CN111289813B - 一种用电异常判断方法、装置、存储介质及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用电异常判断方法、装置、存储介质及服务器，所述方法包括：采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比；若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常。本发明提供的方案能够避免用户继续使用存在异常的用电设备，造成长时间大量电量的浪费。

Description

一种用电异常判断方法、装置、存储介质及服务器

技术领域

本发明涉及用电设备技术领域，尤其涉及一种用电异常判断方法、装置、存储介质及服务器。

背景技术

随着家庭用电设备的增多，使用电设备的正常运行越来越受到重视，用电设备是否正常运行关乎到电能是否能够进行有效功的转化，即能效性的持久化。用户一般在设备出现异常但仍然能使用的情况下，不会对设备进行维修，只有等到设备无法正常使用时，才会寻求维修。在非正常但可使用的状态下使用设备，会损耗大量的电量，造成能源的浪费，既不经济又不环保。

发明内容

本发明的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种用电异常判断方法、装置、存储介质及服务器，以解决现有技术中用户继续使用存在异常的设备，造成电量的浪费的问题。

本发明一方面提供了一种用电异常判断方法，包括：采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常。

可选地，获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量，包括：获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。

可选地，还包括：若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

可选地，所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；所述目标用电设备对应的正常用电数据，包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。

可选地，还包括：若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行存储，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

可选地，还包括：若判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；和/或，若判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障；和/或，调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常；其中，所述使用情况数据，包括：单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期。

可选地，还包括：根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议；和/或，将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

可选地，向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒和/或将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户，包括：通过语音方式向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒和/或将所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

本发明另一方面提供了一种用电异常判断装置，包括：采集单元，用于采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；获取单元，用于获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；确定单元，用于将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；判定单元，用于若所述确定单元确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常。

可选地，所述获取单元，获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量，包括：获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。

可选地，还包括：确认单元，用于若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

可选地，所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；所述目标用电设备对应的正常用电数据，包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。

可选地，还包括：保存单元，若所述确定单元确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

可选地，还包括：提醒单元，用于若判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；和/或，故障确定单元，用于若判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障；和/或，排除单元，用于调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常；其中，所述使用情况数据，包括：单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期。

可选地，还包括：建议确定单元，用于根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议；和/或，建议反馈单元，用于将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

可选地，当包括所述提醒单元时，所述提醒单元，向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒，包括：通过语音方式向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；和/或，当包括所述建议反馈单元时，所述建议反馈单元，将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户，包括：通过语音方式将所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

本发明又一方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种服务器，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种服务器，包括前述任一所述的用电异常判断装置。

根据本发明的技术方案，通过采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量，并根据所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；确定为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常，能够避免用户继续使用存在异常的用电设备，造成长时间大量电量的浪费，同时防止由于长期使用设备导致降低设备使用寿命以及无法正常运行。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明提供的用电异常判断方法的一实施例的方法示意图；

图2是本发明提供的用电异常判断方法的另一实施例的方法示意图；

图3是本发明提供的用电异常判断方法的又一实施例的方法示意图；

图4是本发明提供的用电异常判断方法的再一实施例的方法示意图；

图5是本发明提供的用电异常判断方法的再一实施例的方法示意图；

图6是本发明提供的用电异常判断装置的一实施例的结构示意图；

图7是本发明提供的用电异常判断装置的另一实施例的结构示意图；

图8是本发明提供的用电异常判断装置的又一实施例的结构示意图；

图9是本发明提供的用电异常判断装置的再一实施例的结构示意图；

图10是本发明提供的用电异常判断装置的再一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1是本发明提供的用电异常判断方法的一实施例的方法示意图。所述用电异常判断方法用于判断目标用电设备是否出现用电异常。该方法可以在服务器中实施。

如图1所示，根据本发明的一个实施例，所述用电异常判断方法至少包括步骤S110、步骤S120、步骤S130和步骤S140。

步骤S110，采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量。

具体地，可以分别采集目标区域内各个家庭的目标用电设备的单位时间用电量。

步骤S120，获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值。

具体地，获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。其中，所述额定功率具体可以为目标用电设备出厂设定的额定功率。通过获取所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量，并对所述相同的各个用电设备的单位时间用电量求和后取平均值，作为所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值。与所述目标用电设备相同的用电设备包括与所述目标用电设备同类型和/或同型号的设备，例如，可以是与目标设备同类型(例如都是空调)且同型号的设备。

步骤S130，将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据。

具体地，若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量之差的绝对值超出预定值，则确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据；和/或若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间用电量均值之差的绝对值超出预定值，则确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据。

步骤S140，若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常。

若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则可以确定所述目标用电设备用电异常，有可能是该目标用电设备出现故障导致。

图2是本发明提供的用电异常判断方法的另一实施例的方法示意图。如图2所示，基于上述实施例，所述用电异常判断方法还包括步骤S150。

步骤S150，若判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒。

在一种具体实施方式中，向所述目标用电设备的用户发出用电异常的语音提醒。例如，生成用电异常的语音提醒文件，即音频文件，将所述音频文件发送给目标用电设备，并通过所述目标用电设备进行播报。

图3是本发明提供的用电异常判断方法的又一实施例的方法示意图。如图3所示，基于上述实施例，所述用电异常判断方法还包括步骤S160。

步骤S160，将所述目标用电设备的所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；所述目标用电设备对应的正常用电数据包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。具体地，基于分类模型的异常值检测，根据已有正常用电数据建立贝叶斯模型，得到正常模型特征库作为参考标准库，将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库中的正常用电数据进行对比，进一步确认所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常数据。可选地，还可以采用编程运用图表和/或图形的方式将目标用电设备的单位时间用电量和/或正常用电量模型特征库中相应的正常单位时间用电量进行可视化，帮助后台运维人员快速及时了解目标用电设备用电异常同时进行人工校验。

可选地，可以将所述单位时间用电量发送至云服务器，由云服务器将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。其中云服务器将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比的具体实施方式可以参考前述相关描述。

可选地，基于上述实施例所述方法还可以进一步包括：若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。例如，将所述目标用电设备IP与对应的单位时间用电量对应保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

图4是本发明提供的用电异常判断方法的再一实施例的方法示意图。如图4所示，基于上述实施例，所述用电异常判断方法还包括步骤S170。

步骤S170，若判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

具体地，若判定所述目标用电设备用电异常，则还可以进一步分析引起所述目标用电设备用电异常的原因，将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中的异常用电数据进行对比，确定是否相匹配，将与所述单位时间用电量匹配的异常用电数据对应的设备故障确定为引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。例如，分别判断确定为异常用电数据的所述目标用电设备的单位时间用电量与所述对应关系库中保存的多个异常单位时间用电量之差是否在预设范围内，若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述对应关系库中保存的多个异常单位时间用电量中任一异常单位时间用电量之差在预设范围内，则可以确定所述目标用电设备的单位时间用电量与相应的异常单位时间用电量相匹配，则可以将所述相应的异常单位时间用电量对应的设备故障确定为引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

可选地，若判定所述目标用电设备用电异常，还可以将所述目标用电设备的电位时间用电量发送至云服务器，由云服务器将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障，具体实施方式请参考前述描述。

基于上述任一实施例，所述方法还可以包括：若判定所述目标用电设备用电异常，则调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常(图未示)。

例如，调取所述目标用电设备的IP，查看该目标用电设备的使用情况，所述使用情况数据例如包括单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期，来区别用户人为操作因素、设备内部因素、外部环境因素等非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常。

图5是本发明提供的用电异常判断方法的再一实施例的方法示意图。如图5所示，基于上述任一实施例，所述用电异常判断方法还包括步骤S180。

步骤S180，根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议。

在一种具体实施方式中，根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配，以确定相应的用电异常处理建议。具体地，将确定的所述第一设备故障与所述设备故障与处理建议的对应关系数据库中的设备故障进行对比，确定是否相匹配，将对应关系数据库中与所述第一设备故障匹配的处理建议确定为所述第一设备故障相应的用电异常处理建议。所述用电异常处理建议具体包括维修和/或维护措施。

可选地，还可以将所述确定的所述第一设备故障发送至云服务器，由云服务器根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配，以确定相应的用电异常处理建议，具体实施方式请参考前述描述。

如图5所示，所述方法还可以进一步包括步骤S190。

步骤S190，将确定的所述处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

在一种具体实施方式中，将所述用电异常处理建议语音播报给所述目标用电设备的用户。例如，将所述用电异常处理建议转换成语音文件(即音频文件)发送给目标用电设备，并通过所述目标用电设备进行语音播报，将所述用电异常处理建议反馈给目标用电设备的用户。

可选地，还可以接收云服务器返回的根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配而确定相应的用电异常处理建议，并将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

本发明上述任一实施例可用于对目标区域的各个家庭的各个用电设备进行用电异常判断，并可以将目标区域内各个家庭的相同用电设备的单位时间用电量进行统计，建立相应用电设备的正常用电量模型特征库。

图6是本发明提供的用电异常判断装置的一实施例的结构示意图。所述用电异常判断装置用于判断目标用电设备是否出现用电异常。该装置可以在服务器中实施。

如图6所示，所述用电异常判断装置100包括：采集单元110、获取单元120、确定单元130和判定单元140。

采集单元110用于采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；获取单元120用于获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；确定单元130用于将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；判定单元140用于若所述确定单元确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常。

所述获取单元120获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量，包括：获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。其中，所述额定功率具体可以为目标用电设备出厂设定的额定功率。所述获取单元120通过获取所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量，并对所述相同的各个用电设备的单位时间用电量求和后取平均值，作为所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值。与所述目标用电设备相同的用电设备包括与所述目标用电设备同类型和/或同型号的设备，例如，可以是与目标设备同类型(例如都是空调)且同型号的设备。

所述确定单元130将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据。具体地，确定单元130将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，以确定所述单位时间用电量是否为异常用电数据。其中，若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量之差的绝对值超出预定值，则确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据；和/或若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间用电量均值之差的绝对值超出预定值，则确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据。

若所述确定单元130确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定单元140判定所述目标用电设备用电异常。若确定单元130确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定单元140可以判定所述目标用电设备用电异常，有可能是该目标用电设备出现故障导致。

图7是本发明提供的用电异常判断装置的另一实施例的结构示意图。如图7所示，基于上述实施例，所述用电异常判断装置还包括提醒单元150。

提醒单元150用于若判定单元140判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒。

在一种具体实施方式中，提醒单元150向所述目标用电设备的用户发出用电异常的语音提醒。例如，生成用电异常的语音提醒文件，即音频文件，将所述音频文件发送给目标用电设备，并通过所述目标用电设备进行播报。

图8是本发明提供的用电异常判断装置的又一实施例的结构示意图。如图8所示，基于上述实施例，所述用电异常判断装置还包括确认单元160。

确认单元160用于若所述确定单元130确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则将所述目标用电设备的所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；所述目标用电设备对应的正常用电数据包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。具体地，基于分类模型的异常值检测，根据已有正常用电数据建立贝叶斯模型，得到正常模型特征库作为参考标准库，确认单元160将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库中的正常用电数据进行对比，进一步确认所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常数据。可选地，还可以采用编程运用图表和/或图形的方式将目标用电设备的单位时间用电量和/或正常用电量模型特征库中相应的正常单位时间用电量进行可视化，帮助后台运维人员快速及时了解目标用电设备用电异常同时进行人工校验。

可选地，确认单元160可以将所述单位时间用电量发送至云服务器，由云服务器将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。其中云服务器将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比的具体实施方式可以参考前述相关描述。

可选地，基于上述实施例所述装置还可以进一步包括保存单元(图未示)，用于若所述确定单元130确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。例如，将所述目标用电设备IP与对应的单位时间用电量对应保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

图9是本发明提供的用电异常判断装置的再一实施例的结构示意图。如图9所示，基于上述实施例，所述用电异常判断装置还包括故障确定单元170。

故障确定单元170用于若判定单元130判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

具体地，故障确定单元170将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中的异常用电数据进行对比，确定是否相匹配，将与所述单位时间用电量匹配的异常用电数据对应的设备故障确定为引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。例如，分别判断确定为异常用电数据的所述目标用电设备的单位时间用电量与所述对应关系库中保存的多个异常单位时间用电量之差是否在预设范围内，若所述目标用电设备的单位时间用电量与所述对应关系库中保存的多个异常单位时间用电量中任一异常单位时间用电量之差在预设范围内，则可以确定所述目标用电设备的单位时间用电量与相应的异常单位时间用电量相匹配，则可以将所述相应的异常单位时间用电量对应的设备故障确定为引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

可选地，若判定单元140判定所述目标用电设备用电异常，故障确定单元170还可以将所述目标用电设备的电位时间用电量发送至云服务器，由云服务器将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障，具体实施方式请参考前述描述。

可选地，所述装置还可以包括排除单元(图未示)，用于调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常。

例如，调取所述目标用电设备的IP，查看该目标用电设备的使用情况，所述使用情况数据例如包括单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期，来区别用户人为操作因素、设备内部因素、外部环境因素等非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常。

图10是本发明提供的用电异常判断装置的再一实施例的结构示意图。如图10所示，基于上述实施例，所述用电异常判断装置还包括建议确定单元180。

建议确定单元180用于根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议。

在一种具体实施方式中，建议确定单元180根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配，以确定相应的用电异常处理建议。具体地，建议确定单元180将确定的所述第一设备故障与所述设备故障与处理建议的对应关系数据库中的设备故障进行对比，确定是否相匹配，将对应关系数据库中与所述第一设备故障匹配的处理建议确定为所述第一设备故障相应的用电异常处理建议。所述用电异常处理建议具体包括维修和/或维护措施。

可选地，建议确定单元180还可以将所述确定的所述第一设备故障发送至云服务器，由云服务器根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配，以确定相应的用电异常处理建议，具体实施方式请参考前述描述。

如图10所示，所述装置还可以进一步包括建议反馈单元190。

建议反馈单元190用于将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

在一种具体实施方式中，建议反馈单元190将所述用电异常处理建议语音播报给所述目标用电设备的用户。例如，将所述用电异常处理建议转换成语音文件(即音频文件)发送给目标用电设备，并通过所述目标用电设备进行语音播报，将所述用电异常处理建议反馈给目标用电设备的用户。

可选地，建议反馈单元190还可以接收云服务器返回的根据确定的所述第一设备故障在预先建立的设备故障与处理建议的对应关系数据库进行匹配而确定相应的用电异常处理建议，并将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

本发明还提供对应于所述用电异常判断方法的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述用电异常判断方法的一种服务器，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述用电异常判断装置的一种服务器，包括前述任一所述的用电异常判断装置。

据此，本发明提供的方案，通过采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量，并根据所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；确定为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常，能够避免用户继续使用存在异常的用电设备，造成长时间大量电量的浪费，同时防止由于长期使用设备导致降低设备使用寿命以及无法正常运行。

本文中所描述的功能可在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实施。如果在由处理器执行的软件中实施，那么可将功能作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体予以传输。其它实例及实施方案在本发明及所附权利要求书的范围及精神内。举例来说，归因于软件的性质，上文所描述的功能可使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些中的任何者的组合执行的软件实施。此外，各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为控制装置的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (21)

1.一种用电异常判断方法，其特征在于，包括：

采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；

获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；

将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；

若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常；

若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则将所述目标用电设备的所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量，包括：

获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；

所述目标用电设备对应的正常用电数据，包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行存储，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

若判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；

和/或，

若判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常；

其中，所述使用情况数据，包括：单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议；将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒，包括：

向所述目标用电设备的用户发出用电异常的语音提醒；

和/或，

将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户，包括：

将所述用电异常处理建议语音播报给所述目标用电设备的用户。

10.一种用电异常判断装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集目标区域内的目标用电设备的单位时间用电量；

获取单元，用于获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量和/或所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的单位时间用电量均值；

确定单元，用于将所述目标用电设备的单位时间用电量与所述单位时间额定用电量和/或所述单位时间用电量均值进行对比，确定所述目标用电设备的单位时间用电量是否为异常用电数据；

判定单元，用于若所述确定单元确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则判定所述目标用电设备用电异常；

确认单元，用于若确定所述目标用电设备的单位时间用电量为异常用电数据，则将所述单位时间用电量与预先建立的所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库进行对比，以进一步确认所述单位时间用电量是否为异常用电数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取单元，获取所述目标用电设备的单位时间额定用电量，包括：

获取所述目标用电设备的额定功率，以根据所述额定功率确定所述目标用电设备的单位时间额定用电量。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述正常用电量模型特征库是基于分类模型的异常检测算法，根据所述目标用电设备对应的正常用电数据而建立的；

所述目标用电设备对应的正常用电数据，包括：所述目标区域内与所述目标用电设备相同的各个用电设备的正常单位时间用电量。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括：

保存单元，若所述确定单元确定所述目标用电设备的单位时间用电量为正常用电数据，则将所述单位时间用电量进行保存，以用于建立所述目标用电设备对应的正常用电量模型特征库。

14.根据权利要求10-13任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

提醒单元，用于若判定所述目标用电设备用电异常，则向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；

和/或，

故障确定单元，用于若判定所述目标用电设备用电异常，则将所述目标用电设备的单位时间用电量在预先建立的设备故障与异常用电数据的对应关系数据库中进行匹配，以确定引起所述目标用电设备用电异常的第一设备故障。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

排除单元，用于调取所述目标用电设备的使用情况数据，以根据所述使用情况数据排除非用电设备故障原因导致的所述目标用电设备用电异常；

其中，所述使用情况数据，包括：单位时间内的开关次数、设备运行中电压电流参数值、所述目标区域的环境参数和/或所述单位时间用电量采集时间是否处于用电高峰期。

16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

建议确定单元，用于根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议。

17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

建议确定单元，用于根据确定的所述第一设备故障，确定相应的用电异常处理建议；

建议反馈单元，将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，

当包括所述提醒单元时，所述提醒单元，向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒，包括：通过语音方式向所述目标用电设备的用户发出用电异常提醒；

和/或，

当包括所述建议反馈单元时，所述建议反馈单元，将确定的所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户，包括：

通过语音方式将所述用电异常处理建议反馈给所述目标用电设备的用户。

19.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一所述方法的步骤。

20.一种服务器，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-9任一所述方法的步骤。

21.一种服务器，其特征在于，包括如权利要求10-18任一所述的用电异常判断装置。

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