[发明专利]净水器加热功率优化配置的控制系统与方法

说明书

技术领域

本发明涉及净化设备领域、智能硬件领域、机器学习领域，具体地，涉及一种净水器加热功率优化配置的控制系统与方法。

背景技术

传统的热水净水器(饮水机)主要依靠热水罐(箱)加热、储藏及提供热水，其原有的控制方法主要依靠手动或简单计时继电器控制开闭开启。加热过程中，仅有烧开(一般为90℃或95℃)一种加热终止状态。

这种传统控制方式的主要弊端有：1、使用不方便、需要人力管理。无法根据真实使用习惯的变化提前开启加热以及时提供热水或提前停止加热以节省能源。2、能耗高。热水一直保持在大多数用户所需温度以上，使用时还需要添加冷水中和，浪费了加热能源。且热水储水温度越高，其散热也越快，也造成了能源的浪费。3、可靠性和安全性差。高温热水更容易气化，气化后产生的蒸汽增加了热水罐内部的压力以及爆裂的风险；蒸汽同时还会造成出口水流的不稳定性，容易飞溅烫伤的风险。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种净水器加热功率优化配置的控制系统与方法。

根据本发明提供的净水器加热功率优化配置的控制方法，包含以下步骤：

数据采集步骤：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划步骤：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成步骤：根据规划数据生成加热控制指令。

优选地，所述预测规划步骤在云服务器和/或净水器本地执行。

优选地，还包含通讯步骤，所述通讯步骤包含以下任一个或任多个步骤：

--原始数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传步骤：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载步骤：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

优选地，所述预测规划步骤包含以下步骤：

步骤S1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

步骤S2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

步骤S3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。

优选地，在步骤S1中，所述固定时间为用水最低峰时间；在步骤S2中，预加热水温曲线的变化步长为1小时；

所述通讯步骤中，净水器本地通过以下任一种或任多种通讯形式与云服务器进行通讯：

--GPRS；

--WIFI；

--蓝牙。

本发明还提供了一种净水器加热功率优化配置的控制系统，包含以下模块：

数据采集模块：获取以下任一个或全部原始数据：

--环境变量数据，包含：天气、季节、日历、节假日；

--历史用水信息，包含：分时段流量、用户温度选择；

预测规划模块：根据获取的原始数据，预测设定时间段内用水信息，结合净水器加热管实际功率，生成分时段的关于预加热温度的规划数据；

加热指令生成模块：根据规划数据生成加热控制指令。

优选地，所述预测规划模块在云服务器和/或净水器本地执行。

优选地，还包含通讯模块，所述通讯模块包含以下任一个或任多个模块：

--原始数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传原始数据；

--原始数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输原始数据；

--规划数据上传模块：由净水器本地向云服务器上传规划数据；

--规划数据下载模块：由云服务器向净水器本地传输规划数据。

优选地，所述预测规划模块包含以下模块：

模块M1：根据设备内存储的历史用水信息，在当天的固定时间进行用水信息预测，使用线性回归的方法预测该固定时间的后24小时的用水信息；

模块M2：根据预测的后24小时用水信息规划所述固定时间的后24小时预加热水温曲线；

模块M3：在第二日将所述固定时间的后24小时内的实际用水信息输入历史用水信息数据库以更新历史用水信息。