端计算中心通讯连接。

进一步的，所述移动数据采集模块为家庭成员智能手机，结合APP进行定位及操作信息采集。

一种基于自学习的智能家居节电方法，包括以下步骤：

步骤一：用户根据偏好使用智能家居设备提供的基础设定来设置家庭智能控制模块启动智能家居产品；

步骤二： 家庭数据采集模块在用户使用时，记录环境情况和用能情况；

步骤三：家庭智能控制模块将家庭数据采集模块的数据进行模拟分析，并结合云端计算中心提供的外部信息，利用大数据模型，将使用数据进行分析，并根据分析结果优化设定方案；

步骤四：同时家庭智能控制模块将分析数据上送云端计算中心，利用区域范围内多户家庭数据对于分析结果进行修订；

步骤五： 根据步骤五得出的新的设定方案，家庭智能控制模块自动修正设定参数。

步骤六：修正后如果用户继续有相关调整，再次重复步骤二至步骤五的过程。

进一步的，所述步骤四还包括对于家庭数据进行数据分类，具体包括用户类型，电器类别，天气条件，地域特性，用电习惯，然后进行数据清洗及数据分析。

进一步的，所述数据清洗为清除冗余数据和坏数据。

进一步的，所述数据分析为大数据分析，具体包括根据用户数据进行智能家居使用数据进行模型建立，模型关联的参数包括环境参数、用户喜好、天气参数、地域、用电数据，利用聚类方法进行数据拟合，通过数据的验证，不断修正模型，保证数据分析的有效性。

进一步的，所述步骤二还包括移动数据采集模块提供用户位置及用户远程指令信息；所述步骤三还包括家庭智能控制模块将移动数据采集模块的数据进行模拟分析，并结合云端计算中心提供的外部信息，利用大数据模型，将使用数据进行分析，并根据分析结果优化设定方案。

进一步的，所述步骤二中的环境情况为温度、声音及湿度对应的数值。

进一步的，所述步骤三中的云端计算中心提供的外部信息为地域及天气信息。