[发明专利]一种热水器的用水预测方法及热水器

说明书

本发明公开了一种热水器用水的预测方法及热水器，所述用水的预测方法包括获取热水器的参数值：用水时间t、加热功率P和用水前后水温差值△T；将获取的参数值导入到用水量预测模型中，计算热水器的用水量。本发明热水器用水的预测方法，仅需要获取热水器的用水时间、加热功率和用水前后水温差值即可以计算用水量，从而可以预测用户的用水量，实现机器智能自学习的方法，不需要设置水流量传感器和进水温度传感器来获取用水量，降低了热水器的成本，也解决了热水器反复加热和造成费电的问题，提升了用户体验。

技术领域

本发明属于热水器领域，具体地说，涉及一种热水器用水的预测方法及热水器。

背景技术

现有技术中随着物联网技术的不断发展，物联网热水器已走进千家万户。目前行业内关于热水器自学习的功能主要分为两大类。一是：基于时间的机器自学习。热水器的机器端硬件有时钟芯片(或具有存贮时间功能电路、器件)、水流量传感器，通过机器端机器用水时间，通过一定的算法，在机器端实现用水时间的预测。这类实现自学的方法弊端是不能预测水量，不能为用户自动设置用水温度。

二是：基于时间和水量的自学习。热水器的机器端硬件有WiFi模块、水流量温度传感器、进水温度传感器，内胆水温传感器。通过机器端实时上传用水时间、水流量数据，通过云端大数据计算每一用水时段的水量，通过一定的算法，计算水量、模式和温度的预测表，将预测表推送到服务器端，服务器端根据下发规则，将预测表推送给机器端。这类实现自学的方式计算硬件成本较高，对于中低端机器不适用。

目前，市场上千元左右的产品阵容，一般仅有加热功率自主选择、红外遥控和WiFi功能。低售价电热水器由于成本限制而硬件无法同时带有WiFi、水流量传感器和进水温度传感器。因而无法实现基于时间、用水量预测洗浴模式的智能自学习功能。

有鉴于此特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种热水器的用水预测方法，通过热水器的用水前后水温差值可以计算用水量，从而可以预测用户的用水量，实现机器智能自学习的方法，不需要通过热水器的水流量传感器进行检测，降低了热水器的成本，也解决了热水器反复加热和造成费电的问题，提升了用户体验。

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：提供一种热水器用水的预测方法，包括

获取热水器的参数值：用水时间t、加热功率P和用水前后水温差值△T；

将获取的参数值导入到用水量预测模型中，计算热水器的用水量。

本发明热水器用水的预测方法，仅需要获取热水器的用水时间、加热功率和用水前后水温差值即可以计算用水量，从而可以预测用户的用水量，实现机器智能自学习的方法，不需要设置水流量传感器来获取用水量，降低了热水器的成本，也解决了热水器反复加热和造成费电的问题，提升了用户体验。

进一步地，所述用水量预测模型为：

其中，m为预测用水质量，Ett为用水总能耗，c为水的比热容，m1为内胆容积的盛水量。

进一步地，在获取所述参数值t、P和△T之前或之后，调用用水量预测模型和参数。

进一步地，检测热水器内胆水温的变化，判断是否满足用水触发判断条件和用水结束判断条件，获得用水开始时间和结束时间，计算获得热水器的用水时间t；

优选的，用水触发时的时间点先前推时间a作为用水开始时间。

进一步地，用水触发判断条件为：获取热水器内胆水温，判断连续降低n 个1℃的时间间隔ta是否均满足ta≤预设值Set1，或，判断内胆水温的降温速率是否满足≥Set2，若满足，则热水器用水触发；

优选的，所述Set1为5min，所述Set2为10℃/h；