用电控制方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及能源技术领域，特别是涉及一种用电控制方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着国民经济的飞速发展，电力负荷需求也在不断攀升，导致电能源消耗越来越多。因此，为了解决用电供应量达不到用电需求的问题，需对用电对象进行用电控制。但不是所有用电对象都需进行用电控制，需有针对性的确定待控制用电对象。

传统技术中通过人为分析用电对象的电费账单来确定待控制用电对象，但人为分析的方式效率低，且对待控制用电对象进行用电控制的准确性不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用电控制的效率和准确性的用电控制方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种用电控制方法。所述方法包括：

基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对所述待控制用电对象进行用电优化，获得所述待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

对所述待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

在所述总体用电成本优化值大于所述待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取所述待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对所述目标用电子对象进行用电控制。

在其中一个实施例中，所述参考用电对象的确定过程，包括：

获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。

在其中一个实施例中，所述基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对所述待控制用电对象进行用电优化，获得所述待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值，包括：

针对当前用电类型，获取所述参考用电对象的总用电量中所述当前用电类型的第一用电量占比、以及所述待控制用电对象的总用电量中所述当前用电类型的第二用电量占比；

根据所述第一用电量占比和所述第二用电量占比间的差异程度、所述待控制用电对象的总用电量中所述当前用电类型的用电量和所述当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取所述待控制用电对象在所述当前用电类型下的用电成本优化值。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一用电量占比和所述第二用电量占比间的差异程度、所述待控制用电对象的总用电量中所述当前用电类型的用电量和所述当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取所述待控制用电对象在所述当前用电类型下的用电成本优化值，包括：

获取所述第一用电量占比和所述第二用电量占比间的差值；

计算所述差值、所述待控制用电对象的总用电量中所述当前用电类型的用电量和所述当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将所述乘积作为所述待控制用电对象在所述当前用电类型下的用电成本优化值。

在其中一个实施例中，所述根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，包括：

对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。

在其中一个实施例中，所述对所述目标用电子对象进行用电控制，包括：

按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段；

控制所述目标用电子对象在所述目标用电时段内用电。

第二方面，本申请还提供了一种用电控制装置。所述装置包括：

用电优化模块，用于基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对所述待控制用电对象进行用电优化，获得所述待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

整合模块，用于对所述待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

成本获取模块，用于在所述总体用电成本优化值大于所述待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取所述待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

用电控制模块，用于根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对所述目标用电子对象进行用电控制。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例中的方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其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上述任一实施例中的方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的方法的步骤。

上述用电控制方法、装置、计算机设备和存储介质，通过基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值，并进行整合，获得总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。相对于传统技术中通过人为分析电费账单确定待控制用电对象，对待控制用电对象进行用电控制导致用电控制效率和准确性不高而言，本申请基于参考用电对象与待控制用电对象间的用电量差异值，确定待控制用电对象的总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于预期用电成本优化值的情况下，对待控制用电对象进行用电控制，提高了用电控制的效率，并且根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制，提高了用电控制的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例中提供的用电控制方法的流程示意图；

图2为一个实施例中获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值的流程示意图；

图3为一个实施例中对目标用电子对象进行用电控制的流程示意图；

图4为本申请实施例中提供的一个用电控制装置的结构框图；

图5为本申请实施例中提供的一种计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在本实施例中，提供了一种用电控制方法，本实施例以该方法应用于计算机设备进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括计算机设备和服务器的系统，并通过计算机设备和服务器的交互实现。

图1为本申请实施例中提供的用电控制方法的流程示意图，该方法应用于计算机设备或服务器中，在一个实施例中，如图1所示，包括以下步骤：

S101，基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值。

其中，参考用电对象为单位用电量使用成本值低的用电对象。在一些实施例中，参考用电对象的确定过程为获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。样本用电对象包括所有用电对象。单位用电量使用成本值为在单位周期内某一样本用电对象的总电费除以总用电量的值，单位周期可以是一年、也可以是一个月、还可以是一天，具体不作限定，根据实际需求进行确定。对各样本用电对象的单位用电量使用成本值按照从低到高或者从高到低进行排序，选择单位用电量使用成本值最低的样本用电对象作为参考用电对象。

进一步地，待控制用电对象为监控的用电对象。用电类型为依据用电量多少确定的类型。用电类型包括尖电、峰电、平电和谷电，尖电表示用电量最多的时段对应的用电类型，峰电表示用电量排第二的时段对应的用电类型，平电表示用电量排第三的时段对应的用电类型，谷电表示用电量最少的时段对应的用电类型。用电成本优化值为基于参考用电对象对待控制用电对象进行成本优化得到的优化值。

用电量差异程度可以通过参考用电对象在任一用电类型下的用电量与待控制用电对象在对应的用电类型下的用电量的差值进行体现；也可以通过参考用电对象在任一用电类型下的用电量占参考用电对象的总用电量的比值与待控制用电对象在对应的用电类型下的用电量占待控制用电对象的总用电量的比值的差值进行体现。

S102，对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值。

在一些实施例中，对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合可以通过将待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值相加来实现，也可以通过对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值赋予不同的权重，利用加权求和的方式来实现。

S103，在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值。

其中，预期用电成本优化值为人为设定的想要达到的用电成本优化值。用电子对象为待控制用电对象中包含的子对象。例如待控制用电对象为一企业，用电子对象为该企业中的各个不同的部门；待控制用电对象为一工厂，用电子对象为该工厂中的不同用电设备。单位用电量使用成本值为待控制用电对象在单位周期内的总电费除以总用电量的值，单位周期可以是一年、也可以是一个月、还可以是一天，具体不作限定，根据实际需求进行确定。

在总体用电成本优化值不大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，可以不对待控制用电对象进行用电控制，此时总体用电成本优化值较小，进行用电控制带来的收益有限。

S104，根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

在一个实施例中，根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象的方式为对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。选择出单位用电量使用成本值高的用电子对象作为目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制，能够更有针对性的确定需进行用电控制的对象，进一步提高用电控制的效率。

本实施例提供的用电控制方法，通过基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值，并进行整合，获得总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。相对于传统技术中通过人为分析电费账单确定待控制用电对象，对待控制用电对象进行用电控制导致用电控制效率和准确性不高而言，本申请基于参考用电对象与待控制用电对象间的用电量差异值，确定待控制用电对象的总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于预期用电成本优化值的情况下，对待控制用电对象进行用电控制，提高了用电控制的效率，并且根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制，提高了用电控制的准确性。

在一个实施例中，基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值的流程示意图，如图2所示，包括以下内容：

S201，针对当前用电类型，获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比、以及待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比。

获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比为获取参考用电对象的当前用电类型的用电量除以参考用电对象的总用电量得到第一用电量占比。

获取待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比为获取待控制用电对象的当前用电类型的用电量除以待控制用电对象的总用电量得到第二用电量占比。

S202，根据第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

其中，单位用电量供电成本值为与用电类型对应的电单价值，以用电类型为尖电、峰电、平电和谷电为例，用电类型为尖电对应的单位用电量供电成本值最高，用电类型为峰电对应的单位用电量供电成本值排第二，用电类型为平电对应的单位用电量供电成本值排第三，用电类型为谷电对应的单位用电量供电成本值最低。

第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度可以通过第一用电量占比与第二用电量占比的差值来体现，也可以通过第一用电量占比与第二用电量占比的差值乘以预设比例系数来体现。

在一些实施例中，通过获取第一用电量占比和第二用电量占比间的差值；计算差值、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将乘积作为待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在本实施例中，计算待控制用电对象在所有用电类型下的用电成本优化值，将各用电成本优化值相加，得到待控制用电对象的总体用电成本优化值。

在一个实施例中，对目标用电子对象进行用电控制的流程示意图，如图3所示，包括以下步骤：

S301，按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段。

在本实施例中，按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值从低至高筛选出目标用电时段。选择单位用电量供电成本值低的用电时段作为目标用电时段，能够降低用电成本。

其中，以用电类型为尖电、峰电、平电和谷电为例，筛选出目标用电时段首先是谷电对应的用电时段，然后是平电对应的用电时段，再是峰电对应的用电时段，最后是尖电对应的用电时段。

S302，控制目标用电子对象在目标用电时段内用电。

在本实施例中，控制目标用电子对象在目标用电时段内用电，能够降低目标用电子对象的用电成本，明确目标用电子对象的用电时间，提高了用电控制的准确性。

基于上述实施例中提供的用电控制方法，本实施例中提供了一个用电控制系统，该用电控制系统包括数据采集模块、控制模块和数据存储模块。数据存储模块中存储有参考用电对象在各用电类型下的用电量占比、各用电类型下的单位用电量供电成本值和待控制用电对象的预期用电成本优化值。

数据采集模块用于采集待控制用电对象在各用电类型下的用电量，数据采集模块通过电流互感器、智能电表进行数据采集。

控制模块用于对数据采集模块采集到的数据进行处理和分析，从而对待控制用电对象进行用电控制。控制模块可以在边缘端对数据进行分析处理，也可以在云端对数据进行分析处理，也可以通过边缘端和云端交互对数据进行分析处理。具体的，控制模块接收到待控制用电对象在各用电类型下的用电量，计算待控制用电对象在各用电类型下的用电量占比，将参考用电对象在各用电类型下的用电量占比与待控制用电对象在各用电类型下的用电量占比的差值、以及待控制用电对象在各用电类型下的用电量和单位用电量供电成本值三者的乘积作为待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值，将待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值相加得到待控制用电对象的总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

数据存储模块有三种数据存储方式包括本地存储即将采集的数据存储在本地或自有内网服务器上；公有云存储即将采集的数据汇聚存储在公有云上，对公有云提供服务商进行付费使用；私有云存储即在待控制用电对象的数据中心内构建私有云服务，将采集的数据汇聚存储在私有云服务器上。数据存储模块用于存储数据。

本实施例提供的用电控制系统，能够监测待控制用电对象在单位周期内的用电量以及各用电类型的用电量，能够确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制，提高了用电控制的效率和准确性，控制目标用电子对象在单位用电量供电成本值低的用电时段进行用电，能够降低待控制用电对象的用电成本。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的用电控制方法的用电控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个用电控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于用电控制方法的限定，在此不再赘述。

参见图4，图4为本申请实施例中提供的一个用电控制装置的结构框图，该装置400包括：用电优化模块401、整合模块402、成本获取模块403和用电控制模块404，其中：

用电优化模块401，用于基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

整合模块402，用于对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

成本获取模块403，用于在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

用电控制模块404，用于根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

本实施例提供的用电控制装置，通过基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值，并进行整合，获得总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。相对于传统技术中通过人为分析电费账单确定待控制用电对象，对待控制用电对象进行用电控制导致用电控制效率和准确性不高而言，本申请基于参考用电对象与待控制用电对象间的用电量差异值，确定待控制用电对象的总体用电成本优化值，在总体用电成本优化值大于预期用电成本优化值的情况下，对待控制用电对象进行用电控制，提高了用电控制的效率，并且根据待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制，提高了用电控制的准确性。

可选的，该装置400包括：

参考对象筛选模块，用于获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。

可选的，用电优化模块401包括：

用电量占比获取单元，用于针对当前用电类型，获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比、以及待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比；

优化值获取单元，用于根据第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

可选的，优化值获取单元包括：

差值获取子单元，用于获取第一用电量占比和第二用电量占比间的差值；

优化值计算子单元，用于计算差值、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将乘积作为待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

可选的，用电控制模块404包括：

目标子对象确定单元，用于对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。

可选的，用电控制模块404包括：

时段筛选单元，用于按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段；

用电控制单元，用于控制目标用电子对象在目标用电时段内用电。

上述用电控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用电控制方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的用电控制方法的步骤：

基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

针对当前用电类型，获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比、以及待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比；

根据第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取第一用电量占比和第二用电量占比间的差值；

计算差值、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将乘积作为待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段；

控制目标用电子对象在目标用电时段内用电。

上述实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的用电控制方法的步骤：

基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

针对当前用电类型，获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比、以及待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比；

根据第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取第一用电量占比和第二用电量占比间的差值；

计算差值、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将乘积作为待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段；

控制目标用电子对象在目标用电时段内用电。

上述实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的用电控制方法的步骤：

基于参考用电对象与待控制用电对象在各用电类型下的用电量差异程度，对待控制用电对象进行用电优化，获得待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值；

对待控制用电对象在各用电类型下的用电成本优化值进行整合，获得总体用电成本优化值；

在总体用电成本优化值大于待控制用电对象的预期用电成本优化值的情况下，获取待控制用电对象的各用电子对象的单位用电量使用成本值；

根据各用电子对象的单位用电量使用成本值，确定目标用电子对象，对目标用电子对象进行用电控制。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取各样本用电对象的单位用电量使用成本值，对各样本用电对象的单位用电量使用成本值进行排序，根据排序结果从所有样本用电对象中筛选出参考用电对象。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

针对当前用电类型，获取参考用电对象的总用电量中当前用电类型的第一用电量占比、以及待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的第二用电量占比；

根据第一用电量占比和第二用电量占比间的差异程度、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值，获取待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取第一用电量占比和第二用电量占比间的差值；

计算差值、待控制用电对象的总用电量中当前用电类型的用电量和当前用电类型的单位用电量供电成本值三者间的乘积，将乘积作为待控制用电对象在当前用电类型下的用电成本优化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对各用电子对象的单位用电量使用成本值进行排序，按照单位用电量使用成本值从低至高剔除用电子对象，将剩下的用电子对象作为目标用电子对象。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

按照各用电类型对应的单位用电量供电成本值，从各用电类型适配的用电时段中筛选出目标用电时段；

控制目标用电子对象在目标用电时段内用电。

上述实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。