电采暖设备和方法与流程

1.本技术的实施例涉及建筑节能采暖的技术领域，尤其涉及一种电采暖设备和方法。


背景技术：

2.当前住宅电力负荷能够满足冬季供暖需求。随着未来建筑供热能耗将逐步降低，建筑更适合采用的分散式电采暖供热。
3.针对上述中的相关技术，发明人认为，在室内可实施分房控制之下，全时段全区域供暖较为浪费能源，高效利用电力闲置/备用资源。


技术实现要素：

4.本技术的实施例提供了一种电采暖设备和方法，能够解决在室内可实施分房控制之下，全时段全区域供暖较为浪费能源的问题，高效利用电力闲置/备用资源。
5.在本技术的第一方面，提供了一种电采暖设备，包括多个供暖设施、多个线控器、配电箱和控制主机；多个所述供暖设施，用于独立地设置在不同的区域；多个所述线控器，每个所述线控器连接一个所述供暖设施，所述线控器用于控制所述供暖设施运行并将运行数据发送给所述控制主机，所述供暖设施运行包括所述供暖设施的启停、温度控制、定时控制、信息反馈；所述配电箱，内置有电流监测模块，与多个所述线控器连接；所述控制主机，与多个所述线控器无线连接，与所述配电箱有线连接，所述控制主机用于接收所述电流监测模块的电流信号，在所述户内总电源电流超过电流阈值时，根据区域优先级控制不同区域内的所述线控器控制所述供暖设施运行。
6.通过采用以上技术方案，本技术实施例提供的电采暖设备和方法中，利用用电间隙采暖，控制主机接收电流监测模块的电流信号，在户内总电源电流超过电流阈值时，根据区域优先级控制不同区域内的线控器控制供暖设施运行，能够解决在室内可实施分房控制之下，全时段全区域供暖较为浪费能源的问题，达到降低用户采暖费用，并节约大量能源的效果，高效利用电力闲置/备用资源。
7.在一种可能的实现方式中，所述区域优先级通过神经网络模型获得或通过用户自行设定。
8.在一种可能的实现方式中，通过神经网络获得所述区域优先级包括：将所述控制主机的运行参数输入训练完成的神经网络模型，得到所述区域优先级，所述运行参数包括电流、时间、温度和计算能耗；其中，所述神经网络模型通过以下方式训练获得：获取历史运行参数和历史区域优先级；用所述历史运行参数和所述历史区域优先级对神经网络模型进行训练。
9.在一种可能的实现方式中，还包括移动终端，所述移动终端与所述控制主机无线连接，所述移动终端用于设定所述区域优先级，并将设定结果发送至所述控制主机。
10.在本技术的第二方面，提供了一种电采暖方法，包括：采集户内总电源电流；在所述户内总电源电流超过电流阈值时，根据区域优先级控制不同区域内的线控器控制供暖设施运行，所述供暖设施运行包括供暖设施的启停、温度控制、定时控制、信息反馈。
11.在一种可能的实现方式中，所述区域优先级通过神经网络模型获得或通过用户自行设定。
12.在一种可能的实现方式中，通过神经网络获得所述区域优先级包括：将控制主机的运行参数输入训练完成的神经网络模型，得到所述区域优先级，所述运行参数包括电流、时间、温度和计算能耗；其中，所述神经网络模型通过以下方式训练获得：获取历史运行参数和历史区域优先级；用所述历史运行参数和所述历史区域优先级对神经网络模型进行训练。
13.在一种可能的实现方式中，通过用户自行设定所述区域优先级包括：通过移动终端设定所述区域优先级，并将设定结果发送至控制主机。
14.应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本技术的范围。本技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
15.结合附图并参考以下详细说明，本技术各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了本技术实施例中电采暖设备的结构图。
16.图2示出了本技术实施例中电采暖方法的流程图。
具体实施方式
17.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
18.本技术实施例提供的电采暖设备可以应用于建筑节能采暖的技术领域，例如室内分散式电采暖供热等场景。但是，在上述场景中应用中，最重要的问题就是在室内可实施分房控制之下，实现部分区域间歇供暖。因此，如何能够实现在室内可实施分房控制之下，实现部分区域间歇供暖是一个很重要的技术问题。为解决这个技术问题，本技术的实施例提供了一种电采暖设备。
19.在一些实施例中，图1示出了本技术实施例中电采暖设备的结构图。参见图1，本技术实施例中电采暖设备包括多个供暖设施、多个线控器2、配电箱5以及控制主机4。供暖设施可以是电暖气或电热膜1。
20.在本技术实施例中，多个供暖设施用于独立地设置在不同的区域。
21.在本技术实施例中，供暖设施为电热膜1。可选地，电热膜1为220瓦低温电热膜。根据户内面积裁剪220瓦低温电热膜，将裁剪好的220瓦低温电热膜铺设在地面上。
22.在本技术实施例中，每个线控器2连接一个电热膜1，线控器2用于控制电热膜1运行，电热膜运行包括电热膜的启停、温度控制、定时控制、信息反馈。
23.可选地，线控器2为液晶线控器，可灵活安装在户内每个房间的墙壁上。
24.在本技术实施例中，配电箱5内置有电流监测模块3，配电箱5与多个线控器2连接。电流监测模块3监测户内配电箱5中的总电源电流。
25.在本技术实施例中，控制主机4与多个线控器2无线连接，与配电箱5有线连接，控制主机4用于接收电流监测模块3的电流信号，在户内总电源电流超过电流阈值时，根据区域优先级控制不同区域内的所述线控器2控制所述电热膜运行。
26.在本技术实施例中，控制主机4可获取户内总电源电流。
27.可选地，控制主机4为中央供暖控制主机，掌握户内供暖控制系统，能够操纵户内各房间内的线控器2。
28.在本技术实施例中，供暖期间，户内用电高峰仍有一部分电力负荷闲置，且用电高峰持续时间较短。同时，供暖是一个连续持续的过程且房间温度变化是滞后的，因此在较小时间段内中断供暖，对房间的供暖温度不会有颠覆性的变化。
29.利用上述供暖特性，在不增加户内供电容量的情况下，控制主机在总电源电流未超过电流阈值（用电负荷较小）时段，开通暖供电回路；控制主机在总电源电流超过电流阈值（用电负荷较大）时段，根据区域优先级使得不同区域内的供暖回路切断。
30.在本技术实施例中，当启动电热水器、微波炉、电磁炉、电烤箱、浴霸等大功率家电及总用电负荷接近设计最大负荷，认为用电负荷较大。未启动电热水器、微波炉、电磁炉、电烤箱、浴霸等大功率家电及总用电负荷未接近设计最大负荷，认为用电负荷较小。
31.在本技术实施例中，多个电热膜1中的每个电热膜1独立安装在室内不同的房间中并为房间内供暖，使得室内可以实施分房间供暖控制。其中，房间的类型包括客厅、卧式、书房、卫浴、厨房等。
32.当用电负荷处于较大时段，控制主机4控制控线器2切断部分电热膜1供暖回路，可优先切断暂时无人的房间，业主可以根据自身情况随时调整区域优先级。当用电负荷处于较小时段，控制主机4接通电热膜1供暖回路。
33.例如，白天卧室等无人房间可以实施低温供暖，晚上客厅、厨房等无人房间也可以实施低温供暖，也可以白天、晚上、节假日整体实施低温或停止供暖。待人到家前，根据电流阈值和区域优先级，可提前自动启动部分区域供暖，通过实施分房间供暖控制，使得采暖费用比集中供暖会低，也节约了大量能源。
34.在一些实施例中，每个电热膜1均连接有一个对应的线控器2。多个线控器2通过电源线6和配电箱5连接。其中，电源线6可以是户内既有的电源布线，通过利用户内既有的电源布线作为电源线6，可以节省耗材和人工安装费用。电源线6还可以是另外增加布置的专用电源线，通过另外增加布置的专用电源线，可以降低故障干扰。
35.本技术实施例中，采用既有的电源布线。
36.本技术实施例中，区域优先级是通过神经网络模型获得的。控制主机4有自主学习能力。在长期使用过程中，控制主机4将根据用户居家的生活习惯，依托电流、时间、温度和
计算能耗等自动记录或调整区域优先级，从而根据区域优先级切断供暖回路。
37.在一些实施例中，区域优先级还可以是用户根据自身情况对区域优先级进行自行设定的。
38.在本技术实施例中，住宅内供电系统按最大电力需求设计的，我国居住节能建筑按民用建筑节能设计标准分为一步、二步、三步和四步节能建筑，当前我国绝大部分地区都实施了四步节能设计标准，即 75%的设计标准。
39.一般单元住宅配备电力负荷约4~8kw/户，别墅、叠拼住宅配备电力负荷约15~30kw/户，平均建筑面积电力设计负荷60~150w/
㎡
，而二步以上节能住宅建筑采暖季平均耗热量约23w/
㎡
.h。根据住宅内设计的供电系统电力负荷的不同，不同户型的户内电流阈值不同，因此电流阈值根据住宅的设计住宅电力负荷设定。
40.例如，当节能住宅建筑采暖季平均耗热量为22w/
㎡
.h，供暖面积为100
㎡
时，电流阈值为10a。当用户总电源电流大于10a，控制主机4根据控制主机4自动记录的区域优先级，切断户内部分区域内线控器2的电源，优先保障家用电器用电，当用户总电源电流小于10a，控制主机4根据控制主机4自动记录的区域优先级，接通户内部分区域内线控器2的电源，继续供暖，使得用户室内供暖温度仍然维持在18 ℃以上，但户内整体耗能下降。
41.通过上述方案，控住主机4可实现自动切断或开通供暖回路，达到降低用户采暖费用，并节约大量能源的效果，高效利用电力闲置/备用资源。
42.本技术实施例中，获取历史运行参数和历史区域优先级，用获取历史运行参数和历史区域优先级对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型。将控制主机4包括电流、时间、温度和计算能耗等在内的运行参数输入训练完成的神经网络模型，得到区域优先级。
43.本技术实施例中，控制主机4可读取运行参数并调整运行参数设置。利用长期使用过程中的多个历史运行参数和多个历史运行参数对应的历史区域优先级，对神经网络模型进行训练。可选地，神经网络选用前馈神经网络。
44.通过上述方案，控制主机4根据训练完成的神经网络模型，自动调整户内各室内供暖回路的开通和切断。实现利用用电间隙采暖，达到降低用户采暖费用，并节约大量能源的效果。
45.在一些实施例中，控制设备还包括移动终端7，移动终端7与控制主机4无线连接，移动终端7用于设定区域优先级，并将设定结果发送至控制主机4。
46.本技术实施例中，终端设备7为安装有与电采暖设备对应的软件的手机，控制主机4可以利用网络和手机软件无线通讯，手机软件可以实时监测和控制户内供暖回路的切断和开通，从而控制户内采暖系统运行，随时调整供暖温度、时间、计算能耗等。后期，手机软件还可以通过自学习记录采暖系统运行策略，根据生活习惯自动调整采暖系统运行策略。
47.需要说明的是，本领域技术人员应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
48.以上是关于设备实施例的介绍，以下通过方法实施例，对本技术所述方案进行进一步说明。
49.在一些实施例中，图2示出了本技术实施例中电采暖方法的流程图。参见图2，本技术实施例中电采暖方法包括：
步骤101，采集户内总电源电流。
50.步骤102，在所述户内总电源电流超过电流阈值时，根据区域优先级控制不同区域内的所述线控器控制供暖设施运行，所述供暖设施运行包括供暖设施的启停、温度控制、定时控制、信息反馈。
51.在一些实施例中，所述区域优先级通过神经网络模型获得或通过用户自行设定。
52.在一些实施例中，通过神经网络获得所述区域优先级包括：将控制主机4的运行参数输入训练完成的神经网络模型，得到所述区域优先级，所述运行参数包括电流、时间、温度和计算能耗；其中，所述神经网络模型通过以下方式训练获得：获取历史运行参数和历史区域优先级。
53.用所述历史运行参数和所述历史区域优先级对神经网络模型进行训练。
54.在一些实施例中，通过用户自行设定所述区域优先级包括：通过移动终端7设定所述区域优先级，并将设定结果发送至控制主机4。
55.对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。
56.应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
57.以上所述仅是本技术的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。