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申请/专利权人：慈溪市周巷佳森电器配件厂

摘要：本发明公开了一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法，包括S1、使用物联网传感器收集智能家居设备的能耗数据和用户行为数据；S2、通过边缘计算设备对收集的数据进行初步分析；S3、将处理后的数据传输至中心处理服务器，通过算法对数据进行深度分析；S4、基于算法的分析结果，自动调整智能家居设备的运行参数；S5、使用网络冗余技术确保数据传输的稳定性；S6、应用区块链技术记录和验证所有数据交易，包括验证数据的完整性、透明度和不可篡改性；S7、通过自学习和适应性算法自动调整设置；S8、集成可再生能源和智能电池系统。本发明具备数据处理效率高、系统运行稳定性强、数据安全性和透明度高以及能源使用效率提高的优点。

主权项：1.一种基于物联网的多设备能耗监控与管理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、使用物联网传感器收集智能家居设备的能耗数据和用户行为数据；所述S1具体包括：S11、在智能家居环境中部署多个物联网传感器，所述物联网传感器分别收集温度T、湿度H、光照L、运动M和电力消耗P；S12、为每个传感器分配一个唯一标识符ID，在数据收集和传输过程中识别和跟踪数据来源；S13、设置传感器以定期采集数据，采集频率为f，其中f是根据设备的特定需求和使用环境确定的时间间隔；S14、采集的数据包括能耗数据E、设备的使用频率、使用时间段和用户对设备的操作模式；S15、对收集的数据进行初步的格式化处理，使数据符合后续分析所需的格式和标准；S2、通过边缘计算设备对收集的数据进行数据的清洗、分类和初步分析；所述S2具体包括：S21、边缘计算设备接收来自物联网传感器的数据，包括温度T、湿度H、光照L、运动M和电力消耗P的数据；S22、对接收的数据执行数据清洗过程，移除无效或错误的数据记录；S23、对清洗后的数据进行分类，基于数据特性将其分为能耗数据E和用户行为数据B，其中能耗数据E主要依赖于电力消耗P，而用户行为数据B反映了用户与智能家居设备的互动模式；S24、对分类后的数据执行初步分析：计算设备在一定时间内的平均能耗 其中，Ei表示在不同时间点测量的能耗值，n是测量点的总数；计算环境数据方差评估环境条件的波动性： 其中，Envi是单个环境数据点，是这些数据点的均值；分析用户行为数据B随时间的变化趋势：Bt＝a·t+b；其中，Bt是在时间t的用户行为数据，a和b是回归系数；使用Z-score方法检测能耗数据中的异常值： 其中，E是特定的能耗数据点，和σE分别是能耗数据集的均值和标准差；S25、将清洗、分类和初步分析后的数据格式化为适合传输至中心处理服务器的格式；S3、将处理后的数据传输至中心处理服务器，通过人工智能算法对数据进行深度分析，包括能耗模式识别、用户行为习惯分析和故障预测；S4、基于人工智能算法的分析结果，自动调整智能家居设备的运行参数；所述S4具体包括：S41、根据中心处理服务器的深度分析结果，自动识别能耗优化的机会和潜在的设备故障风险；S42、计算优化后的设备运行参数，包括设定新的能耗目标Etarget，并根据历史能耗数据Ehistorical和预测数据Epredict调整设备设置：Etarget＝λ·Ehistorical+1-λ·Epredict；其中，λ用来平衡历史数据和预测数据的影响；S43、自动更新智能家居设备的运行模式，包括温度设置、照明强度和设备的开关时间；S44、使用逻辑回归模型预测用户的行为模式，基于用户行为模式和环境变化自动调整设备设置： 其中，PY＝1|X是在给定特征X下用户采取某种行为的概率，β0,β1,...,βn是模型系数，X1,...,Xn是特征变量；S45、如果系统检测到潜在的设备故障或性能下降，自动触发维护流程，包括发送报警信息给用户或维修人员；S5、使用网络冗余技术确保数据传输的稳定性，包括使用多个网络通道和离线工作模式；S6、应用区块链技术记录和验证所有数据交易，包括验证数据的完整性、透明度和不可篡改性；S7、通过自学习和适应性算法，根据用户习惯、季节变化和天气条件自动调整设置；S8、集成可再生能源和智能电池系统，提升系统的自给自足能力和整体能源效率。

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