本發(fā)明涉及智能家居，尤其涉及一種基于智能水壺的用電量分析方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著智能家居技術的飛速發(fā)展，智能設備在人們?nèi)粘Ｉ钪械膽迷絹碓綇V泛。其中，智能水壺作為一種智能化的小家電，旨在提供更便捷、智能的熱水服務。然而，當前的智能水壺在電能消耗方面缺乏細致的監(jiān)測和分析，缺乏對用戶使用行為的深入理解。

2、然而，盡管智能水壺在提供便捷、智能的熱水服務方面取得了顯著進展，當前的智能水壺在電能消耗方面仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有的智能水壺主要集中于提供基本的加熱和溫度控制功能，但缺乏對用戶使用行為的深入理解和個性化反饋。這導致用戶對其用電習慣和能源消耗情況的認知相對模糊，無法精準調(diào)整使用模式以優(yōu)化能源利用。

3、當前市場上的智能水壺多側(cè)重于技術創(chuàng)新和外觀設計，而對電能消耗的實時監(jiān)測和深度分析相對疏于關注。這使得用戶在使用智能水壺時難以獲得有關電能利用的詳細信息，也限制了用戶在能源節(jié)約方面的主動參與和決策能力。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種基于智能水壺的用電量分析方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于智能水壺的用電量分析方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對智能水壺進行歷史水壺用電日志采集，從而獲取歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)；對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行用戶行為模式分析，從而獲取用戶使用行為模式數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行用電波型分析，從而獲取用電模式特征數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶使用行為模式數(shù)據(jù)以及用電模式特征數(shù)據(jù)對智能水壺進行水壺電池可執(zhí)行參數(shù)范圍計算，從而獲取電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：獲取用戶行為指令數(shù)據(jù)；對智能水壺中的水體進行水位高度傳感實時監(jiān)測，從而獲取實時水位數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶行為指令數(shù)據(jù)以及實時水位數(shù)據(jù)對智能水壺進行用電量以及加熱時間預測，從而獲取用電量預測數(shù)據(jù)以及加熱時間預測數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)以及用戶行為指令數(shù)據(jù)對智能水壺進行智能加熱控制作業(yè)，并在加熱控制作業(yè)過程中對智能水壺的加熱組件進行電流消耗實時追蹤，從而獲取水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：在智能水壺智能加熱控制作業(yè)過程中對智能水壺進行二維結(jié)構示意圖構建，從而獲取水壺結(jié)構示意圖；獲取水體各區(qū)當前實時溫度數(shù)據(jù)；根據(jù)水體各區(qū)當前實時溫度數(shù)據(jù)對水壺結(jié)構示意圖中的水體進行動態(tài)顏色渲染，從而獲取水壺運行熱場映射圖譜；

8、步驟s6：根據(jù)水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)、用電量預測數(shù)據(jù)以及加熱時間預測數(shù)據(jù)對智能水壺進行用電量消耗分析，從而獲取用電量消耗分析數(shù)據(jù)；將水壺運行熱場映射圖譜以及用電量消耗分析數(shù)據(jù)發(fā)送至預設的移動端并進行可視化。

9、本發(fā)明通過分析歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)，可以深入了解用戶在不同場景下的使用行為模式，包括用水頻率、用水量、用水時間等。這為智能水壺的用電量分析提供基礎，幫助理解用戶的習慣和偏好，以提供個性化的熱水服務和能源優(yōu)化。通過了解用戶的使用行為模式，智能水壺可以根據(jù)用戶的偏好和習慣給出個性化的反饋建議。例如，根據(jù)用戶常用的加熱溫度和時間，智能水壺可以提供推薦設置，以提高用戶的使用體驗。通過用電波型分析，可以了解智能水壺在不同使用場景下的電能消耗模式。這有助于發(fā)現(xiàn)用電行為的規(guī)律和特征，為優(yōu)化能源利用提供依據(jù)，與智能水壺的用電量分析方法密切相關。根據(jù)用戶使用行為模式數(shù)據(jù)和用電模式特征數(shù)據(jù)，計算電池可執(zhí)行參數(shù)范圍。這將幫助優(yōu)化智能水壺的用電量分析方法，實現(xiàn)在保證正常使用的前提下，優(yōu)化電池的使用效率，延長電池壽命。通過實時水位數(shù)據(jù)和用戶行為指令，智能水壺可以預測用戶所需的用電量和加熱時間。這為智能水壺的用電量分析方法提供關鍵的預測能力，幫助用戶提前規(guī)劃和調(diào)整用電策略，滿足用戶需求并節(jié)約能源。通過準確預測用電量和加熱時間，智能水壺可以提供更加智能化的服務。用戶可以更好地控制用電量和加熱時間，提高熱水服務的便捷性和個性化。根據(jù)電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)和用戶行為指令，智能水壺可以智能調(diào)整加熱控制，以最優(yōu)的方式提供熱水服務。通過實時追蹤加熱組件的電流消耗，智能水壺可以動態(tài)調(diào)整加熱功率，實現(xiàn)智能水壺的用電量分析方法，達到節(jié)約能源的效果。實時追蹤加熱組件的電流消耗可以幫助監(jiān)測和控制智能水壺的工作狀態(tài)。如果發(fā)現(xiàn)異常電流消耗，可以及時采取措施避免過熱或其他安全問題的發(fā)生，提高用戶使用的安全性。通過構建水壺的二維結(jié)構示意圖并進行動態(tài)顏色渲染，可以將水壺內(nèi)部的熱場情況直觀地呈現(xiàn)出來。這有助于用戶了解智能水壺的工作狀態(tài)和能源利用情況，提供智能水壺的用電量分析結(jié)果的可視化展示。這有助于用戶了解水壺中不同區(qū)域的溫度分布情況，以及熱傳導的速度和路徑，從而更好地掌握熱水的加熱過程。通過熱場映射圖譜，用戶可以直觀地了解水壺中各區(qū)域的溫度變化情況。這使得用戶可以對加熱效果進行實時評估，判斷是否達到預期的溫度要求，以及是否需要進一步調(diào)整加熱時間或加熱功率。通過對水壺的電流消耗數(shù)據(jù)、用電量預測數(shù)據(jù)和加熱時間預測數(shù)據(jù)進行分析，可以得出智能水壺的用電量消耗情況。這有助于用戶了解自己的用電行為，發(fā)現(xiàn)能源浪費的問題，并采取相應的節(jié)能措施。將熱場映射圖譜和用電量消耗分析數(shù)據(jù)發(fā)送至移動端進行可視化展示，使用戶可以直觀地了解智能水壺的工作狀態(tài)和能源利用情況。這有助于用戶進行主動參與和決策，優(yōu)化自己的用電模式，以實現(xiàn)節(jié)能減排的目標。綜上所述，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集、分析和預測，結(jié)合用戶行為和實時監(jiān)測，提供了智能水壺的用電量分析方法，以優(yōu)化能源利用、提升用戶體驗和安全性，并通過可視化展示使用戶參與決策，用戶可以獲得關于電能利用的詳細信息，包括用電量、用電模式和能源消耗情況等。這將提升用戶對智能水壺的能源消耗的認知，使其更加了解自己的用電習慣和能源利用情況。本發(fā)明克服當前智能水壺在電能消耗方面的不足將帶來用戶能源認知提升、個性化能源管理、能源節(jié)約意識培養(yǎng)、能源優(yōu)化與成本節(jié)約以及用戶體驗提升等有益效果。本發(fā)明將使用戶更加了解智能水壺的能源消耗情況，并通過個性化的能源管理建議和優(yōu)化策略，實現(xiàn)能源的有效利用和節(jié)約。

10、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種基于智能水壺的用電量分析系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于智能水壺的用電量分析方法，該基于智能水壺的用電量分析系統(tǒng)包括：

11、歷史水壺用電日志采集模塊，用于對智能水壺進行歷史水壺用電日志采集，從而獲取歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)；對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行用戶行為模式分析，從而獲取用戶使用行為模式數(shù)據(jù)；

12、用電模式挖掘分析模塊，用于對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行用電波型分析，從而獲取用電模式特征數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶使用行為模式數(shù)據(jù)以及用電模式特征數(shù)據(jù)對智能水壺進行水壺電池可執(zhí)行參數(shù)范圍計算，從而獲取電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)；

13、實時監(jiān)測與預測模塊，用于獲取用戶行為指令數(shù)據(jù)；對智能水壺中的水體進行水位高度傳感實時監(jiān)測，從而獲取實時水位數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶行為指令數(shù)據(jù)以及實時水位數(shù)據(jù)對智能水壺進行用電量以及加熱時間預測，從而獲取用電量預測數(shù)據(jù)以及加熱時間預測數(shù)據(jù)；

14、加熱控制追蹤模塊，用于根據(jù)電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)以及用戶行為指令數(shù)據(jù)對智能水壺進行智能加熱控制作業(yè)，并在加熱控制作業(yè)過程中對智能水壺的加熱組件進行電流消耗實時追蹤，從而獲取水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)；

15、熱場可視化模塊，用于在智能水壺智能加熱控制作業(yè)過程中對智能水壺進行二維結(jié)構示意圖構建，從而獲取水壺結(jié)構示意圖；獲取水體各區(qū)當前實時溫度數(shù)據(jù)；根據(jù)水體各區(qū)當前實時溫度數(shù)據(jù)對水壺結(jié)構示意圖中的水體進行動態(tài)顏色渲染，從而獲取水壺運行熱場映射圖譜；

16、用電分析模塊，用于根據(jù)水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)、用電量預測數(shù)據(jù)以及加熱時間預測數(shù)據(jù)對智能水壺進行用電量消耗分析，從而獲取用電量消耗分析數(shù)據(jù)；將水壺運行熱場映射圖譜以及用電量消耗分析數(shù)據(jù)發(fā)送至預設的移動端并進行可視化。

17、本發(fā)明通過采集智能水壺的歷史用電日志數(shù)據(jù)，可以獲取用戶過去的用電行為和習慣，為后續(xù)的用戶行為模式分析和用電量消耗分析提供依據(jù)。通過對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行分析，可以獲取用戶的使用行為模式數(shù)據(jù)。這有助于了解用戶的用水習慣、用水頻率和用水量等信息，進而提供個性化的能源管理建議和優(yōu)化策略。通過對歷史水壺用電日志數(shù)據(jù)進行用電波型分析，可以獲取用電模式的特征數(shù)據(jù)。這些特征數(shù)據(jù)可以揭示用戶的用電模式和行為規(guī)律，為智能水壺的電池可執(zhí)行參數(shù)范圍計算和實時用電量預測提供依據(jù)。通過實時監(jiān)測智能水壺中的水位高度，并結(jié)合用戶行為指令數(shù)據(jù)，可以預測智能水壺的用電量和加熱時間。這使用戶能夠提前了解熱水的供應情況，提高用戶體驗，并且可以根據(jù)預測數(shù)據(jù)進行相應的節(jié)能調(diào)整。通過對電池可執(zhí)行參數(shù)范圍數(shù)據(jù)和用戶行為指令數(shù)據(jù)的分析，可以實現(xiàn)智能加熱控制作業(yè)。同時，通過實時追蹤智能水壺的電流消耗，可以獲取水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)，從而對智能水壺的能源利用情況進行評估和優(yōu)化。通過構建智能水壺的二維結(jié)構示意圖，并根據(jù)實時溫度數(shù)據(jù)進行動態(tài)顏色渲染，可以實現(xiàn)水壺運行熱場映射圖譜的可視化。這有助于用戶直觀地了解水壺中不同區(qū)域的溫度分布，進而調(diào)整用水和加熱策略，提高能源利用效率。通過對水壺電流完整消耗數(shù)據(jù)、用電量預測數(shù)據(jù)和加熱時間預測數(shù)據(jù)的分析，可以進行用電量消耗分析。這使用戶能夠深入了解智能水壺的能源消耗情況，從而根據(jù)分析結(jié)果做出相應的節(jié)能措施和調(diào)整，實現(xiàn)能源的有效利用和節(jié)約。將水壺運行熱場映射圖譜以及用電量消耗分析數(shù)據(jù)發(fā)送至預設的移動端并進行可視化，用戶可以通過移動設備直觀地查看智能水壺的運行情況和用電量消耗情況。這有助于提高用戶對能源利用和節(jié)約的認知，促使用戶更加主動地參與和決策能源管理。