一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法与流程

本发明涉及多设备能耗监控与管理，尤其涉及一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法。

背景技术：

1、随着智能家居技术的迅速发展，家庭自动化和能源管理成为提高居住舒适度和能源效率的重要手段。智能家居系统通过集成各种传感器和设备，实现对家庭环境的自动控制和能源消耗的优化管理。然而，现有的智能家居系统在能耗监控与管理方面面临着诸多挑战。

2、首先，大多数现有系统依赖于中心化的数据处理架构，这不仅增加了对中心服务器的依赖，也使得系统在数据处理上存在延迟，影响了实时性和效率。其次，数据安全问题成为智能家居系统的一大难题。随着大量敏感数据的产生，如何确保数据的安全性和隐私性成为了一个重要的考虑因素。此外，智能家居设备高度依赖于网络连接，因此在网络不稳定或中断的情况下，系统的可靠性和有效性受到挑战。最后，现有的智能家居系统在自动学习和适应用户行为方面还不够成熟，导致能源管理缺乏个性化和最优化。

3、在这样的背景下，本发明提出了一种物联网技术应用于智能家居设备能耗监控与管理的方法，旨在解决上述现有技术的不足。本发明的特点和优势体现在以下几个方面：

4、1.边缘计算与人工智能集成：本发明通过在本地设备上利用边缘计算进行数据处理，减少了对中心服务器的依赖，提高了数据处理的实时性和效率。同时，集成的ai算法能够实现更精准的能耗预测和管理。

5、2.数据安全和隐私保护：通过应用区块链技术，本发明增强了数据的完整性、可追溯性和透明度。分布式账本确保了数据的不可篡改性，有效提高了系统的数据安全性和用户的信任度。

6、3.自适应能源管理系统：本发明采用基于ai的自适应算法，根据用户行为和环境条件自动调整能耗，提高了能源使用的智能化和个性化。

7、4.网络冗余和离线功能：通过构建具有网络冗余的系统，并开发离线工作模式，本发明保证了在网络不稳定或中断时系统的正常运作和能耗监控的连续性。

8、因此，如何提供一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法。本发明通过结合边缘计算、人工智能算法、网络冗余技术、区块链以及自学习和适应性算法，提供了对智能家居设备能耗监控与管理的全面解决方案。这使得系统能够有效地收集和处理大量的能耗数据和用户行为数据，同时确保数据的安全性和隐私性。

2、根据本发明实施例的一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

3、s1、使用物联网传感器收集智能家居设备的能耗数据和用户行为数据；

4、s2、通过边缘计算设备对收集的数据进行数据的清洗、分类和初步分析；

5、s3、将处理后的数据传输至中心处理服务器，通过人工智能算法对数据进行深度分析，包括能耗模式识别、用户行为习惯分析和故障预测；

6、s4、基于人工智能算法的分析结果，自动调整智能家居设备的运行参数；

7、s5、使用网络冗余技术确保数据传输的稳定性，包括使用多个网络通道和离线工作模式；

8、s6、应用区块链技术记录和验证所有数据交易，包括验证数据的完整性、透明度和不可篡改性；

9、s7、通过自学习和适应性算法，根据用户习惯、季节变化和天气条件自动调整设置；

10、s8、集成可再生能源和智能电池系统，提升系统的自给自足能力和整体能源效率。

11、可选的，所述s1具体包括：

12、s11、在智能家居环境中部署多个物联网传感器，所述物联网传感器分别收集温度t、湿度h、光照l、运动m和电力消耗p；

13、s12、为每个传感器分配一个唯一标识符(id)，在数据收集和传输过程中识别和跟踪数据来源；

14、s13、设置传感器以定期采集数据，采集频率为f，其中f是根据设备的特定需求和使用环境确定的时间间隔；

15、s14、采集的数据包括能耗数据e、设备的使用频率、使用时间段和用户对设备的操作模式；

16、s15、对收集的数据进行初步的格式化处理，使数据符合后续分析所需的格式和标准。

17、可选的，所述s2具体包括：

18、s21、边缘计算设备接收来自物联网传感器的数据，包括温度t、湿度h、光照l、运动m和电力消耗p的数据；

19、s22、对接收的数据执行数据清洗过程，移除无效或错误的数据记录；

20、s23、对清洗后的数据进行分类，基于数据特性将其分为能耗数据e和用户行为数据b，其中能耗数据e主要依赖于电力消耗p，而用户行为数据b反映了用户与智能家居设备的互动模式；

21、s24、对分类后的数据执行初步分析：

22、计算设备在一定时间内的平均能耗

23、

24、其中，ei表示在不同时间点测量的能耗值，n是测量点的总数；

25、计算环境数据方差评估环境条件的波动性：

26、

27、其中，envi是单个环境数据点，是这些数据点的均值；

28、分析用户行为数据b随时间的变化趋势：

29、bt＝a·t+b；

30、其中，bt是在时间t的用户行为数据，a和b是回归系数；

31、使用z-score方法检测能耗数据中的异常值：

32、

33、其中，e是特定的能耗数据点，和σe分别是能耗数据集的均值和标准差；

34、s25、将清洗、分类和初步分析后的数据格式化为适合传输至中心处理服务器的格式。

35、可选的，所述s3具体包括：

36、s31、中心处理服务器接收来自边缘计算设备经过清洗、分类和初步分析的数据；

37、s32、使用自回归移动平均模型(arma)对接收到的数据进行深度分析：

38、et＝α+β1et-1+β2et-2+...+βnet-n+εt；

39、其中，et表示在时间点t的能耗数据，βi代表模型的自回归系数，α是常数项，εt是误差项，n表示考虑的时间点数量；

40、s33、分析用户行为数据b以识别使用模式和偏好，使用k-均值聚类算法将用户行为分为不同的群组以提高能源使用效率：

41、初始化k个集群中心，这些中心代表了不同类型的用户行为模式

42、c＝{c1,c2,...,ck}；

43、对于每个用户行为数据点bi，将其分配到最近的集群中心：

44、m1≤j≤k|bi-cj|；

45、其中，|bi-cj|表示用户行为数据点bi与集群中心cj之间的欧氏距离的平方。

46、更新每个集群的中心点，使其成为属于该集群的所有用户行为数据点的平均值：

47、

48、其中，sj是第j个集群中所有数据点的集合，|sj|是该集群中数据点的数量。

49、s34、采用支持向量机(svm)进行故障预测，基于历史数据和当前数据特征对设备潜在故障进行预测和分类：

50、

51、其中，x表示新的输入特征，n是支持向量的数量，αi是学习到的支持向量的系数，yi是训练集中相应支持向量的标签，<xi,x>是支持向量xi和输入特征x之间的内积，b是模型的偏置项。

52、s35、将深度分析的结果整理成报告，并提出智能家居设备的能耗优化和故障预防建议。

53、可选的，所述s4具体包括：

54、s41、根据中心处理服务器的深度分析结果，自动识别能耗优化的机会和潜在的设备故障风险；

55、s42、计算优化后的设备运行参数，包括设定新的能耗目标etarget，并根据历史能耗数据ehistorical和预测数据epredict调整设备设置：

56、etarget＝λ·ehistorical+(1-λ)·epredict；

57、其中，λ用来平衡历史数据和预测数据的影响；

58、s43、自动更新智能家居设备的运行模式，包括温度设置、照明强度和设备的开/关时间；

59、s44、使用逻辑回归模型预测用户的行为模式，基于用户行为模式和环境变化自动调整设备设置：

60、

61、其中，p(y＝1|x)是在给定特征x下用户采取某种行为的概率，β0,β1,...,βn是模型系数，x1,...,xn是特征变量；

62、s45、如果系统检测到潜在的设备故障或性能下降，自动触发维护流程，包括发送报警信息给用户或维修人员。

63、可选的，所述s5具体包括：

64、s51、为每个网络通道分配唯一标识符idchannel，监控和管理不同的网络路径；

65、s53、建立网络性能监控系统，实时监测各网络通道的传输质量，包括延迟δ和丢包率ρ：

66、nsi＝a·δ+b·(1-ρ)；

67、其中，nsi是网络稳定性指标，δ代表网络延迟，ρ代表丢包率，a和b分别为这两者的权重系数；

68、s54、采用离线工作模式，确保在网络不稳定或中断时，智能家居设备能维持基本监控和管理功能，设备将记录和存储关键操作和事件数据，包括能耗数据e、用户行为数据b和设备状态sstatus。

69、可选的，所述s6具体包括：

70、s61、利用区块链技术建立一个分布式账本系统，记录和验证智能家居环境中的能耗数据e、用户行为数据b和设备状态信息sstatus；

71、s62、为每个数据交易生成一个唯一的哈希值h，并将其与交易数据一起存储在区块链中：

72、h＝f(e,b,sstatus)；

73、其中，h是数据交易的唯一哈希值，e、b和sstatus分别代表能耗数据、用户行为数据和设备状态信息；

74、s63、使用智能合约来自动验证和执行数据处理任务，每次数据交易都在区块链上进行时间戳记录，时间戳t与每个交易的哈希值h一起被记录在区块链中，形成一个不可逆的时间序列记录。

75、可选的，所述s7具体包括：

76、s71、实施自学习和适应性算法，使系统能够根据用户的行为习惯、季节变化和天气条件自动调整智能家居设备的运行参数；

77、s72、采用时间序列分析方法对用户行为b和能耗需求e进行预测：

78、

79、

80、其中，bpredict(t)和epredict(t)分别表示在未来时间点t的预测用户行为和能耗需求，α,βi,γ,δi是模型参数，b(t-i)和e(t-i)表示过去时间点的用户行为和能耗数据；

81、s73、采用决策树算法对用户行为b和能耗e的历史数据进行分类和回归分析，生成决策规则来预测未来的用户行为和能耗需求：

82、decision(b,e,t,w)＝treerules(b,e,t,w)；

83、其中，decision表示基于决策树得出的预测结果，treerules代表从数据中学习到的一系列决策规则；

84、s74、基于上述预测和分析结果，系统将自动调整智能家居设备的运行参数，定期对自学习和适应性算法的性能进行评估和调整。

85、可选的，所述s8具体包括：

86、s81、通过能源管理系统实时监测可再生能源的生成量egen和存储在智能电池中的能量estore：

87、eopt＝η·egen+(1-η)·estore；

88、其中，eopt表示优化后的能源使用量，η是可再生能源利用率的权重因子；

89、s82、基于实时和预测的能耗数据epredict和可再生能源供应数据egen，自动调节智能家居设备的能耗。

90、本发明的有益效果是：

91、(1)本发明通过结合边缘计算和人工智能算法，实现了智能家居设备能耗数据的实时处理和深度分析，从而大大提高了数据处理速度和效率。这使得系统能够快速响应环境变化和用户需求，实时优化能耗，同时确保了高精准度的能耗预测和管理。

92、(2)本发明利用网络冗余技术和离线工作模式显著提高了系统在网络不稳定或中断情况下的稳定性和可靠性。这确保了智能家居设备即使在网络环境不佳的情况下也能维持基本的监控和管理功能，提升了系统的整体可用性。

93、(3)本发明通过应用区块链技术增强了数据的安全性和透明度，提高了用户对智能家居系统的信任度。区块链的分布式账本为数据交易提供了不可篡改性和可追溯性，确保了数据完整性和防篡改性，减少了数据泄露和未授权访问的风险。

94、(4)本发明采用自学习和适应性算法，使系统能够根据用户行为习惯、季节变化和天气条件自动调整智能家居设备的设置。这不仅提高了能源使用效率，还为用户提供了更加个性化和舒适的居住环境。