[发明专利]基于智能家电端的用户节能用电调控方法

权利要求书

1.一种基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，包括：

S1：获取智能家电的用电功率实时数据，构建用电功率实时数据库；

S2：构建初始用电功率预测模型；

S3：将所述用电功率实时数据库中数据，输入所述初始用电功率预测模型进行学习训练，得到用电功率预测模型；

S4：基于所述用电功率预测模型获取预用电功率；和

S5：基于所述预用电功率，优化所述智能家电运行模式。

2.如权利要求1所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，步骤S1中所述用电功率实时数据为家庭端的智能家电的用电功率实时数据。

3.如权利要求2所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，所述家庭端的智能家电包括智能冰箱、智能空调、智能微波炉、智能炒菜机、智能厨卫电器、智能照明电器或智能健身家电中的一种或多种。

4.如权利要求1所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，步骤S2种所述初始用电功率预测模型是基于深度学习的模型。

5.如权利要求4所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，所述深度学习模型包括深度LSTM神经网络模型。

6.如权利要求5所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，所述深度LSTM神经网络模型包含N层结构，每一层结构为一个LSTM单元，所述LSTM单元通过输入模块、输入门、遗忘门、输出门以及单元状态控制信息流通；其中：

所述输入模块的状态表示为：z^t＝g(W_zx^t+R_zy^t-1+b_z)；

所述输入门的状态表示为：i^t＝σ(W_ix^t+R_iy^t-1+p_i⊙c^t-1+b_i)；

所述遗忘门的状态表示为：f^t＝σ(W_fx^t+R_fy^t-1+p_f⊙c^t-1+b_f)；

所述遗忘门的状态表示为：o^t＝σ(W_ox^t+R_oy^t-1+p_o⊙c^t+b_o)；

所述单元状态表示为：c^t＝z^t⊙i^t+c^t-1⊙f^t；

所述单元输出表示为：y^t＝h(c^t)⊙o^t；

其中t表示时刻，σ,g,h为非线性激活函数，被用于门激活函数，hyperbolic tangent(g(x)＝h(x)＝tanh(x))被用于单元的输入和输出的激活函数；其中W_*为输入权重，R_*为循环权重，b_*为偏置权重，式中*可代表{z,i,f,o}中任意一个，其中p_i,p_f,p_o为窥视孔权重；其中⊙表示乘法操作。

7.如权利要求1-6中任一项所述的基于智能家电端的用户节能用电调控方法，其特征在于，步骤S4种获取预用电功率的具体方法为：

S41：将家庭端的智能家电的用电功率实时数据输入所述用电功率预测模型；

S42：对下一周期的用电功率进行预测；和

S43：获取预用电功率。