基于社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法

摘要

本发明公开了一种基于社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法，包括：S101)、用户网络社交数据和外部环境数据采集；S102)、用户网络社交行为感知；S103)、用户环境需求估计；S104)、用户需求更新判断；S105)、事件驱动的电器设备控制策略优化；S106)、将智能家居控制模块的控制策略根据步骤S105)的结果进行更新，并转入步骤S101)继续监测用户网络社交数据。本发明通过监测用户的网络社交软件和邮件管理软件，实时识别和预测用户网络社交行为，估计和更新用户对家居环境的需求，制定智能家居各类电器设备的调度策略，并主动控制家用电器设备，满足用户对家居环境的舒适度要求，同时降低用电成本。

主权项

基于社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法，其特征在于，包括如下步骤：S101)、用户网络社交数据和外部环境数据采集：获取用户在手机和电脑上利用社交软件、邮件管理软件与其他人交互的网络社交数据；并获取用户网络社交行为相关地点的天气、交通、电价信息；S102)、用户网络社交行为感知：提取所获取用户网络社交数据中的关键数据：事件类型，事件地点，事件的起始时间和终止时间，事件参与人；S103)、用户环境需求估计：基于用户网络社交行为与生活环境需求规则映射库，根据识别和预测的用户社交行为和外界环境数据，估计用户对环境的需求；S104)、用户需求更新判断：对比步骤S103)获得最新估计的用户环境需求，与基础设定的用户环境需求相比是否有变化，由此判断用户需求是否会被更新；如果未发生变化，转入步骤S101)继续采集用户网络社交数据；如果发生变化，现有的用户环境需求被更新，并转入步骤S105)；S105)、事件驱动的电器设备控制策略优化：通过检测用户环境需求发生的改变，生成事件；采用事件驱动的在线优化方法，结合步骤S101)中监测的外部环境数据，在满足用户环境需求的条件下和电器设备约束下，以节省整个家庭用电费用最小为目标，生成各种设备的联合运行控制策略；S106)、将智能家居控制模块的控制策略根据步骤S105)的结果进行更新，并转入步骤S101)继续监测用户网络社交数据。