基于社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】
本专利技术涉及基于用户行为需求感知的智能家居优化控制领域，特别涉及一种基于 社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法。 【
技术介绍
】 个性化的智能家居的优化控制依赖于用户的行为和需求感知。精确的用户行为感 知结果可以为智能家居的优化控制传入可靠的需求感知输入。可靠的需求感知输入有助于 优化控制系统为用户定制更符合用户特性的优化控制策略；最终，可以使得智能家居优化 控制系统最大程度上满足用户舒适度，帮助用户节省电费。用户的网络社交数据分析，可用 于分析用户的当前活动行为；用户活动行为的分析与处理结果，可用于明确用户需求；用 户需求的获取结合用户家庭中环境参数数据可用于智能家居的优化控制，以期最大程度符 合用户期望。 传统的智能家居控制是统一的、单调的，对于具有不同行为和需求的用户，几乎采 取同样的调度控制策略。但是，用户往往是个性化的，有自己独有的生活方式和家庭能源使 用方式，统一的调度策略无法最大程度满足用户的舒适度和经济性期望。 【
技术实现思路
】 本专利技术的目的在于提供一种，以 解决上述技术问题。本专利技术通过获取历史社交数据，通过社交数据预处理、筛选、分类、训 练、映射生成分词语义场景规则库；实时采集用户网络社交数据，利用分词语义场景规则库 进行用户社交行为感知；实时采集外部环境参数，进行用户生活环境需求估计；根据用户 社交行为感知结果，判断是否需要更新用户需求；若触发了用户需求更新，执行智能家居优 化调度算法，生成控制策略；更新智能家居控制模块控制策略。 为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案： ，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。本专利技术进一步的改进在于：步骤S101)中用户网络社交数据指用户在手机和电脑 上利用社交软件、邮件管理软件，与其他人交互的信息，包括用户的状态发表、评论、地理位 置、好友关联、邮件交互、行程安排数据的一种或多种。本专利技术进一步的改进在于：步骤S102)中，用户网络社交行为包括5类信息：行为 的类别、行为发生的预测时间、行为发生的预测地点、与该行为相关的人和对行为的详细描 述；其中用户网络社交行为的类别包括工作、运动、聚会、餐饮、会议、学习购物、吃饭、休闲、 回家社交活动； 步骤S102)中，识别和预测用户的网络社交行为信息的流程为：利用用户的历史 社交网络数据和行为数据建立用户行为特征库，根据实时监测到的用户网络社交数据，采 用语义分析方法得到社交信息特征，基于预先定义的用户行为特征库，通过特征匹配得到 用户的网络社交行为。本专利技术进一步的改进在于：步骤S102)中，用户行为特征库的建立包括：第一，对 于每一个社交活动，分析其对应的历史的社交网络数据并根据信息的类型筛选出文本以及 图像两大类；第二，对于文本信息，利用分词和预先设定规则的方法，寻找与社交活动相关 的特征作为该社交活动的特征；第三，对于图片，利用卷积神经网络的方法，得到与该社交 活动相关的图像社交信息作为该社交活动的特征。本专利技术进一步的改进在于：步骤S103)中，用户网络社交行为与生活环境需求规 则映射库的构建过程为：首先基于历史统计规律的经验建立原始映射关系；在使用过程 中，将估计得到的用户社交行为以及用户实际的操作进行关联，对原始映射关系进行更新， 逐步建立个性化的用户网络社交行为到用户需求的映射规则。本专利技术进一步的改进在于：步骤S104)中得到的用户需求对于设定的基础用户需 求有改变时，则现有的用户需求被更新，更新需求策略包括：对比最新的用户需求与当前的 用户需求；如果需求时段不重叠，则增加对应的用户需求；如果需求时段发生了重叠，将用 最新的用户需求代替当前的用户需求。本专利技术进一步的改进在于：步骤S105)中将用户需求的改变作为事件e，包含事件 检测时间Td，事件类型A，用户需求R ;其中，事件检测时间Td指事件被检测到的时间；事件 类型A指事件对应的用户社交行为描述；用户需求R是各个用户需求对应时间序列的集合， 即 R = |rT(k)，rH(k), iY(k), rw(k)}，其中 rT(k), rH(k), iY(k), rw(k)分别表示 k 时刻用户的 温度、湿度、照明和热水需求，定义当用户在k时刻没有需求时，对应的需求变量r(k) = 0。 本专利技术进一步的改进在于：步骤S105)中的优化问题目标为家庭电器运行在优化刻，td表示优化时段的终止时刻，N为被调度的电器设备个数，p (k)表示k时刻的电价，qi (k) 表示设备i在k时刻的功率，为决策变量。 本专利技术进一步的改进在于：步骤S105)中的优化问题模型包括：用电电器物理 模型的状态方程X i (k+1) = f (Xi (k)，Ui (k)，Vi (k))，其中Xi (k+1)和Xi (k)分别表示设 备i在k+1和k时刻的状态，U1GO表示设备i在k时刻的控制参数，V1GO表示设备i 在k时刻的扰动；用电电器的物理约束，包括状态限制1_彡X 1GO彡x_和功率限制 u Jk)彡u_;环境舒适需求，指在用户需求时段，电器设备的状态需满足用户需求， Rx1 (k) - A A X i (k)彡Rx1 (k) + A i，其中RXi (k)表示用户在k时刻对设备i对应状态的环境 需求，A i指设备i对应状态的需求误差。 本专利技术进一步的改进在于：步骤S105)中优化问题由事件驱动，具体过程为：当Td 时刻事件e被检测到，读取其中所包含的用户需求R ;定义一个时间窗口长度L，在Tjlj T d+L 的时段内基于用户需求R对优化问题进行求解；所得优化策略被用来控制电器设备，直到 新的事件被检测到，驱动优化问题重新计算得到新的策略。 相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术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；采用事件驱动的电器设备控制策略优化方本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘烃，周亚东，陈思运，车煜林，苏曼，孙潇潇，管晓宏，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61