[发明专利]热水器节能方法、热水器节能系统和热水器

权利要求书

1.一种热水器节能方法，其特征在于，所述热水器节能方法包括以下步骤：

步骤1、接收来自热水器的用户使用热水器的数据，所述数据至少包括用水温度t_i,j、用水时间τ_i,j和用水流量v_i,j，其中，i代表采集数据的第i天，j代表一天中的第j次采样时刻，Δτ＝τ_i,j+1-τ_i,j代表相邻采样时刻之间的间隔，其中，还将用水流量v_i,j用于确定是否用水；

步骤2、根据采集的所述数据，利用统计方法构建用户使用热水器的用水概率并将多个用水概率进行计算，得到用户每天用水的时间的概率分布f(τ)；

步骤3、根据非用水时段停止热水器的工作、而在用水时段控制热水器的工作方式，建立按用水时段控制热水器的温度模型为：

其中，t_j是τ_j时刻的水温，t_j+1是τ_j+1时刻的水温，t_en,j是τ_j时刻的外部环境温度，P_r是加热功率，C_p是水的比热容，KF是热水器导热系数，V是热水器体积，ρ是水的比热容，为非用水时段开始时刻；为非用水时段结束时刻；当时，x_j＝0；为用水时段开始时刻；为用水时段结束时刻；当时，x_j＝1；时，x_j＝0，在初始阶段，概率阈值ρ_l是设定的，而在再学习阶段，概率阈值ρ_l是通过之前的计算步骤中的数据处理过程得出的；

步骤4、计算对按用水时段控制热水器耗电量以获得目标函数：

其中，J₂是无用水情况时电热水器按用水时段和非用水时段优化控制一天的耗电量；

步骤5：构建一个以概率阈值ρ_l为自变量的用户需求目标函数，

其中，J是用户对用水时段需求的数学表示值，是用水时段的重要程度；

步骤6、使用POA优化算法，根据所述用户需求目标函数得出最满足用户需求的概率阈值ρ_l；

步骤7、使用最佳概率阈值反向推导得出用户的用水时段，将用户使用热水器时间分布f₁(τ)的值低于概率阈值ρ_l的时段作为停止热水器的加热操的非用水时段，将用户使用热水器时间分布f₁(τ)的值高于概率阈值ρ_l的时段作为对热水器进行加热操作的用水时段，并将非用水时段和用水时段发送到热水器以控制热水器的加热操作。

2.根据权利要求1所述的热水器节能方法，其特征在于，如果以m天为采集样本的时段，第τ_i,j采样时刻的用水情况有两种情况，x_i,j＝1，也就是τ_i,j时刻用户正在用水，或者是x_i,j＝0，表示τ_i,j时刻用户未用水,即，τ_i,j时刻用户是否用水的表达式如下：

其中，x_i,j是指示τ_i,j时刻用户是否用水的表达值，x_i,j＝1表示用户在用热水，x_i,j＝0表示用户未用水，τ_i,j是指第i天的第τ_j时刻，i＝1,2,…,m、j＝1,2,…,n，其中n是最大采样点。