CN115146804B - 基于电量统计的智能排插的维护方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于物联网技术领域，提供的基于电量统计的智能排插的维护方法通过电量统计模块统计用户端的用电总量，将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护，促进用户端通过节能行为争取到优惠的权益，并匹配到信誉优质的维护端提供维护服务，从而不但解决现有技术中智能排插的维护存在成本高，信誉和责任无法保障，维护失当等技术问题，而且还将节能与插座维护绑定，提升用户端和维护端的维护积极性，提升智能排插环境下的用电安全。
Description
技术领域
本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种基于电量统计的智能排插的维护方法。
背景技术
智能排插的市场价格区间通常在六七十元至一两百元之间，这就造成如果人工联系售后进行修理维护，成本过大。因此在插座使用中，智能排插如果出现故障，要么被用户端直接报废，要么用户端用户自己进行修理维护或者人工寻找维修铺提供维修服务。直接报废的方式会造成浪费，不利于节能环保的发展，而且有些微小的故障只需要针对性简单维修处理就能解决。而用户端用户自己修理维护则常常因为维护失当埋下安全隐患。此外，即便人工联系修理铺来维修，也存在修理成本高，信誉和责任无法保障的问题。
综上所述，现有技术中智能排插的维护存在成本高，信誉和责任无法保障，维护失当等技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于电量统计的智能排插的维护方法，所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；所述智能排插的维护方法包括：
通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护。
优选地，通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量，包括：
给电量统计模块M1至Mf配置一一对应的身份标签Y1至Yk；电量统计模块M1至Mf分别设置在不同的智能排插中；f和k为正整数；
将电量统计模块M1至Mf统计得到的电量统计数据配置为独立数组Z1至Zc；给独立数组Z1至Zc对应配置身份标签Y1至Yk，并分配相应的存储地址；其中独立数组Zc-1存储独立数组Zc的存储地址，c为正整数；
从独立数组Z1至Zc提取电量统计数据进行求和运算，以得到用户端的用电总量。
优选地，基于电量统计的智能排插的维护方法，还包括：
判断所述用户端为生产用电端还是生活用电端；
配置生产用电端的设定用电区间为工业用电区间，将用电总量处于不同工业用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
配置生活用电端的设定用电区间为生活用电区间，将用电总量处于不同生活用电区间的用户端划归在不同的权益区间。
优选地，所述不同设定用电区间包括节约区间、正常区间和超量区间；所述节约区间、所述正常区间和所述超量区间对应的用户端的用电总量依次增大。
优选地，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，包括：
响应维护端的信誉认证请求，向维护端提供区块链***认证接口；所述维护端通过所述区块链***认证接口向区块链***提供认证材料，所述区块链***针对所述认证材料生成认证码进行全网公布；
向所述区块链***申请所述认证码，根据所述认证码建立维护专家库；
将所述维护专家库中的维护端划归在不同的信誉区间。
优选地，基于电量统计的智能排插的维护方法，包括：
配置维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；所述维护抵扣凭证为处于不同的权益区间的用户端提供不同价值的维护抵扣权益；所述区块链***同时接收并广播维护端上传的实际维护凭证，电力供给管理端上传的节能补贴凭证；
通过区块链***在维护端、用户端以及电力供给管理端之间配置智能合约，所述智能合约根据所述维护抵扣凭证，所述实际维护凭证，所述节能补贴凭证，自动抵扣维护费用比例。
优选地，基于电量统计的智能排插的维护方法，包括：
获取所述用户端的电表***统计的用电总值；
比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值是否匹配；
如果不匹配，则判断偏离值是否处于第一阈值范围；如果处于第一阈值范围，则判定偏离正常；如果超出第一阈值范围，则判定偏离异常；
在判定偏离异常后，判断偏离值是否超出第二阈值范围；如果超出第二阈值范围，则判定插座存在产品质量风险；
根据存在产品质量风险的判定结果生成风险提示数表，所述风险提示数表包括风险提示、质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码；所述风险提示用于表征插座产品存在故障风险，所述质询码用于访问获取匹配比较的比较规则，所述用户端的用电总量查询码用于访问查询所述用户端的用电总量，所述电表***统计的用电总值查询码用于访问查询所述电表***统计的用电总值。
改进地，基于电量统计的智能排插的维护方法，包括：
配置
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；
将
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证分配给处于节约区间的
个用电总量不同的
用户端；每个用户端只能分配一份维护抵扣凭证；
设定
表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端所需流量，计算出维护抵扣凭
证分配完成所需的最少流量
；其中计算模型为：
公式中，
为约束变量，表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端时
为1，
否则为0；
表示被约束于；
根据最少流量
调整维护抵扣凭证和用户端的数量。
另外，本发明提供一种基于电量统计的智能排插的维护装置，包括多个程序模块，多个程序模块运行上述任一种基于电量统计的智能排插的维护方法；所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；所述智能排插的维护装置包括：
用电总量统计模块，用于通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
权益区间划分模块，用于将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
信誉区间划分模块，用于获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
维护匹配模块，用于响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护。
另外，本发明提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器中运行实现上述任一项所述的基于电量统计的智能排插的维护方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明提供的基于电量统计的智能排插的维护方法中，智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻串联，采样电阻位于电源接头和AC-DC模块之间，与电量统计模块连接，电量统计模块与所述无线通信模块连接通信。通过电量统计模块统计用户端的用电总量，将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护，促进用户端通过节能行为争取到优惠的权益，并匹配到信誉优质的维护端提供维护服务，从而不但解决现有技术中智能排插的维护存在成本高，信誉和责任无法保障，维护失当等技术问题，而且还将节能与插座维护绑定，提升用户端和维护端的维护积极性，提升智能排插环境下的用电安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于电量统计的智能排插的维护方法的流程示意图；
图2为基于电量统计的智能排插的维护方法的模块架构示意图；
图3为智能排插的结构示意图；
图4为基于电量统计的智能排插的维护装置的一个结构示意图；
图5为计算机设备的一个架构示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一
参见图1至图3，本实施例提供一种基于电量统计的智能排插的维护方法。其中所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头30和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；所述智能排插的维护方法包括：
S100、通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
S101、将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
S102、获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
S103、响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护。
需要说明的是，本实施例提供一种基于电量统计的智能排插的维护方法可以运行在服务器端，以服务器为方法中程序步骤的执行主体。
需要说明的是，无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻可以设置在电路板上。所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联。所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接。所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信。由于无线通信模块的网络连接功能，电量统计模块的电量统计功能，使得智能排插区别于普通排插。
还需要说明的是，在二孔智能插座、五孔智能插座以及本实施例提出的智能排插中，由于智能排插具备设置于排插壳体21的多排插孔50，因此其故障率也就相对较高。
还需要说明的是，用户端可以是一个家庭，一个单位，一个组织等。本实施例不做限制，但是每个用户端有且只有一个数字身份，该数值身份下的所有智能排插统计的用电量归属于该数字身份。
还需要说明的是，所述不同设定用电区间包括节约区间、正常区间和超量区间；所述节约区间、所述正常区间和所述超量区间对应的用户端的用电总量依次增大。其中，每个区间的数值可以根据实际情况调整以满足生活生产的需要。
还需要说明的是，本实施例中，由于智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻，AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联。所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接，因此电量统计模块可以通过采样电阻获得智能排插的电量信息。其中，无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻，AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻配置在智能排插的电路板上，电路板设置在壳体21中。
还需要说明的是，本实施例中，由于电量统计模块与所述无线通信模块连接通信，无线通信模块可以接入互联网，从而与本实施例服务器连接，本实施例服务器就能获取所述电量统计模块对单个智能排插的电量统计数据以用于汇总计算用户端的用电总量。
还需要说明的是，本实施例通过电量统计模块统计用户端的用电总量，将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护，促进用户端通过节能行为争取到优惠的权益，并匹配到信誉优质的维护端提供维护服务，从而不但解决现有技术中智能排插的维护存在成本高，信誉和责任无法保障，维护失当等技术问题，而且还将节能与插座维护绑定，提升用户端和维护端的维护积极性，提升智能排插环境下的用电安全。
在一个优选实施例中，通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量，包括：
给电量统计模块M1至Mf配置一一对应的身份标签Y1至Yk；电量统计模块M1至Mf分别设置在不同的智能排插中；f和k为正整数；
将电量统计模块M1至Mf统计得到的电量统计数据配置为独立数组Z1至Zc；给独立数组Z1至Zc对应配置身份标签Y1至Yk，并分配相应的存储地址；其中独立数组Zc-1存储独立数组Zc的存储地址，c为正整数；
从独立数组Z1至Zc提取电量统计数据进行求和运算，以得到用户端的用电总量。
需要说明的是，每个用户端使用的智能排插数量和型号各有不同，固定分配储存位置对用户端的用电总量进行存在不仅浪费存储资源，而且单是存储位置的划分就会产生巨量的开销。为解决这一问题，本优选实施例通过给电量统计模块M1至Mf配置一一对应的身份标签Y1至Yk，将电量统计模块M1至Mf统计得到的电量统计数据配置为独立数组Z1至Zc，给独立数组Z1至Zc对应配置身份标签Y1至Yk，并分配相应的存储地址，其中独立数组Zc-1存储独立数组Zc的存储地址，从独立数组Z1至Zc提取电量统计数据进行求和运算，以得到用户端的用电总量。这样用户端的用电总量就可以进行分布式存储，实现充分利用存储资源的技术效果。
在一个优选实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法，还包括：
判断所述用户端为生产用电端还是生活用电端；
配置生产用电端的设定用电区间为工业用电区间，将用电总量处于不同工业用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
配置生活用电端的设定用电区间为生活用电区间，将用电总量处于不同生活用电区间的用户端划归在不同的权益区间。
需要说明的是，生活用电与生产用电存在很大差异，但二者也存在共同的节能要求，本实施例通过区分工业用电区间和生活用电区间，将用电总量处于不同工业用电区间的用户端划归在不同的权益区间，将用电总量处于不同生活用电区间的用户端划归在不同的权益区间，从而通过分类管理，区别对待实现具体环境下的节能激励。
在一个优选实施例中，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，包括：
响应维护端的信誉认证请求，向维护端提供区块链***认证接口；所述维护端通过所述区块链***认证接口向区块链***提供认证材料，所述区块链***针对所述认证材料生成认证码进行全网公布；
向所述区块链***申请所述认证码，根据所述认证码建立维护专家库；
将所述维护专家库中的维护端划归在不同的信誉区间。
需要说明的是，维护端可以是生产端组建的售后平台，可以是专业修理维护平台。通过给维护端分配数字身份，因此无论是个体、组织还是平台，因具有数字身份而成为一个独立的终端。
还需要说明的是，本实施例中，通过响应维护端的信誉认证请求，向维护端提供区块链***认证接口，从而方便维护端直接对接区块链***认证接口进行认证。另外，这对认证材料生成的认证码经过区块链***全网公布后，具有不可篡改的特点，从而为维护端提供信誉保证。认证码可以包括索引和专家简介，通过认证码可以检索认证材料，了解维护端信誉情况。
在一个优选实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法，包括：
配置维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；所述维护抵扣凭证为处于不同的权益区间的用户端提供不同价值的维护抵扣权益；所述区块链***同时接收并广播维护端上传的实际维护凭证，电力供给管理端上传的节能补贴凭证；
通过区块链***在维护端、用户端以及电力供给管理端之间配置智能合约，所述智能合约根据所述维护抵扣凭证，所述实际维护凭证，所述节能补贴凭证，自动抵扣维护费用比例。
需要说明的是，传统节能通常只体现在宣传引导上，没有行之有效的支点去撬动用户端节约用电，即便有部分地方提出节能指标并配套相应的节能补贴，但是补贴所依据的数据不具有***性，补贴申请还需要冗繁的申请手续。本实施例通过维护抵扣凭证为支点，通过电力供给管理端、维护端以及用户端共同利用智能合约，凭借节能补贴凭证获得自动抵扣维护费的相应比例，而节能补贴凭证与用户端因节能而获得的权益区间直接挂钩，从而实现用户端维护费减少，维护端专业维护，电力供给管理端补贴程序简化的技术效果。
在一个优选实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法，包括：获取所述用户端的电表***统计的用电总值；
比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值是否匹配；
如果不匹配，则判断偏离值是否处于第一阈值范围；如果处于第一阈值范围，则判定偏离正常；如果超出第一阈值范围，则判定偏离异常；
在判定偏离异常后，判断偏离值是否超出第二阈值范围；如果超出第二阈值范围，则判定插座存在产品质量风险；
根据存在产品质量风险的判定结果生成风险提示数表，所述风险提示数表包括风险提示、质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码；所述风险提示用于表征插座产品存在故障风险，所述质询码用于访问获取匹配比较的比较规则，所述用户端的用电总量查询码用于访问查询所述用户端的用电总量，所述电表***统计的用电总值查询码用于访问查询所述电表***统计的用电总值。
需要说明的是，智能排插统计的用户端用电总量没有对比数据进行对比，客观性上无法有效保障。本实施例获取用户端的电表***统计的用电总值，可以用来与智能排插统计的用户端用电总量进行对比，提升用电统计的客观性。
还需要说明的是，由于用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值分属不同的统计***获取，因此在一定数值偏差范围内都属于正常。本实施例通过比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值是否匹配，如果匹配就说明两类数据彼此支持和作证，让用户端和电力供给管理部门都能对统计数据有了更为精准的掌握。如果不匹配，则说明发生了偏离。此时判断偏离值是否处于第一阈值范围，如果处于第一阈值范围，则判定偏离正常；如果超出第一阈值范围，则判定偏离异常，从而将比较控制在合理的动态范围之内。
还需要说明的是，对于生成的风险提示数表，其数据组成的不同直接关系到提示数表在网络传输中对网络资源，存储资源的占用问题。为减少网络资源占用和存储资源开销，同时又不影响提示目的和提示结论的真实性和客观性，本实施例通过将提示数表配置包括异常提示、质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码；所述异常提示用于表征用电异常，所述质询码用于访问获取匹配比较的比较规则，所述用户端的用电总量查询码用于访问查询所述用户端的用电总量，所述电表***统计的用电总值查询码用于访问查询所述电表***统计的用电总值，从而有效地避开传输比较规则、用户端的用电总量以及电表***统计的用电总值，节约传输资源和存储资源的开销。值得注意的是，相关方若需要了解比较规则、用户端的用电总量以及电表***统计的用电总值，通过质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码就能访问服务器得以实现。同时，提示数表上显示异常提示结果和查询秘钥（质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码本质上属于一种秘钥）的方式，符合人体视觉规律，利于读取者查阅重点信息。
在一个改进实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法包括：
向用户端用户共享所述风险提示数表，以提示插座产品存在故障风险；
向电力供给管理部门共享所述风险提示数表，以提示进行电表***核查；
向用户端用户所在物业部门共享所述风险提示数表，以提示与用户沟通并强化消防管理；
向插座维护端共享所述风险提示数表，以提示进行智能排插的质量维护和检修理。
需要说明的是，本实施例通过向用户端、插座维护端、电力供给管理部门以及物业部门共享风险提示数表，可以实现用电管理的多方参与，多角度管理用电，共同推动社会节能和用电安全。
另外，因为物业部门通常直接对接用户端，因此向用户端用户所在物业部门共享所述提示数表，提示物业部门与用户沟通用电管理问题，有助于化解矛盾，减少沟通障碍。
在一个改进实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法包括：
配置
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；
将
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证分配给处于节约区间的
个用电总量不同的
用户端；每个用户端只能分配一份维护抵扣凭证；
设定
表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端所需流量，计算出维护抵扣凭
证分配完成所需的最少流量
；其中计算模型为：
公式中，
为约束变量，表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端时
为1，
否则为0；
表示被约束于；
根据最少流量
调整维护抵扣凭证和用户端的数量。
需要说明的是，本实施例提出的计算模型专门为了减少维护抵扣凭证分配的流量开销，合理配置维护抵扣凭证，从而尽可能推动智能排插的专业维护和用户端的节能行为实施。
实施例二
在以上实施例的基础上，本实施例对基于电量统计的智能排插的维护方法进行进一步的改进。
在一个进一步的改进实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法，还包括：
向电力供给管理端共享偏离判断结果（包括插座存在产品质量风险和偏离异常）；所述电力供给管理端利用所述偏离判断结果创建学习数据库并建立用于所述电量统计模块的机器学习模型，调用所述学习数据库中的偏离判断结果作为训练数据训练所述机器学习模型。
需要说明的是，通过机器学习模型的训练，可以不断改善电量统计模块的统计准确度。其中，机器学习模型可以采用神经网络算法等现有技术实现，本实施例不再展开。
在一个进一步的改进实施例中，基于电量统计的智能排插的维护方法，还包括：
根据偏离判断结果，向用户端推送维修建议；
在获得用户端维修同意后，进行维修派单并向接单的维护端共享所述偏离判断结果以及出现偏离可能存在的原因。
需要说明的是，本进一步改进实施例通过推送维修建议、维修派单以及偏离判断结果共享和出现偏离可能原因的共享，可以为基于电量统计的智能排插的维护提供参考，从而及时维护，减少智能排插故障给用户造成的不良影响。
另外，在获得用户端维修同意后，推送维修建议、维修派单以及偏离判断结果共享和出现偏离可能原因的共享，不仅严格保护用户信息，而且及时让维护端知悉故障所在，提升维修效率。
在一个进一步改进实施例中，比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值，根据比较结果进行智能排插的维护。其具体实施方式包括：
对所述用户端的用电总量进行样本取样得到每天用户端用电值；通过所述每天用
户端用电值构建均值函数
；
计算得到函数
；
将均值函数
变形为：
继续将均值函数
最后变形为：
以上算式中，
表示每天用户端用电值；
表示天数，取值为大于1的正整数；
对所述电表***统计的用电总值进行样本取样得到每天电表***用电统计值；
利用最后变形得到的均值函数
计算得到用户端平均用电值；
判断所述每天电表***用电统计值偏离所述用户端平均用电值的幅度是否超过设定阈值范围；
根据所述幅度的偏离判断结果进行智能排插的维护。
需要说明的是，本实施例中，通过判断所述每天电表***用电统计值偏离均值函数的幅度是否超过设定阈值范围，根据所述幅度的偏离判断结果进行智能排插的维护，相比每天电表***用电统计值与每天用户端用电值的线性对比方式，节约对比开销，减少噪音数据影响，提升偏离判断效率和稳定性。
还需要说明的是，利用最后变形得到的均值函数计算得到用户端平均用电值，可以简化均值函数，从而减少参与计算量，节约程序开销。
实施例三
本实施例提供一种基于电量统计的智能排插的维护装置，包括多个程序模块，多个程序模块运行上述任一项实施例中的基于电量统计的智能排插的维护方法。
在一个具体实施例中，参见图4，提供一种基于电量统计的智能排插的维护装置，包括多个程序模块，多个程序模块运行上述任意一种实施例中的基于电量统计的智能排插的维护方法。所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；多个程序模块包括：
用电总量统计模块100，用于通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
权益区间划分模块101，用于将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
信誉区间划分模块102，用于获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
维护匹配模块103，用于响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护。
实施例四
参见图5，本实施例提供一种计算机设备40，包括：处理器41、存储器42和计算机程序。
存储器42，用于存储计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器41，用于执行存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器42既可以是独立的，也可以跟处理器41集成在一起。
当存储器42是独立于处理器41之外的器件时，设备还可以包括：
总线43，用于连接存储器42和处理器41。
本发明还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于电量统计的智能排插的维护方法，其特征在于，所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；所述智能排插的维护方法包括：
通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护；
所述不同设定用电区间包括节约区间、正常区间和超量区间；所述节约区间、所述正常区间和所述超量区间对应的用户端的用电总量依次增大；
所述智能排插的维护方法包括：
获取所述用户端的电表***统计的用电总值；
比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值是否匹配；
如果不匹配，则判断偏离值是否处于第一阈值范围；如果处于第一阈值范围，则判定偏离正常；如果超出第一阈值范围，则判定偏离异常；
在判定偏离异常后，判断偏离值是否超出第二阈值范围；如果超出第二阈值范围，则判定插座存在产品质量风险；
根据存在产品质量风险的判定结果生成风险提示数表，所述风险提示数表包括风险提示、质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码；所述风险提示用于表征插座产品存在故障风险，所述质询码用于访问获取匹配比较的比较规则，所述用户端的用电总量查询码用于访问查询所述用户端的用电总量，所述电表***统计的用电总值查询码用于访问查询所述电表***统计的用电总值；
配置
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；
将
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证分配给处于节约区间的
个用电总量不同的用户端；每个用户端只能分配一份维护抵扣凭证；
设定
表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端所需流量，计算出维护抵扣凭证分配完成所需的最少流量
；其中计算模型为：
公式中，
为约束变量，表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端时
为1，否则为0；
表示被约束于；
根据最少流量
调整维护抵扣凭证和用户端的数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量，包括：
给电量统计模块M1至Mf配置一一对应的身份标签Y1至Yk；电量统计模块M1至Mf分别设置在不同的智能排插中；f和k为正整数；
将电量统计模块M1至Mf统计得到的电量统计数据配置为独立数组Z1至Zc；给独立数组Z1至Zc对应配置身份标签Y1至Yk，并分配相应的存储地址；其中独立数组Zc-1存储独立数组Zc的存储地址，c为正整数；
从独立数组Z1至Zc提取电量统计数据进行求和运算，以得到用户端的用电总量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
判断所述用户端为生产用电端还是生活用电端；
配置生产用电端的设定用电区间为工业用电区间，将用电总量处于不同工业用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
配置生活用电端的设定用电区间为生活用电区间，将用电总量处于不同生活用电区间的用户端划归在不同的权益区间。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间，包括：
响应维护端的信誉认证请求，向维护端提供区块链***认证接口；所述维护端通过所述区块链***认证接口向区块链***提供认证材料，所述区块链***针对所述认证材料生成认证码进行全网公布；
向所述区块链***申请所述认证码，根据所述认证码建立维护专家库；
将所述维护专家库中的维护端划归在不同的信誉区间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，包括：
配置维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；所述维护抵扣凭证为处于不同的权益区间的用户端提供不同价值的维护抵扣权益；所述区块链***同时接收并广播维护端上传的实际维护凭证，电力供给管理端上传的节能补贴凭证；
通过区块链***在维护端、用户端以及电力供给管理端之间配置智能合约，所述智能合约根据所述维护抵扣凭证，所述实际维护凭证，所述节能补贴凭证，自动抵扣维护费用比例。
6.一种基于电量统计的智能排插的维护装置，其特征在于，包括多个程序模块，多个程序模块运行权利要求1-5任一项权利要求所述的基于电量统计的智能排插的维护方法；所述智能排插包括无线通信模块、电量统计模块、AC-DC模块、DC-DC模块以及采样电阻；所述AC-DC模块、所述DC-DC模块以及所述采样电阻串联；所述采样电阻位于电源接头和所述AC-DC模块之间，与所述电量统计模块连接；所述电量统计模块与所述无线通信模块连接通信；所述智能排插的维护装置包括：
用电总量统计模块，用于通过所述电量统计模块统计用户端的用电总量；
权益区间划分模块，用于将用电总量处于不同设定用电区间的用户端划归在不同的权益区间；
信誉区间划分模块，用于获取维护端的信誉认证，将认证后的维护端划归至不同的信誉区间；
维护匹配模块，用于响应维护信号，在不同的信誉区间与不同的权益区间之间匹配维护端对智能排插提供维护；所述不同设定用电区间包括节约区间、正常区间和超量区间；所述节约区间、所述正常区间和所述超量区间对应的用户端的用电总量依次增大；
所述智能排插的维护方法包括：
获取所述用户端的电表***统计的用电总值；
比较所述用户端的用电总量和所述电表***统计的用电总值是否匹配；
如果不匹配，则判断偏离值是否处于第一阈值范围；如果处于第一阈值范围，则判定偏离正常；如果超出第一阈值范围，则判定偏离异常；
在判定偏离异常后，判断偏离值是否超出第二阈值范围；如果超出第二阈值范围，则判定插座存在产品质量风险；
根据存在产品质量风险的判定结果生成风险提示数表，所述风险提示数表包括风险提示、质询码、用户端的用电总量查询码以及电表***统计的用电总值查询码；所述风险提示用于表征插座产品存在故障风险，所述质询码用于访问获取匹配比较的比较规则，所述用户端的用电总量查询码用于访问查询所述用户端的用电总量，所述电表***统计的用电总值查询码用于访问查询所述电表***统计的用电总值；
配置
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证并请求区块链***进行全网广播；
将
份抵扣权重不同的维护抵扣凭证分配给处于节约区间的
个用电总量不同的用户端；每个用户端只能分配一份维护抵扣凭证；
设定
表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端所需流量，计算出维护抵扣凭证分配完成所需的最少流量
；其中计算模型为：
公式中，
为约束变量，表示分配第
份维护抵扣凭证给第
个用户端时
为1，否则为0；
表示被约束于；
根据最少流量
调整维护抵扣凭证和用户端的数量。
7.一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器中运行实现如权利要求1-5任一项所述的基于电量统计的智能排插的维护方法。
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202211047421.0A Active CN115146804B (zh) | 2022-08-30 | 2022-08-30 | 基于电量统计的智能排插的维护方法 |
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107017530A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-08-04 | 清华大学 | 一种智能插座及其控制方法 |
| CN107703348A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-02-16 | 北京小米移动软件有限公司 | 智能插座的检测方法及装置 |
| CN108597520A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-28 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种智能插排和智能插排的控制方法 |
| CN109244762A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-18 | 湖北汽车工业学院 | 一种带有电量统计功能的插座及电量管理方法 |
| CN112200975A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-08 | 徐文 | 一种受控智能插座*** |
| CN113642894A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 无锡美林数联科技有限公司 | 一种基于工业互联网的资源管理***及方法 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107017530A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-08-04 | 清华大学 | 一种智能插座及其控制方法 |
| CN107703348A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-02-16 | 北京小米移动软件有限公司 | 智能插座的检测方法及装置 |
| CN108597520A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-28 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种智能插排和智能插排的控制方法 |
| CN109244762A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-18 | 湖北汽车工业学院 | 一种带有电量统计功能的插座及电量管理方法 |
| CN112200975A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-08 | 徐文 | 一种受控智能插座*** |
| CN113642894A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 无锡美林数联科技有限公司 | 一种基于工业互联网的资源管理***及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 关于移动插排的智能改造;齐海英等;《硅谷》;20081023(第20期);34 * |
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