[发明专利]用电设备的选型方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910718325.6 申请日: 2019-08-05
公开(公告)号: CN110458439A 公开(公告)日: 2019-11-15
发明(设计)人: 冯涛 申请(专利权)人: 珠海格力电器股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/04
代理公司: 11240 北京康信知识产权代理有限责任公司 代理人: 董文倩<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 519070广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 环境要素 用电设备 目标区域 选型 参数生成 获取目标 空调器 自然环境
【权利要求书】:

1.一种用电设备的选型方法,其特征在于,包括:

获取目标区域内的环境要素对应的环境要素参数,其中,所述环境要素包括:自然环境要素和人工环境要素,所述目标区域为待安装用电设备的区域;

根据所述环境要素参数生成所述目标区域的用电设备信息;

根据所述用电设备信息为所述目标区域推荐用电设备。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自然环境要素包括以下至少之一:日照强度,温度,风力,降水量,空气质量,极端天气次数;所述人工环境要素包括以下至少之一:人口规模,经济规模,建筑规模。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述目标区域的环境要素对应的环境要素参数包括:

确定所述目标区域的地理坐标;

以所述地理坐标为关键词,从预定互联网平台获取所述目标区域的环境要素对应的环境要素参数。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在以所述地理坐标为关键词,从预定互联网平台获取所述目标区域的环境要素对应的环境要素参数之后,还包括:将超过预定时间周期的环境要素参数过滤掉。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述环境要素参数生成所述目标区域的用电设备信息包括:

将所述环境要素参数作为第一模型的输入,其中,所述第一模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的,所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括:环境要素参数以及与所述环境要素参数对应的用电设备信息;

获取所述第一模型的输出,并将所述第一模型的输出转换为所述用电设备信息。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述用电设备信息为所述目标区域推荐用电设备包括:

通过第二模型,确定与所述用电设备信息对应的用电设备,其中,所述第二模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的,所述多组训练数据的每一组训练数据均包括:用电设备信息以及与所述用电设备信息对应的用电设备。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述用电设备信息为所述目标区域推荐用电设备之后,还包括:

基于所述环境要素参数以及为所述目标区域推荐的用电设备的设备信息生成用电设备安装信息,其中,所述用电设备安装信息包括以下至少之一:用电设备的安装高度,用电设备的安装方向。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在根据所述用电设备信息为所述目标区域推荐用电设备之后,还包括:

基于所述用电设备安装信息生成为所述目标区域推荐用电设备安装之后的显示效果图;

在预定显示设备中显示所述显示效果图。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其特征在于,所述用电设备包括以下至少之一:空调器,饮水机,空气净化器。

10.一种用电设备的选型装置,其特征在于,包括:

获取单元,用于获取目标区域内的环境要素对应的环境要素参数,其中,所述环境要素包括:自然环境要素和人工环境要素,所述目标区域为待安装用电设备的区域;

生成单元,用于根据所述环境要素参数生成所述目标区域的用电设备信息;

推荐单元,用于根据所述用电设备信息为所述目标区域推荐用电设备。

11.一种用电设备选型系统,其特征在于,所述用电设备选型系统使用权利要求1至9中任意一项所述的用电设备的选型方法。

12.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行权利要求1至9中任意一项所述的用电设备的选型方法。

13.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至9中任意一项所述的用电设备的选型方法。

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