一种电热水器用水情况监测方法及电子设备与流程
本发明涉及电热水器相关技术领域，特别是一种电热水器用水情况监测方法及电子设备。
背景技术：
现有的用水检测技术方案主要基于周期性获取热水器缸内水温变化值，通过检测是否持续降温来判断是否在用水。
根据实际经验可发现，该方法存在两个主要缺点和两个不足。
第一个缺点，该方案要求每两分钟获取一次温度数据，然而这样对传感器使用寿命会有很大影响。实际上热水器有接近60～70％时间都不处于使用状态，采集这些数据点只会带来不必要的损耗。一旦传感器失效，更换成本将非常大，对生产商带来较大麻烦。同时过于频繁地采集数据将为数据存储带来很大压力，浪费计算资源。
第二个缺点，改方案判断是否用水的依据是单位时间内温度差值是否超过某阈值。该方法在实际应用中有很大漏洞。首先，导致降温的事件还有很多，例如，局部加热后，由于缸内水温传导，导致传感器位置温度降低(速率远远大于自然降温)，又或者在温度变化临界点时，传感器数据误差。虽然该方案希望通过变化阈值来过滤这些噪音事件，然而相同型号热水器在不同环境下的降温特性差异很大，不能通过统一的阈值进行测量，每台机器必须使用自适应的方法来确认这个阈值。然而关于温差阈值的计算，该方案并没有说明。
除了上述会严重影响方案的实用性和可靠性的缺点外，还有以下制约方案后续拓展性的不足。
第一个不足，该方案只判断是否有沐浴用水以及估计用水时间，然而这些数据对于了解用户使用习惯以及后续智能化是不足的。描述一个用户喜好与沐浴习惯还需要有用户等待加热时间、用户喜好水温的数据，同时为了实现智能节能还需要对沐浴过程使用能耗有教精确计算。所有这些数据都无法通过该技术方案获取。
第二个不足，该方案的实现依靠诸多阈值，从方案描述上看，这些阈值都是通过预先人工设置的。然而在实际环境中，随着热水器型号、容量、周边环境、用户使用习惯的不同，这些阈值都需要进行个性化的调整，这个工作通过人工是无法实现的。
技术实现要素：
基于此，有必要针对现有技术电热水器用水情况监测存在的技术问题，提供一种电热水器用水情况监测方法及电子设备。
本发明提供一种电热水器用水情况监测方法，包括：
获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率；
根据所述水温变化速率自适应确定用水行为；
根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
当所述用水行为为沐浴事件时，计算沐浴事件过程中所消耗掉的能耗。
进一步的，所述获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率，具体包括：
获取水温传感器返回的多个水温，根据所述水温以及获得水温的时间间隔，计算水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔大于预设时间间隔阈值，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值，则剔除所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之外，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之内，则剔除所述水温变化速率。
进一步的，所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：
根据产生所述温度变化速率的水温，将多个温度变化速率分为多个集合；
对每个集合进行聚类分析计算，区分出非用水降温类温度变化速率与用水降温类温度变化速率；
对每个非用水降温类温度变化速率生成对应的非用水类用水行为，所述非用水类用水行为的用水参数为对应的非用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温；
对每个用水降温类温度变化速率生成对应的用水类用水行为，所述用水类用水行为的用水参数为对应的用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温。
更进一步的：
所述根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件，具体包括：根据用水类用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：根据非用水类用水行为的用水参数计算电热水器加热效率，根据所述电热水器加热效率和所述沐浴事件的用水参数，计算所述沐浴事件的用水使用热量。
再进一步的，所述获取电热水器的水温，具体包括：
当检测所述电热水器的水温传感器的水温出现变化时，获取水温传感器检测到的水温。
本发明提供一种电热水器用水情况监测电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率；
根据所述水温变化速率自适应确定用水行为；
根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
当所述用水行为为沐浴事件时，计算沐浴事件过程中所消耗掉的能耗。
进一步的，所述获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率，具体包括：
获取水温传感器返回的多个水温，根据所述水温以及获得水温的时间间隔，计算水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔大于预设时间间隔阈值，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值，则剔除所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之外，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之内，则剔除所述水温变化速率。
进一步的，所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：
根据产生所述温度变化速率的水温，将多个温度变化速率分为多个集合；
对每个集合进行聚类分析计算，区分出非用水降温类温度变化速率与用水降温类温度变化速率；
对每个非用水降温类温度变化速率生成对应的非用水类用水行为，所述非用水类用水行为的用水参数为对应的非用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温；
对每个用水降温类温度变化速率生成对应的用水类用水行为，所述用水类用水行为的用水参数为对应的用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温。
更进一步的：
所述根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件，具体包括：根据用水类用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：根据非用水类用水行为的用水参数计算电热水器加热效率，根据所述电热水器加热效率和所述沐浴事件的用水参数，计算所述沐浴事件的用水使用热量。
再进一步的，所述获取电热水器的水温，具体包括：
当检测所述电热水器的水温传感器的水温出现变化时，获取水温传感器检测到的水温。
本发明通过自适应的方法学习用户用水，极大地提升了精确性与实用性，能适应各种环境、使用习惯做出准确判断。
附图说明
图1为本发明一种电热水器用水情况监测方法的工作流程图；
图2为设备无加热时温度变化示意图；
图3为本发明水温变化速率计算工作流程图；
图4为自然降温示意图；
图5为水温温度变化分类示意图；
图6为用户用水间隔时间分布示意图；
图7为用水使用热量计算工作流程图；
图8为本发明一种电热水器用水情况监测电子设备的硬件结构示意图；
图9为本发明沐浴事件的具体的计算方式示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示为本发明一种电热水器用水情况监测方法的工作流程图，包括：
步骤s101，获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率；
步骤s102，根据所述水温变化速率自适应确定用水行为；
步骤s103，根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
步骤s104，当所述用水行为为沐浴事件时，计算沐浴事件过程中所消耗掉的能耗。
具体来说，通过电热水器的温度传感器获取水温，根据变化速率可以判断某次用水的行为，根据用水行为的发生时间点及长度，判断是否是一次沐浴事件。用水能耗计算是用于计算本次沐浴事件过程中所消耗掉的能耗。一个完整的用水事件的描述包括，用水的时间点，用水量，水温，能耗等关键参数。
本发明通过自适应的方法学习用户用水，极大地提升了精确性与实用性，能适应各种环境、使用习惯做出准确判断。
在其中一个实施例中，所述获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率，具体包括：
获取水温传感器返回的多个水温，根据所述水温以及获得水温的时间间隔，计算水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔大于预设时间间隔阈值，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值，则剔除所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之外，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之内，则剔除所述水温变化速率。
为了判断用水状态，首先需要精确判断缸内水温变化速率
然而由于传感器抖动噪音、水温变化延迟感知等原因，需要对原始数据进行清洗整理。
传感器抖动的情况有两种情况，第一种情况出现在设备无加热，缸内水温自然降温的过程中。此时温度变化较慢(一般约15分钟以上)，同时会在相邻温度间来回变化(如图2所示，在30度、31度之间来回变化)。
处理方法是在非加热状态下，记录连续两个点的温度区间[t0，t1]，对于后续点的温度t2，只有当t2的数值在之前温度区间之外才记录，即
水温延迟出现的原因是传感器返回的是离散数据，然而水温则是一个连续变量，因此会出现一种情况，水温用时t0从37度下降到36.1度，然后进行加热，经过时间t1到达38度，但从通过温度传感器数据得到的结果却是热水器用了t0+t1的时间进行了加热。处理方法是引入设备加热数据，开启加热时设置断点进行变化速率统计。
具体计算流程如图3所示，对于水温数据，首先步骤s301通过smode判断热水器是否处于加热模式，若是处于加热中，则执行步骤s302，通过变化时间δt来判断是否为噪音，若不处于加热中，则执行步骤s303，通过
在其中一个实施例中，所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：
根据产生所述温度变化速率的水温，将多个温度变化速率分为多个集合；
对每个集合进行聚类分析计算，区分出非用水降温类温度变化速率与用水降温类温度变化速率；
对每个非用水降温类温度变化速率生成对应的非用水类用水行为，所述非用水类用水行为的用水参数为对应的非用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温；
对每个用水降温类温度变化速率生成对应的用水类用水行为，所述用水类用水行为的用水参数为对应的用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温。
缸内水温下降引起原因有三种，对应不同的下降速率。
第一种是缸内水温与外界热传导，也可称为自然降温，该下降速率与两者温度差呈指数关系(如图4)。
第二种是缸内水温由于加热位置不同导致的缸内热传导，该情况通常出现在水温较高的情况。下降速率较自然降温快。
最后一种是用水导致的降温，下降速率理论上是最快的，然而由于水温变换延迟感知的原因，当用水量较少时，综合下降速率与自然降温速率差异不明显。
针对以上实际数据的情况，本实施例使用分层聚类的方法进行用水判断。
首先针对自然降温指数变化的特征，以及高水温常见缸内热传导现象，我们对不同水温时的温度变化点进行分类(如65度以上为一类，45-65度为一类，45度以下为一类)，对各个集合内部，进行聚类分析(如图5)，区分出非用水降温与用水降温两类数据点。
以图5中60度以上降温数据点为例，聚类算法将自动把数据划分为以-1为中心以及以-5为中心的两类数据。其中分界点为-3。当某次测量速率r≥-3时，将该数据点判定为自然降温；若r＜-3则意味着降温速率较快，该数据点判定为用水。
具体来说，步骤s103的沐浴事件的判断是通过整合用水数据点形成的，沐浴事件是一种长时间用水行为，期间有可能伴有短暂停止用水的情况，因此需要一个算法来判断沐浴的用水模式。然而每个用户沐浴行为不一致，因此该算法需要根据各个设备现有数据进行自适应学习，找到沐浴间隔时间的临界点。图6是某用户用水间隔时间分布图，可见选择间隔tshreshold1＝150秒为最大沐浴间隔比较合适。
可见分类边界较清晰，可使用聚类的方法确定沐浴间暂停时间。通过连接暂停时间区间内的用水点，即可得用户沐浴事件。沐浴事件的具体的计算方式如图9所示，包括：
步骤s901，获取水温数据，判断是否为用水数据，如果为用水数据，表示用户正在用水，则执行步骤s902，否则表示用户停止用水，则步骤s903；
步骤s902，判断用水标记flag0是否等于0，如果是，则记录当前时间为首次用水时间t0，并将暂停标记flag1设置为0，重新执行步骤s901，否则，判断暂停标记flag1是否等于1，如果暂停标记flag1等于1，表示暂停用水结束，将暂停标记flag1设置为0，重新执行步骤s901，如果暂停标记flag1等于0，则直接执行步骤s901；
步骤s903，如果用水标记flag0不等于1，表示当前没有记录用水，则执行步骤s901，否则表示当前正在记录用水，执行步骤s904；
步骤s904，如果暂停标记flag1等于0，则将暂停标记flag1设置为1，记录当前时间为暂停用水开始时间t1，重新执行步骤s901，否则执行步骤s905；
步骤s905，计算暂停时长t1＝当前时间t-暂停用水开始时间t1，如果t1>tthreshold1，则表示超过最大沐浴间隔时间，执行步骤s906，否则表示仍未超过最大用水间隔，执行重新步骤s901；
步骤s906，计算t1-t0是否大于tthreshold0，如果是，则表示用水时间足够长，为沐浴事件，否则判断为短用水事件，用水标记flag0设置为0。
图中tthreshold0是沐浴事件的最小时间长度，定义为180秒，该数值将根据不同的情况有所改变。tthreshold1是沐浴间隔时间判定，通过统计获得。一个完整的沐浴事件由起始与结束界定，即[t0,t1]。
在其中一个实施例中：
所述根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件，具体包括：根据用水类用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：根据非用水类用水行为的用水参数计算电热水器加热效率，根据所述电热水器加热效率和所述沐浴事件的用水参数，计算所述沐浴事件的用水使用热量。
物体热量计算公式为，
δq＝c*m*δt
其中δq是热量变化值，δt温度改变值，m是水箱中水的质量，c是水的比热容都是已知变量。由此可以求出水缸内总体热量变化值，又总体热量变化公式为
δq＝qu+qh+qd
其中qh为加热热量，qd为自然降温热量，qu是用户使用的热量。
其中
qh＝θp*δt
p是热水器的当前加热功率，δt为加热的总时间，可以根据热水器的状态获取。θ为加热的实际效率，根据设备的设计以及使用状态有所区别，为未知量，需要求解。
同时自然流失热量计算公式为
其中t0和t1代表起始时间与结束时间，rd(t)为自然降温速率，是水缸水温的函数，为真实数据测量值，即图三中温度变化速率值r
因此，在没有用户用水的情况下(qu＝0)可得，δq＝qh+qd
从而求得未知量θ
求得加热效率θ后，可通过计算得出用户用水能量
qu＝δq-qh-qd。
具体计算流程如图7所示：
步骤s701，抽取历史非用水类用水行为的用水参数；
步骤s702，计算上述公式电热水器加热效率；
步骤s703，获取所述沐浴事件的用水参数；
步骤s704，根据上述公式，使用所述电热水器加热效率和所述沐浴事件的用水参数计算所述沐浴事件的用水使用热量。
在其中一个实施例中，所述获取电热水器的水温，具体包括：
当检测所述电热水器的水温传感器的水温出现变化时，获取水温传感器检测到的水温。
本实施例通过状态变化再传输数据的方式提升了传感器寿命，缩减了数据库压力。
如图8所示为本发明一种电热水器用水情况监测电子设备的硬件结构示意图，包括：
至少一个处理器801；以及，
与所述至少一个处理器801通信连接的存储器802；其中，
所述存储器802存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器801执行，以使所述至少一个处理器801能够：
获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率；
根据所述水温变化速率自适应确定用水行为；
根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
当所述用水行为为沐浴事件时，计算沐浴事件过程中所消耗掉的能耗。
图8中以一个处理器802为例。
服务器还可以包括：输入装置803和输出装置804。
处理器801、存储器802、输入装置803及显示装置804可以通过总线或者其他方式连接，图中以通过总线连接为例。
存储器802作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的电热水器用水情况监测方法对应的程序指令/模块，例如，图1所示的方法流程。处理器801通过运行存储在存储器802中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的电热水器用水情况监测方法。
存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据电热水器用水情况监测方法的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至执行电热水器用水情况监测方法的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置803可接收输入的用户点击，以及产生与电热水器用水情况监测方法的用户设置以及功能控制有关的信号输入。显示装置804可包括显示屏等显示设备。
在所述一个或者多个模块存储在所述存储器802中，当被所述一个或者多个处理器801运行时，执行上述任意方法实施例中的电热水器用水情况监测方法。
在其中一个实施例中，所述获取电热水器的水温，计算电热水器的水温变化速率，具体包括：
获取水温传感器返回的多个水温，根据所述水温以及获得水温的时间间隔，计算水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔大于预设时间间隔阈值，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为加热模式，且获得水温的时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值，则剔除所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之外，则保留所述水温变化速率；
如果所述用水模式为非加热模式，且获得的水温在前两个水温所形成的区间之内，则剔除所述水温变化速率。
在其中一个实施例中，所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：
根据产生所述温度变化速率的水温，将多个温度变化速率分为多个集合；
对每个集合进行聚类分析计算，区分出非用水降温类温度变化速率与用水降温类温度变化速率；
对每个非用水降温类温度变化速率生成对应的非用水类用水行为，所述非用水类用水行为的用水参数为对应的非用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温；
对每个用水降温类温度变化速率生成对应的用水类用水行为，所述用水类用水行为的用水参数为对应的用水降温类温度变化速率的用水时间、用水时长、以及水温。
在其中一个实施例中：
所述根据用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件，具体包括：根据用水类用水行为的用水时间及用水时长判断用水行为是否为沐浴事件；
所述根据所述水温变化速率自适应确定用水行为，具体包括：根据非用水类用水行为的用水参数计算电热水器加热效率，根据所述电热水器加热效率和所述沐浴事件的用水参数，计算所述沐浴事件的用水使用热量。
在其中一个实施例中，所述获取电热水器的水温，具体包括：
当检测所述电热水器的水温传感器的水温出现变化时，获取水温传感器检测到的水温。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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