一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法技术

本发明专利技术公开了一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，通过智能插座去管理一台普通型电热水器的供电电源，提高用户体验。同时利用后台主站和移动APP增强其应用价值，结合用户的用水习惯，综合考虑电价及使用舒适度，实现电热水器的优化运行，有效解决了电热水器使用过程中舒适度与电能损耗相互制约的问题。对于客户而言，不仅满足了用水需求、提高了用户体验，更直观地也降低了用电成本。同时本发明专利技术还能够引导广大居民用户参与电网友好互动，形成规模化的居民需求响应资源参与电网平衡调节，有效降低能源消耗，进一步促进智能家庭用电与智能电网建设。

A load optimization and control method for self-learning user behavior of electric water heater

The invention discloses a load optimization and control method of self-learning user behavior electric water heater, which manages the power supply of an ordinary electric water heater through an intelligent socket to improve the user experience. At the same time, the background main station and mobile APP are used to enhance its application value. Combined with the user's water use habits, the electricity price and comfort degree are considered comprehensively to realize the optimal operation of the electric water heater, which effectively solves the problem of mutual restriction between comfort degree and power loss in the use of the electric water heater. For customers, it not only meets the water demand and improves the user experience, but also reduces the cost of electricity consumption more intuitively. At the same time, the invention also can guide the majority of residents to participate in the friendly interaction of power grid, form large-scale residents'demand response resources to participate in the balanced regulation of power grid, effectively reduce energy consumption, and further promote the construction of smart home electricity and smart grid.

【技术实现步骤摘要】
一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法
本专利技术涉及一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，属于智能用电设备控制

技术介绍
目前，随着中国经济的快速发展和人民生活水平的日益改善，大功率智能电器的使用量不断增长，家庭用电量在社会总用电量中所占比重逐步增加，同时人们也不得不面对愈发凸显的能源紧缺态势。因此，合理用电，优化用能过程，减少能源消耗就显得越发重要。我们日常大量使用的普通电热水器，通常需要用户主动去控制通断，但电热水器加热需要一段时间，如果在要用热水前去打开电热水器，则总是需要等待。所以许多用户选择24小时开着，让热水器连续地加热和保温，势必造成了能量浪费。后来有些热水器自带了定时器，允许用户设置启停时间，但经常调整时间对用户也是一件麻烦的事。电热水器的用能属于可转移负荷，若能根据用户的用水习惯，如果能合理设置热水器的运行参数，自动管理热水器的工作状态，将能在满足用户需求、降低能源消耗的同时，提高用户体验。
技术实现思路
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，提高电热水器使用过程中用的能源使用效率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：通过智能插座获取电热水器各时刻的负荷数据，每日的通断时间记录，监测环境温度，通过无线网络将数据发送给后台主站；步骤2：主站结合季节、节假日因素的影响，并结合气象数据和电价机制，进行电热水器使用模式训练及优化；步骤3：后台主站通过无线网络将训练及优化后的电热水器使用模式中的运行模式参数下发给智能插座；步骤4：智能插座接收优化后的热水器运行模式参数，用户通过智能终端内设置的移动APP对电热水器运行模式参数进行远程自定义设定。

【技术特征摘要】
1.一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：通过智能插座获取电热水器各时刻的负荷数据，每日的通断时间记录，监测环境温度，通过无线网络将数据发送给后台主站；步骤2：主站结合季节、节假日因素的影响，并结合气象数据和电价机制，进行电热水器使用模式训练及优化；步骤3：后台主站通过无线网络将训练及优化后的电热水器使用模式中的运行模式参数下发给智能插座；步骤4：智能插座接收优化后的热水器运行模式参数，用户通过智能终端内设置的移动APP对电热水器运行模式参数进行远程自定义设定。2.根据权利要求1所述的一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：还包括步骤5，所述步骤5：用户自定义设定具有优先级，自定义设定数据通过智能插座发送给后台主站。3.根据权利要求2所述的一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：还包括步骤6，所述步骤6：后台主站结合自定义设定数据对电热水器使用模式进一步训练及优化。4.根据权利要求3所述的一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：还包括步骤7，所述步骤7：步骤7：在日常长期运行过程中，后台主站会周期重复执行步骤1-6对电热水器使用模式进行训练及优化。5.根据权利要求4所述的一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：还包括步骤8，所述步骤8：用户通过移动APP的用户界面监视当前热水器的运行状态及负荷信息。6.根据权利要求1-5任一项所述的一种自学习用户行为的电热水器负荷优化及控制方法，其特征在于：所述电热水器使用模式训练及优化过程如下：步骤1：负荷优化：1-1：负荷优化时，需考虑价格因素，令P(t)和P0(t)分别为第t时间段用户的实际用电负荷和原始用电需求，A(t)表示第t时间段的用电单价，B(t)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄奇峰，孙虹，李新家，杨世海，庄重，李铭，支亚薇，曹晓冬，纪峰，赵勇，刘飞，冯陵琳，李平，严永辉，赵芮，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，国网江苏省电力有限公司，江苏方天电力技术有限公司，江苏省电力试验研究院有限公司，国网江苏省电力有限公司常州供电分公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32