本发明专利技术公开了一种智能家居物联网控制系统，该系统的运行方法包括以下步骤：步骤一：云平台和物联网网关的建立与连接；步骤二：自动化学习和智能适应功能的实现；步骤三：通过电能监测装置实现家居耗电量的统计；步骤四：上下文感知和智能联动功能的实现，所述智能家居设备连接与管理模块，用于智能家居连接云平台，并通过云平台进行管理；所述智能学习与自动化调整模块，用于学习用户的行为习惯并进行自动调整；所述能耗统计与智能联动模块，用于统计家居的能耗情况并与其他设备进行联动；所述云平台与物联网网关部署模块，用于建立云平台和物联网网关，本发明专利技术，具有家居耗电量监测准确和家居控制更加人性化的特点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，具体为一种智能家居物联网控制系统。
技术介绍
1、智能家居技术在过去几年中得到了迅速发展，通过将家庭设备与互联网连接，实现了智能化的控制和自动化功能。然而，现有的智能家居系统存在一些限制和挑战，需要进一步的技术改进。首先，现有的智能家居系统通常由不同品牌和类型的设备组成，它们使用各自的通信协议和控制接口，导致设备之间缺乏互操作性和统一的控制平台。用户需要使用多个应用程序或遥控器来控制各个设备，这给用户带来了不便。
2、其次，对于家庭能源管理的需求也日益增长。用户希望能够了解各个智能家居设备的实际能耗情况，并根据数据进行能源消耗的优化。然而，现有系统往往缺乏对家居能耗的准确监测和统计功能，使用户无法有效管理和控制家庭能源的使用。因此，设计可以进行能源监测和更加个性化的一种智能家居物联网控制系统是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种智能家居物联网控制系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种智能家居物联网控制系统，该系统的运行方法包括以下步骤：
3、步骤一：云平台和物联网网关的建立与连接；
4、步骤二：自动化学习和智能适应功能的实现；
5、步骤三：通过电能监测装置实现家居耗电量的统计；
6、步骤四：上下文感知和智能联动功能的实现。
7、根据上述技术方案，所述云平台和物联网网关的建立与连接的步骤，包括：</p>8、建立云平台和物联网网关作为中介；
9、实现设备连接与注册。
10、根据上述技术方案，所述实现设备连接与注册的步骤，包括：
11、通过物联网网关提供的通信接口，各个智能家居设备与物联网网关进行物理连接，确保设备与网关之间的稳定通信，在云平台上，为每个智能家居设备分配唯一的标识符或设备id，用于设备的识别和管理，同时，实施设备认证机制，确保只有经过授权的设备才能与云平台和物联网网关进行连接和通信，提高系统的安全性。
12、根据上述技术方案，所述自动化学习和智能适应功能的实现的步骤，包括：
13、将用户对智能设备的设置上传至云端，并与用户的个人账户关联；
14、自动调整智能家居设备的设置和行为，提供个性化的用户体验。
15、根据上述技术方案，所述自动调整智能家居设备的设置和行为，提供个性化的用户体验的步骤，包括：
16、利用机器学习算法和人工智能技术对存储的用户设置数据进行分析和学习，通过使用机器学习算法，系统能够自动识别和提取与用户习惯和行为模式相关的特征，这些特征包括设备的使用频率、设定的时间模式、设备之间的关联等，最后，基于学习到的用户模式和实时数据，系统能够自动调整智能家居设备的设置和行为，以提供个性化的用户体验，系统会根据用户的习惯和行为模式，自动调整设备的工作模式、亮度、音量等参数，以满足用户的个性化需求，例如，如果系统学习到用户通常在晚上10点后休息，它可以自动将灯光调暗，关闭音响等，以为用户营造一个有利于休息的环境，通过以上实施方式，系统能够了解用户的习惯和行为模式，并基于这些模式进行自动调整，用户无需手动调整设备，系统能够根据用户的需求和偏好进行智能化的设备控制，提高用户的居家舒适度和便利性。
17、根据上述技术方案，所述通过电能监测装置实现家居耗电量的统计的步骤，包括：
18、安装电能监测装置，用于实时监测智能家居设备的能耗；
19、进行数据采集和存储；
20、利用数据分析算法对能耗数据进行分析和处理；
21、提供能源管理建议和优化方案。
22、根据上述技术方案，所述利用数据分析算法对能耗数据进行分析和处理的步骤，包括：
23、进行能耗数据分析之前，需要对收集到的能耗数据进行预处理，这包括数据清洗、去除异常值、数据平滑等步骤，数据清洗用于去除采集过程中的错误数据或缺失值，确保数据的准确性和完整性，异常值的去除可以通过统计方法或规则检测来实现，数据平滑则用于降低数据的噪声，以便更好地进行后续分析，随后根据实际需求，选择统计分析方法用于计算平均能耗、峰值能耗、能耗分布等统计指标，以便对能耗数据进行总体的描述和分析，使用机器学习算法应用于能耗预测和异常检测，以便提前预测能耗情况或发现能耗异常，根据选定的数据分析算法，对能耗数据进行建模和分析。
24、根据上述技术方案，所述上下文感知和智能联动功能的实现的步骤，包括：
25、通过传感器和环境数据感知用户所处的环境和情境；
26、进行上下文分析和决策；
27、实现智能设备的自动调整。
28、根据上述技术方案，所述实现智能设备的自动调整的步骤，包括：
29、当系统检测到用户进入客厅，并且光照较暗时，系统根据预设的规则自动调整灯光亮度，音响音量和窗帘开启程度等，以提供舒适的居家体验，最后，系统通过控制中心或智能家居设备之间的通信，实现智能联动，当系统确定合适的智能家居设备响应和联动方案后，系统通过物联网网关或无线网络与各个设备进行通信，以实现自动调整和智能联动，系统可以发送指令给灯光控制器、音响设备和窗帘控制器，以便根据用户需求自动调整这些设备的设置和行为，通过环境感知技术和上下文分析，系统能够识别用户所处的环境和情境，并根据用户需求自动调整智能家居设备的设置和行为，以提供个性化的用户体验，系统通过控制中心或设备之间的通信，实现智能联动，以提供舒适的居家环境。
30、根据上述技术方案，所述该系统包括：
31、智能家居设备连接与管理模块，用于智能家居连接云平台，并通过云平台进行管理；
32、智能学习与自动化调整模块，用于学习用户的行为习惯并进行自动调整；
33、能耗统计与智能联动模块，用于统计家居的能耗情况并与其他设备进行联动。
34、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术，通过设置有智能家居设备连接与管理模块、智能学习与自动化调整模块、能耗统计与智能联动模块实现智能家居物联网控制系统， 本专利提出了一种智能家居物联网控制系统，具备云平台和物联网网关连接、自动化学习和智能适应、统计家居耗电量、上下文感知和智能联动等关键功能；通过整合不同品牌和类型的设备，提供统一的控制平台，实现个性化的用户体验；同时，通过数据分析和能耗统计，帮助用户管理和优化家庭能源消耗；该系统的创新在于提供智能学习和自动调整功能，以及上下文感知和智能联动功能，提高了智能家居系统的智能化和便利性。
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【技术保护点】
1.一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述云平台和物联网网关的建立与连接的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述实现设备连接与注册的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述自动化学习和智能适应功能的实现的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述自动调整智能家居设备的设置和行为，提供个性化的用户体验的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述通过电能监测装置实现家居耗电量的统计的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述利用数据分析算法对能耗数据进行分析和处理的步骤，包括：
8.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述上下文感知和智能联动功能的实现的步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述实现智能设备的自动调整的步骤，包括：
10.一种智能家居物联网控制系统，其特征在于：所述该系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述云平台和物联网网关的建立与连接的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述实现设备连接与注册的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述自动化学习和智能适应功能的实现的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的一种智能家居物联网控制方法，其特征在于：所述自动调整智能家居设备的设置和行为，提供个性化的用户体验的步骤，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨堃，
申请(专利权)人：松原市阳芳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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