一种基于大数据的智能家居节能管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能家居节能管理方法，具体涉及智能家居技术领域，所述处理方法包括以下步骤：采集空余客房外的公共区域信息以及客房信息，建立空余客房的推荐指数，对空余客房进行评估，筛选出用于分配的空余客房并对其进行排序，生成排序表，并按照排序表将客房依次分配给用户，更有效的利用公共区域的照明，节约资源能耗。采集已被分配客房的环境信息和空调调控信息，建立空调调控评估指数，对客房内的空调状态进行评估，判断是否立即开启空调，避免过早的开启空调造成资源浪费，提高节能效率，同时合适的时间点开启空调也能满足用户对适宜温度的需求。调也能满足用户对适宜温度的需求。调也能满足用户对适宜温度的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的智能家居节能管理方法


[0001]本专利技术涉及智能家居
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的智能家居节能管理方法。

技术介绍

[0002]智能家居系统是利用先进的网络通讯技术、智能控制技术、IT 技术开发出一系列智能化的家庭应用技术，通过感知设备获取用户所需信息，实现个性化管理和信息交互。这种智能化的家居系统能够统一管理控制信息家电，让家居环境实现高效、节能、舒适、安全的绿色能动的环保家庭。随着科技的不断发展，智能家居技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。智能家居技术不仅可以带来更加便捷的生活体验，也可以提高人们的居住品质。
[0003]而随着智慧酒店的不断发展，智能家居技术也被应用于酒店中，为人们带来更加舒适、智慧化的住宿体验。
[0004]在传统的客房分配过程中，通常都是从可供使用的客房中随机选择客房进行分配，这种分配方式往往忽略了公共区域的用电情况以及客房所处的方位等因素，造成更多的用电损耗，同时在一些采用智能家居系统的高档酒店中，通常提供在用户入住前进行室内的通风降温服务，而这种服务通常在用户入住前选择固定的时间段开启空调进行通风降温，若选择的时间段过长，则会增加空调不必要的运行时间，导致用电损耗，若选择的时间段过短，则可能达不到降温的标准，导致用户入住的体验感较差。
[0005]为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于大数据的智能家居节能管理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的智能家居节能管理方法，包括以下步骤：步骤S1：将酒店目前现存的空余客房进行编号，编号以数字进行表示；步骤S2：获取空余客房外的公共区域信息以及客房信息，建立空余客房的推荐指数，对现存的空余客房进行评估；步骤S3：将空余客房的推荐指数与空余客房的推荐指数临界阈值进行比较，筛选出用于分配的空余客房，将空余客房分配给预约用户；步骤S4：获取已被分配客房的环境信息和空调调控信息，建立空调调控评估指数；步骤S5：将空调调控评估指数与空调调控评估指数临界阈值进行比较，确定是否开启空调进行降温。
[0008]在一个优选地实施方式中，步骤S2中，所述的公共区域信息包括照明利用率，客房
信息包括避光率；将照明利用率、避光率分别标记为；将照明利用率、避光率进行归一化处理并通过加权求和得到空余客房的推荐指数。
[0009]在一个优选地实施方式中，步骤S2中，还包括：步骤S2
‑
1：照明利用率的计算表达式为式中为所评估的空客房所处楼层非空客房的总数量，为所评估的空客房所处楼层公共区域所开启的照明灯的数量；避光率的计算表达式为式中，为室内光线强度，为客房外光线强度，室内外光线强度的获取逻辑为：分别在客房内外安装光照传感器实时采集室内外的光照强度。
[0010]在一个优选地实施方式中，步骤S3中，所述的将空余客房的推荐指数与空余客房的推荐指数临界阈值进行比较；若空余客房的推荐指数临界大于等于空余客房的推荐指数临界阈值，则将筛选出的空余客房进行由大到小排序，生成排序表，并按照排序表将客房依次分配给用户。
[0011]在一个优选地实施方式中，步骤S4中，所述的获取已分配客房的环境信息包括适宜温度偏差值，空调调控信息包括最佳开启时间系数；将适宜温度偏差值、最佳开启时间系数通过归一化处理，并通过加权求和得到空调调控评估指数。
[0012]在一个优选地实施方式中，步骤S5中，所述将空调调控评估指数与空调调控评估指数临界阈值进行比较；若空调调控评估指数大于等于空调调控评估指数临界阈值，则开启空调进行降温。
[0013]本专利技术的技术效果和优点：1、本实施例通过采集空余客房外的公共区域信息以及客房信息，建立空余客房的推荐指数，将空余客房的推荐指数与空余客房的推荐指数临界阈值进行比较，若空余客房的推荐指数大于等于空余客房的推荐指数临界阈值，则将筛选出的空余客房进行由大到小排序，生成排序表，并按照排序表将客房依次分配给用户。通过结合公共区域的资源与客房的方位信息选择出入住率较高楼层且避光率较高的客房，将入住的用户进行集合，更有效的利用公共区域的照明，节约资源能耗。
[0014]2、本实施例通过采集客房的环境信息和空调调控信息，建立空调调控评估指数，将空调调控评估指数与空调调控评估指数临界阈值进行比较，若空调调控评估指数大于等于空调调控评估指数临界阈值，则需要立即开启空调进行降温，避免过早的开启空调造成资源浪费，提高节能效率，同时此时开启空调也能满足用户对适宜温度的需求。
附图说明
[0015]为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本专利技术作进一步的说明；图1为本专利技术实施例1的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]实施例1图1给出了本专利技术一种基于大数据的智能家居节能管理方法，其包括如下步骤：步骤S1：将酒店目前现存的空余客房进行编号，编号以数字进行表示；步骤S2：获取空余客房外的公共区域信息以及客房信息，建立空余客房的推荐指数，对现存的空余客房进行评估；步骤S3：将空余客房的推荐指数与空余客房的推荐指数临界阈值进行比较，筛选出用于分配的空余客房，将空余客房分配给预约用户；步骤S4：获取已被分配客房的环境信息和空调调控信息，建立空调调控评估指数；步骤S5：将空调调控评估指数与空调调控评估指数临界阈值进行比较，确定是否开启空调进行降温。
[0018]本实施例基于智能家居系统，应用于酒店行业中，在用户进行预约同一类型的客房后，酒店会根据用户提供的入住时间进行客房的分配，为达到更加节能的效果，本实施例在客房的分配过程中，基于用户的入住时间，通过采集空余客房外的公共区域信息以及客房信息，对不同的空余客房进行评估，并选择出最优的客房，将最优的客房分配给预约用户，具体步骤如下：对酒店目前现存的空余客房进行编号，编号以数字进行表示，例如，{1,2，...}；获取空余客房外的公共区域信息以及客房信息，对现存的空余客房进行评估；公共区域信息包括照明利用率，客房信息包括避光率；将照明利用率、避光率分别标记为；将照明利用率、避光率通过归一化处理，计算空余客房的推荐指数，其表达式如下：
[0019]式中，为空余客房的推荐指数，分别为照明利用率、适宜温度偏差系数的预设比例系数，其中。其中，照明利用率：照明利用率是指每层楼层公共区域（包括走廊、电梯厅等区域）所开启的照明灯的有效利用程度，反映了公共区域照明系统的效率和能源利用情况。高照明利用率表示照明系统能够有效利用能源，提供足够的照明，并减少能源浪费，从而选择该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能家居节能管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：将酒店目前现存的空余客房进行编号，编号以数字进行表示；步骤S2：获取空余客房外的公共区域信息以及客房信息，建立空余客房的推荐指数，对现存的空余客房进行评估；步骤S3：将空余客房的推荐指数与空余客房的推荐指数临界阈值进行比较，筛选出用于分配的空余客房，将空余客房分配给预约用户；步骤S4：获取已被分配客房的环境信息和空调调控信息，建立空调调控评估指数；步骤S5：将空调调控评估指数与空调调控评估指数临界阈值进行比较，确定是否开启空调进行降温。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能家居节能管理方法，其特征在于：步骤S2中，所述的公共区域信息包括照明利用率，客房信息包括避光率；将照明利用率、避光率分别标记为；将照明利用率、避光率进行归一化处理并通过加权求和得到空余客房的推荐指数。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能家居节能管理方法，其特征在于：步骤S2中，还包括：步骤S2
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1：照明利用率的计算表达式为式中为所评估的空客房所处楼层非空客房的总数量，为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：巢剑，谢宇治，
申请(专利权)人：深圳市鼎山科技有限公司，
类型：发明
国别省市：