一种基于深度学习的智能家庭电力系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种基于深度学习的智能家庭电力系统，包括：电器检测模块、信息采集模块、第一无线模块、第一单片机、第二无线模块以及第二单片机、电力控制模块。电力控制模块与第一单片机电连接，用于控制电器；第一单片机通过分别与电器检测模块、信息采集模块电连接，从而获取到电器的状态、电器的状态信息、用户信息等信息，并通过第一无线模块和第二无线模块与第二单片机通信，将接收到的信息发送给第二单片机，第二单片机接收到第一单片机发送的信息后，可以使用深度学习算法对接收到的信息进行信息处理，由于第二单片机接收到的信息中包含有电器信息和用户信息，因此第二单片机可以实现对用户行为的预测，从而提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的智能家庭电力系统
本技术涉及智能家居
，尤其涉及一种基于深度学习的智能家庭电力系统。
技术介绍
随着社会和科学技术的发展，人们的生活水平在不断提高，为了满足人们的需求，智能家居应运而生。智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术等，将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。传统的智能家居系统均采用手机移动客户端或电脑客户端对所有设备的控制关系、组合场景控制等进行预设定，从而通过人机交互的方式实现对家中设备的控制。然而，传统的智能家居系统仅通过人机交互的方式控制设备，存在用户体验度较低的问题。
技术实现思路
针对上述问题，有必要提供一种提高用户体验度的基于深度学习的智能家庭电力系统。一种基于深度学习的智能家庭电力系统，包括电器检测模块、信息采集模块、第一无线模块、第一单片机、第二无线模块以及第二单片机、电力控制模块；所述电器检测模块与所述第一单片机电连接，用于检测电器的状态并获取电器的状态信息；所述信息采集模块与所述第一单片机电连接，用于采集用户信息；所述第一无线模块与所述第一单片机电连接，用于与所述第二无线模块进行无线通信；所述第一单片机用于接收所述电器检测模块、所述信息采集模块发送的信息，并将所述信息通过所述第一无线模块、所述第二无线模块发送至所述第二单片机；所述第二无线模块与所述第二单片机电连接，并与所述第一无线模块无线连接；所述第二单片机用于接收所述信息，并根据所述信息通过深度学习算法对用户行为进行预测；所述电力控制模块与所述第一单片机电连接，用于控制电器。在其中一个实施例中，所述电器检测模块中包含有电压互感器、电流互感器以及取样电路；所述电压互感器与所述取样电路电连接，用于变换电器的电压并将变换后的电压传输给所述取样电路；所述电流互感器与所述取样电路电连接，用于转换电器的电流并将转换后的电流传输给所述取样电路；所述取样电路用于接收所述变换后的电压以及所述转换后的电流。在其中一个实施例中，所述电器检测模块中还包含有电能计算芯片；所述取样电路与所述电能计算芯片电连接，用于将所述变换后的电压以及所述转换后的电流传输给所述电能计算芯片；所述电能计算芯片与所述第一单片机电连接，用于根据所述变换后的电压以及所述转换后的电流测量电器功率，并识别出电器种类。在其中一个实施例中，所述信息采集模块中包含有红外传感器；所述红外传感器与所述第一单片机电连接，用于采集用户位置信息。在其中一个实施例中，所述信息采集模块中还包含有时钟模块；所述时钟模块与所述第一单片机电连接，用于采集用户活动和电器使用的时间。在其中一个实施例中，所述电力控制模块包括继电器；所述继电器与所述第一单片机电连接，用于控制电器的开关。在其中一个实施例中，所述电力控制模块还包括红外解码模块；所述红外解码模块与所述第一单片机电连接，用于发射电器开启信号以及电器关断信号。在其中一个实施例中，还包括存储卡；所述存储卡与所述第二单片机电连接，用于存储所述第二单片机接收到的所述信息。在其中一个实施例中，还包括触摸屏；所述触摸屏与所述第二单片机电连接，用于显示电器的状态或者控制电器。在其中一个实施例中，所述第一单片机为从单片机；所述第二单片机为主单片机。上述基于深度学习的智能家庭电力系统，包括电力控制模块电器检测模块、信息采集模块、第一无线模块、第一单片机、第二无线模块以及第二单片机、电力控制模块。电力控制模块与第一单片机电连接，用于控制电器；电器检测模块与第一单片机电连接，用于检测电器的状态并获取电器的状态信息；信息采集模块与第一单片机电连接，用于采集用户信息；第一无线模块与第一单片机电连接，用于与第二无线模块进行无线通信；第一单片机用于接收电器检测模块、信息采集模块发送的信息，并将信息通过第一无线模块、第二无线模块发送至第二单片机；第二无线模块与第二单片机电连接，并与第一无线模块无线连接；第二单片机用于接收信息，并根据信息通过深度学习算法对用户行为进行预测；电力控制模块与第一单片机电连接，用于控制电器。第一单片机通过分别与电器检测模块、信息采集模块电连接，从而获取到电器的状态、电器的状态信息、用户信息等信息，并通过第一无线模块和第二无线模块与第二单片机通信，将接收到的信息发送给第二单片机，第二单片机接收到第一单片机发送的信息后，可以使用深度学习算法对接收到的信息进行信息处理，由于第二单片机接收到的信息中包含有电器信息和用户信息，因此第二单片机可以实现对用户行为的预测，从而提高了用户体验。附图说明图1为一个实施例中基于深度学习的智能家庭电力系统的结构图。图2为图1中电器检测模块的结构图。图3为图1中另一个电器检测模块的结构图。图4为图1中信息采集模块的结构图。图5另一个实施例中基于深度学习的智能家庭电力系统的结构图。图6为再一个实施例中基于深度学习的智能家庭电力系统的结构图。图7为又一个实施例中基于深度学习的智能家庭电力系统的结构图。具体实施方式为了更好的理解本技术，下面结合附图和实施例进一步阐明本技术的内容，但本技术不仅仅局限于下面的实施例。在一个实施例中，如图1所示，本技术提供的一种基于深度学习的智能家庭电力系统，主要包括：电器检测模块10、信息采集模块20、第一无线模块30、第一单片机40、第二无线模块50以及第二单片机60、电力控制模块70。电器检测模块10与第一单片机40电连接，用于检测电器的状态并获取电器的状态信息；信息采集模块20与第一单片机40电连接，用于采集用户信息；第一无线模块30与第一单片机40电连接，用于与第二无线模块50进行无线通信；第一单片机40用于接收电器检测模块10、信息采集模块20发送的信息，并将信息通过第一无线模块30、第二无线模块50发送至第二单片机60；第二无线模块50与第二单片机60电连接，并与第一无线模块30无线连接；第二单片机60用于接收信息，并根据信息通过深度学习算法对用户行为进行预测；电力控制模块70与第一单片机40电连接，用于控制电器。在本实施例中，电器检测模块10可以用于检测电器的状态并获取电器的状态信息。其中，电器可以是家用的电视、冰箱、空调、洗衣机、电饭煲等，在此不作限定。电器的状态可以用于表示电器的运行状态，例如，电器的状态可以是运行状态、冷却状态、备用状态、检修状态等。电器的状态信息可以用于表示电器在某种状态下的信息，例如，当电器的状态为运行状态时，电器的状态信息可以是电器运行时的电流信息、电器运行时的电压信息、电器运行时所需要的功率等。电器检测模型10可以与第一单片机40电连接，并将检测到的电器的状态以及获取到的电器的状态信息等发送给第一单片机40。信息采集模块20可以用于采集用户信息。其中，用户信息可以包括用户的位置信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能家庭电力系统，其特征在于，包括电器检测模块、信息采集模块、第一无线模块、第一单片机、第二无线模块以及第二单片机、电力控制模块；所述电器检测模块与所述第一单片机电连接，用于检测电器的状态并获取电器的状态信息；所述信息采集模块与所述第一单片机电连接，用于采集用户信息；所述第一无线模块与所述第一单片机电连接，用于与所述第二无线模块进行无线通信；所述第一单片机用于接收所述电器检测模块、所述信息采集模块发送的信息，并将所述信息通过所述第一无线模块、所述第二无线模块发送至所述第二单片机；所述第二无线模块与所述第二单片机电连接，并与所述第一无线模块无线连接；所述第二单片机用于接收所述信息，并根据所述信息通过深度学习算法对用户行为进行预测；所述电力控制模块与所述第一单片机电连接，用于控制电器。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能家庭电力系统，其特征在于，包括电器检测模块、信息采集模块、第一无线模块、第一单片机、第二无线模块以及第二单片机、电力控制模块；所述电器检测模块与所述第一单片机电连接，用于检测电器的状态并获取电器的状态信息；所述信息采集模块与所述第一单片机电连接，用于采集用户信息；所述第一无线模块与所述第一单片机电连接，用于与所述第二无线模块进行无线通信；所述第一单片机用于接收所述电器检测模块、所述信息采集模块发送的信息，并将所述信息通过所述第一无线模块、所述第二无线模块发送至所述第二单片机；所述第二无线模块与所述第二单片机电连接，并与所述第一无线模块无线连接；所述第二单片机用于接收所述信息，并根据所述信息通过深度学习算法对用户行为进行预测；所述电力控制模块与所述第一单片机电连接，用于控制电器。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能家庭电力系统，其特征在于，所述电器检测模块中包含有电压互感器、电流互感器以及取样电路；所述电压互感器与所述取样电路电连接，用于变换电器的电压并将变换后的电压传输给所述取样电路；所述电流互感器与所述取样电路电连接，用于转换电器的电流并将转换后的电流传输给所述取样电路；所述取样电路用于接收所述变换后的电压以及所述转换后的电流。


3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智能家庭电力系统，其特征在于，所述电器检测模块中还包含有电能计算芯片；所述取样电路与所述电能计算芯片电连接，用于将所述变换后的电压以及所述转换后的电流传输给所述电能计算芯片；所述电能计算芯片与所述第一单片...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘菲菲，董明涛，刘苏欣，董佳伟，马越，孙可心，朱隆鑫，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：新型
国别省市：黑龙江;23