一、业务背景
随着物联网技术的蓬勃发展，智能家居设备迎来了爆发式增长。据权威的《2024 年全球智能家居市场报告》指出，全球智能家居设备连接数已强势突破 200 亿台大关，在家庭能源消耗的版图中，智能设备占比达到了 45%，成为家庭能源消耗的重要组成部分。然而，传统的能源管理方式，如定时控制和阈值触发等，在面对复杂多变的家庭用电环境时，逐渐暴露出明显的局限性。
传统定时控制方式，仅仅依据预设的固定时间点来控制设备的运行与停止，完全忽视了设备负载会随着用户使用习惯、外界环境等因素实时动态变化的特性。例如，在不同季节，同一时间段内用户对室内温度的需求可能大不相同，传统定时控制下的空调无法根据实际需求灵活调整，导致能源浪费。阈值触发方式则依赖于简单的参数阈值来控制设备，难以捕捉用户个性化的用电行为差异。比如，对于光照强度，不同用户对室内光线舒适程度的界定存在差异，阈值触发的灯光控制无法满足每个用户的个性化需求。此外，电网存在峰谷电价机制，传统管理方式无法实时响应这一机制，导致家庭在用电高峰时段可能不必要地消耗高价电能，而在低谷时段却未能充分利用低价电能，最终造成能源利用效率低下，相关数据显示，平均家庭能耗浪费率高达 30% 以上。
机器学习技术的飞速发展，为智能家居能源管理带来了突破性的解决方案。通过构建用户用电行为模型、设备能耗预测模型及能源调度优化模型，该系统具备多方面的优势。首先，能够动态适应光照强度、温湿度等环境变量与设备运行状态的实时变化，例如根据实时光照强度自动调节灯光亮度，根据温湿度变化智能控制空调的运行模式和温度设定。其次，可以精准捕捉用户作息习惯、用电偏好等个性化特征，比如通过分析用户长期的用电数据，了解用户在不同时间段对各类设备的使用频率和时长，从而提供更贴合用户需求的能源管理方案。再者，能够实时响应电网峰谷价格信号与需求侧管理指令，在峰时段自动调整高耗能设备的运行时间，减少对高价电能的消耗，在谷时段合理安排设备的充电或运行，充分利用低价电能。最后，实现平衡舒适性需求与经济性目标的智能决策，在保证用户生活舒适的前提下，最大程度地降低能源消耗和用电成本。
二、核心模块功能
1. 多源数据采集层
为了实现对家庭能源相关数据的全面、精准采集，需要部署了多种高精度传感器。智能电表具有 ±0.5% 的高精度，能够精确测量家庭的有功功率、无功功率和电量等能耗数据，为能源消耗的计量和分析提供可靠依据。温湿度传感器分辨率达到 0.1℃/1% RH，可实时监测室内外的温湿度变化，为空调、加湿器等设备的智能控制提供环境参数。光照度传感器测量范围为 0-20000lux，能够准确感知室内外的光照强度，用于智能灯光系统的自动调节。设备电流电压传感器采样频率为 100Hz，可实时采集设备的电流、电压数据，进而计算设备的功率和负载率，了解设备的运行状态。
这些传感器以秒级粒度对能耗数据（有功 / 无功功率、电量）、环境数据（温湿度、光照、CO₂浓度）、设备状态（运行模式、负载率）进行采集。在安装位置上，智能电表安装在家庭总进线处，全面监测家庭整体能耗；温湿度传感器和光照度传感器根据家庭布局合理分布，确保能够准确反映各个房间的环境状况；设备电流电压传感器则安装在各主要用电设备处，实时获取设备的运行参数。如此高密度、高精度的数据采集，为后续的智能决策提供了丰富、准确的数据基础。
2. 智能决策平台层
1）数据预处理模块
采集到的原始数据中可能存在异常值和冗余信息，需要进行预处理。系统采用滑动窗口算法（窗口大小 15 分钟）对数据进行清洗，通过对窗口内数据的统计分析，识别并剔除异常数据，保证数据的可靠性。由于原始数据具有 20 + 维度的特征，为了降低数据维度，提高后续算法的运行效率，采用主成分分析（PCA）方法，将特征降维至 8 维关键特征，且累计方差贡献率大于 95%，确保降维后的特征能够保留原始数据的主要信息。
2）机器学习引擎
集成机器学习算法以满足不同的管理需求。XGBoost 算法用于用户用电行为分类，它具有高效的计算能力和良好的分类性能，能够根据用户的用电数据、环境数据和用户信息等特征，准确地将用户用电行为分类为不同的模式，如 \"居家办公型\"\" 早出晚归型 \" 等。LSTM 算法用于设备能耗预测，其时间步长为 30 分钟，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，通过对历史能耗数据、环境参数和设备运行状态的学习，预测未来设备的能耗情况。强化学习中的 Q-Learning 算法用于动态调度策略优化，通过不断与环境交互，学习最优的调度策略，以实现能源的合理分配和优化利用。
3）策略生成系统
策略生成系统基于电网实时电价（分钟级更新）、设备优先级（用户自定义）、预测负荷曲线等信息，生成最优调度方案。电网实时电价的分钟级更新，确保系统能够及时响应峰谷电价的变化；用户自定义设备优先级，满足不同用户对设备使用的个性化需求；预测负荷曲线则为调度方案的生成提供了未来用电需求的预测信息。该系统具有快速的响应能力，响应时间小于 10 秒，能够及时调整设备的运行状态，实现能源的优化调度。
3. 设备执行应用层
设备执行应用层需支持 Zigbee 3.0、Matter 等多种协议，实现对智能插座、变频空调、储能设备等的联动控制。智能插座具有 1W 的控制精度，能够精确控制设备的通断电和功率消耗，例如对台灯、电视等设备的功率调节。变频空调调节步长为 0.5℃，可根据室内外温湿度和用户设定的舒适温度，精准调节空调的运行模式和温度，在保证舒适性的同时降低能耗。储能设备充放电效率高达 95%，通过与电网和其他设备的联动，实现电能的合理存储和释放，提高能源的利用效率。
在实际应用中，当系统根据智能决策平台生成的调度方案，需要调整设备运行状态时，设备执行应用层能够快速、准确地传达控制指令，实现设备启停、功率调节、运行模式切换的精准执行。例如，在电网峰时段，系统自动控制非必要设备的智能插座断电，减少电能消耗；在室内温度过高时，自动调节变频空调的运行模式和温度，提供舒适的室内环境。
三、关键技术研究
1. 用户用电行为建模
1）数据收集
数据收集是用户用电行为建模的基础，系统通过多种渠道获取丰富的数据。智能电表和智能插座等设备实时采集用户的用电数据，包括不同时间段的用电量、用电设备的功率等，这些数据直接反映了用户的用电强度和设备使用情况。同时，收集环境数据，如温度、湿度、光照等，这些环境因素会显著影响用户的用电行为，例如高温天气下空调的使用频率会大幅增加。此外，用户作息时间、家庭人口数量、生活习惯等信息也是重要的数据来源，不同的作息时间和生活习惯会导致不同的用电模式，家庭人口数量的多少也会影响整体的用电需求。
2）数据预处理
采集到的数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行预处理。对于缺失值，采用均值填充、中位数填充等方法，根据数据的分布特点选择合适的填充方式，确保数据的完整性。通过统计学方法或孤立森林等算法识别并修正异常值，排除数据中的噪声干扰。接着对数据进行归一化或标准化处理，将数据转换为统一的数值范围，便于后续的分析和建模。
3）特征工程
从原始数据中提取关键特征是建模的重要环节。将时间信息细分为小时、日、周、月、季节等不同时间尺度，分析不同时间尺度下的用电规律，例如工作日和周末的用电模式可能存在明显差异。计算设备的同时使用概率、平均运行时长等特征，了解设备的使用习惯和协同工作情况。结合环境数据，构建环境 - 用电关联特征，如高温天气与空调使用时长的关系、光照强度与灯光使用功率的关系等。最终构建包含时间特征、环境特征、设备特征、用户特征等的多维特征向量，为后续的算法提供丰富的输入信息。
4）选择合适的算法
聚类算法：DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，它能够根据数据点的密度对用户用电行为进行分类，无需预先指定聚类数量，能够有效挖掘出像 \"居家办公型\"\" 早出晚归型 \" 等不同类型的用电模式。与传统的 K-Means 算法相比，DBSCAN 算法对噪声数据不敏感，能够更好地处理不规则形状的聚类。
分类算法：XGBoost 算法具有高效的计算能力和强大的分类性能，能够根据提取的特征，对用户用电行为进行分类预测，准确判断用户当前处于哪种用电模式，为能源管理提供精准的用户行为信息。
深度学习算法：LSTM 等循环神经网络适用于处理时间序列数据，能够学习数据中的长期依赖关系，对于复杂的用电行为模式挖掘和长期用电趋势预测具有显著优势，能够捕捉用户用电行为在时间上的变化规律。
5）模型训练
将预处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集数据对选定的算法模型进行训练。在训练过程中，通过调整模型参数，如聚类算法的密度阈值、分类算法的学习率等，使模型在训练集上达到较好的拟合效果，确保模型能够准确地学习到用户用电行为的特征和规律。
6）模型评估
利用测试集数据对训练好的模型进行评估，采用准确率、召回率、F1 值、均方误差等指标，全面判断模型的性能优劣。准确率反映了模型正确分类的能力，召回率衡量了模型对正例的识别能力，F1 值是准确率和召回率的综合指标，均方误差则用于评估预测模型的误差大小。如果模型效果不理想，需要重新调整特征工程、算法选择或模型参数，再次进行训练和评估，直到模型性能满足要求。
7）模型优化与更新
根据评估结果对模型进行优化，针对模型存在的不足，如分类不准确、预测误差大等问题，采取相应的优化措施。随着时间推移和用户用电数据的不断增加，定期更新模型，将新的数据加入训练集，让模型能够适应新的用电行为和数据特征，保持良好的预测和分类效果，确保系统始终能够准确地识别用户用电行为。
2. 设备能耗预测模型
1）LSTM 网络架构
构建了 3 层 LSTM 层（每层 128 个神经元）+ 全连接层的预测模型。该模型的输入包含前 24 小时历史数据、当前环境参数、设备运行状态等丰富信息，通过 LSTM 层对时间序列数据的学习，捕捉数据中的长期依赖关系，再经过全连接层的处理，输出未来 12 小时逐时能耗预测值。经过实际测试，该模型的平均绝对误差 (MAE)≤3.2%，具有较高的预测精度，能够为能源调度提供可靠的预测数据。
2）多模型融合
采用 Stacking 集成学习方法，融合 LSTM、Prophet、随机森林模型的预测结果。LSTM 模型擅长处理时间序列数据中的长期依赖关系，Prophet 模型对季节性和趋势性数据具有良好的预测能力，随机森林模型则在处理非线性数据和特征重要性分析方面表现出色。通过将这三种模型的预测结果进行融合，充分发挥各自的优势，经测试峰时段预测精度提升 15%，谷时段预测精度提升 10%，显著提高了设备能耗预测的整体精度，为能源的合理调度提供了更准确的依据。
3. 强化学习优化
基于马尔可夫决策过程的强化学习模型，其中状态空间包括当前负荷、电价、设备状态等关键信息，这些状态参数全面反映能源系统运行状况。动作空间为设备调节策略，包括设备的启停、功率调节、运行模式切换等具体操作。奖励函数的设计综合考虑了能耗成本和舒适性代价，在降低能耗成本的同时，保证用户的生活舒适性。
采用经验回放（缓冲区大小 10 万）+ 目标网络（每 500 步更新）的 DQN 算法进行训练。经验回放机制能够重复利用历史经验数据，提高数据的利用率，减少训练的方差；目标网络的定期更新能够稳定训练过程，避免模型参数的剧烈波动。经过训练，调度策略的收益提升 22%，实现了能源调度的优化，在降低用电成本的同时，保证了用户的用电舒适性。
四、典型场景分析
1. 夏季空调优化场景
在夏季，高温天气导致空调成为家庭的主要耗能设备。系统通过关联室内外温湿度、用户活动轨迹等多方面数据，实现对空调运行模式的自动调整。当室内温度升高且用户在家时，系统根据用户设定的舒适温度范围和历史用电习惯，自动调节空调的温度和运行模式，在保障舒适度的前提下，避免空调过度制冷或制热，降低能耗。实际测试数据显示，该场景下空调能耗降低 28%，在提高能源利用效率的同时，为用户节省了用电成本。用户反馈表明，在空调自动调节过程中，室内温度始终保持在舒适范围内，没有出现明显的温度波动，使用体验良好。
2. 储能设备调度场景
储能设备在智能家居能源管理中具有重要作用，能够实现电能的存储和释放，平衡电网峰谷用电。系统结合电网电价预测与设备用电需求，对储能设备进行合理的充放电调度。在电网谷时段，电价较低时，系统控制储能设备充电，将低价电能存储起来；在峰时段，电价较高时，储能设备放电，满足家庭用电需求，减少对电网高价电能的依赖。经过实际运行测试，储能系统充放电效率提升 18%，峰时段电网依赖度下降 45%，有效提高了能源的自给自足能力，降低了家庭的用电成本，同时也减轻了电网的峰时段负荷压力。
五、挑战与对策
1.技术挑战
数据隐私保护：家庭能耗数据包含用户行为特征，如用户的作息时间、设备使用习惯等，这些数据一旦泄露，可能会对用户的生活和隐私造成威胁，因此数据隐私保护是系统面临的重要挑战。
边缘计算能力限制：复杂的机器学习模型通常需要较高的计算资源和存储能力，而边缘设备的计算能力和存储容量相对有限，导致复杂模型在边缘设备上的部署效率较低，难以实现实时的智能决策和控制。
多协议兼容性：不同品牌的智能家居设备采用的通信协议存在差异，如 Zigbee、BLE、Matter 等，这些协议的不兼容导致系统集成难度大，难以实现不同设备之间的互联互通和协同工作。
2.解决方案
数据隐私保护解决方案：采用联邦学习技术，该技术通过在本地设备上进行模型训练，仅将模型参数上传至云端进行聚合，而不会上传原始数据，从而在保护数据隐私的前提下提升模型性能。本地设备利用自身收集的数据进行模型训练，生成本地模型参数，云端服务器将多个本地模型参数进行聚合，得到全局模型，再将全局模型下发至各本地设备，实现模型的更新和优化。这种方式既保证了数据的隐私安全，又能够利用分布式数据提升模型的泛化能力。
边缘计算能力限制解决方案：设计模型轻量化算法，如知识蒸馏，将云端复杂的机器学习模型压缩至边缘端运行。知识蒸馏通过让小型模型学习大型模型的输出分布，在保持模型性能的同时，显著减小模型的大小和计算复杂度。经测试，模型大小可压缩 60%，推理速度提升 3 倍，使复杂模型能够在边缘设备上高效运行，实现实时的智能决策和控制。
多协议兼容性解决方案：开发统一协议转换网关，该网关支持 Zigbee、BLE、Matter 等多种协议的自动转换，能够将不同协议的设备数据转换为统一的格式，实现设备之间的互联互通。通过在网关上集成多种协议的解析和转换模块，确保不同品牌、不同协议的设备能够接入系统，兼容率≥95%，大大降低了系统集成的难度，促进了智能家居设备的协同工作。
