[发明专利]用水的温度消耗量获取方法、装置、设备和介质

说明书

本申请涉及一种用水的温度消耗量获取方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取所述用水的可用降温数据序列；采用基于密度的异常检测算法对所述可用降温数据序列进行检测，得到所述可用降温数据序列中的异常降温数据；从所述可用降温数据序列中去除所述异常降温数据，得到所述用水的正常降温序列；将所述正常降温序列按照预设的时长进行统计，得到每个所述时长内的温度消耗总量；所述可用降温数据序列用于表征所述用水的温度下降量基于时间的密度分布。采用本方法能够大大提高所确定的温度消耗总量的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种用水的温度消耗量获取方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着科技的发展，智能家居的功能越来越丰富，因此越来越广泛地深入到人们日常生活的各个方面。

为了使得智能家居更加符合用户的个人使用习惯，通常智能家居可以对人们使用的习惯进行数据采集，然后依据用户的习惯提供更为便利的服务。例如，热水器可以通过检测用户用水的时间和用水的热量消耗来学习用户的用水行为，从而控制热水器按照用户的习惯在合适的时间对用水进行适当地加热或者保温。传统的方法是通过采集热水器的水温变化来确定各个时间段的用水的热量消耗量，然后将热量消耗量减去热水器加热的热量补充量，从而得到用户用水的热量消耗。

然而，传统的方法无法剔除自然降温所带来的影响，因此其确定的用户用水的热量消耗量不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确性的用水的温度消耗量获取方法、装置、设备和介质。

第一方面，本申请实施例提供一种用水的温度消耗量获取方法，所述方法包括：

获取所述用水的可用降温数据序列；所述可用降温数据序列用于表征所述用水的温度下降量基于时间的密度分布；

采用基于密度的异常检测算法对所述可用降温数据序列进行检测，得到所述可用降温数据序列中的异常降温数据；

从所述可用降温数据序列中去除所述异常降温数据，得到所述用水的正常降温序列；

将所述正常降温序列按照预设的时长进行统计，得到每个所述时长内的温度消耗总量。

在其中一个实施例中，所述获取所述用水的可用降温数据序列，包括：

获取所述用水的初始降温数据序列；所述初始降温数据序列包括相邻时刻之间的温度下降量的集合；

将所述初始降温数据序列按照预设的降温步长进行拆解，得到离散化的所述可用降温数据序列。

在其中一个实施例中，所述将所述初始降温数据序列按照预设的降温步长进行拆解，得到离散化的所述可用降温数据序列，包括：

将所述初始降温数据序列按照所述降温步长进行向后拆解，得到基于时间分布的离散化的所述可用降温数据序列；

或者，

将所述初始降温数据序列中相邻时刻降温量为N个所述降温步长的数值，拆解为N个时间重叠的数据，得到所述可用降温数据序列；

其中，N为自然数。

在其中一个实施例中，所述获取所述用水的初始降温数据序列，包括：

获取所述用水的相邻时刻之间的温度差值序列；

将所述温度差值序列中大于零的数值归零，得到所述初始降温数据序列。

在其中一个实施例中，所述获取所述用水的相邻时刻之间的温度差值序列，包括：

获取所述用水的原始温度序列；

将所述原始温度序列进行升采样，得到基于预设的时间步长的可用温度序列；