技术特征：
1.一种智能家居控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前环境数据，并基于所述当前环境数据得到目标控制参数；获取智能家居系统中能够达到所述目标控制参数的包含单个或多个可控设备的控制小组，以及各所述控制小组在达到所述目标控制参数时的运行能耗，并基于运行能耗最小的所述控制小组生成最小能耗控制策略；根据所述最小能耗控制策略生成控制指令，并将所述控制指令发送至运行能耗最小的所述控制小组对应的可控设备。2.如权利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述基于所述当前环境数据得到目标控制参数包括：获取与所述当前环境数据对应的目标环境数据；将所述当前环境数据与所述目标环境数据的差值作为所述目标控制参数。3.如权利要求2所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述获取与所述当前环境数据对应的目标环境数据包括：获取训练完成的最适环境数据计算网络；将所述当前环境数据输入至所述最适环境数据计算网络，得到所述目标环境数据。4.如权利要求3所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述获取训练完成的最适环境数据计算网络之前还包括：获取历史控制日志，所述历史控制日志中包括不同环境数据对应的用户设定参数；获取不同环境数据对应的预设最适参数，并基于不同环境数据对应的所述用户设定参数以及所述预设最适参数生成参数训练样本库；通过所述参数训练样本库对初始最适环境数据计算网络进行训练得到训练完成的最适环境数据计算网络。5.如权利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述基于不同环境数据对应的所述用户设定参数以及所述预设最适参数生成参数训练样本库包括：获取预设用户权重以及预设最适权重；针对每一组用户设定参数以及预设最适参数，计算所述用户设定参数与所述预设用户权重的第一乘积以及所述预设最适参数与所述预设最适权重的第二乘积；将所述第一乘积与所述第二乘积之和、所述用户设定参数、所述预设最适参数以及所述环境数据作为一条参数训练样本；将得到的各所述参数训练样本集合生成所述参数训练样本库。6.如权利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述获取智能家居系统中能够达到所述目标控制参数的包含单个或多个可控设备的控制小组，以及各所述控制小组在达到所述目标控制参数时的运行能耗，并基于运行能耗最小的所述控制小组生成最小能耗控制策略包括：获取训练完成的最小能耗策略网络，并将所述目标控制参数输入至所述训练完成的最小能耗策略网络，得到各所述控制小组在达到所述目标控制参数时的运行能耗；基于所述运行能耗最小的所述控制小组生成最小能耗控制策略。7.如权利要求6所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述获取训练完成的最小能耗策略网络之前包括：
获取不同控制小组在实现不同预设目标控制参数时对应的运行时长以及运行能耗；基于对应的所述控制小组、所述预设目标控制参数、所述运行时长以及所述运行能耗生成策略训练样本库；通过所述策略训练样本库对初始最小能耗策略网络进行训练得到训练完成的最小能耗策略网络。8.一种智能家居控制装置，其特征在于，所述智能家居控制装置包括：第一获取模块，用于获取当前环境数据，并基于所述当前环境数据得到目标控制参数；第二获取模块，用于获取智能家居系统中能够达到所述目标控制参数的包含单个或多个可控设备的控制小组，以及各所述控制小组在达到所述目标控制参数时的运行能耗，并基于运行能耗最小的所述控制小组生成最小能耗控制策略；第一生成模块，用于根据所述最小能耗控制策略生成控制指令，并将所述控制指令发送至运行能耗最小的所述控制小组对应的可控设备。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智能家居控制方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智能家居控制方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种智能家居控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括步骤：获取当前环境数据，并基于所述当前环境数据得到目标控制参数；获取智能家居系统中能够达到所述目标控制参数的包含单个或多个可控设备的控制小组，以及各所述控制小组在达到所述目标控制参数时的运行能耗，并基于运行能耗最小的所述控制小组生成最小能耗控制策略；根据所述最小能耗控制策略生成控制指令，并将所述控制指令发送至运行能耗最小的所述控制小组对应的可控设备。通过基于当前环境数据得到目标控制参数，进而在多个控制小组中确定运行能耗最小的控制小组，使得能够生成能耗最小的最小能耗控制策略，从而降低电能消耗。从而降低电能消耗。从而降低电能消耗。
技术研发人员：李世新 李绍斌 宋德超 王鹏飞 李孟宸 熊剑
受保护的技术使用者：珠海联云科技有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/9/2