[發明專利]電子設備的功耗控制方法、裝置、存儲介質和終端

在審

• 申請號: 202011020925.4
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112162625A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 陳慶甲
• 申請（專利權）人: 上海聞泰信息技術有限公司
• 主分類號: G06F1/3234
• 分類號: G06F1/3234;G06F1/3287;G06F11/30;G06N20/00
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 梁秀秀

1.一種電子設備的功耗控制方法，包括以下步驟：

采用機器學習方法識別電子設備的實時工作場景；

采用所述實時工作場景對應的控制方法對電子設備的功耗進行控制。

2.根據權利要求1所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，電子設備的工作場景包括長續航場景和高性能場景，所述長續航場景包括網頁瀏覽場景、播放本地視頻場景和低功耗軟件運行場景；所述高性能場景包括高功耗軟件運行場景、高功耗游戲運行場景和多軟件同時運行場景。

3.根據權利要求2所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，所述采用實時工作場景對應的控制方法對電子設備的功耗進行控制包括：

若所述實時工作場景為長續航場景，則采用第一控制方法降低所述電子設備的功耗；

若所述實時工作場景為高性能場景，則采用第二控制方法提高所述電子設備的功耗；

所述第一控制方法包括提醒用戶關閉LED燈效果和觸控板、降低CPU超頻功率和超頻時間、限制CPU最大功耗、控制CPU工作在最低額定功率、控制充電芯片進入睡眠模式以及減小風扇轉速中的一個或多個；

所述第二控制方法包括提高CPU超頻功率和超頻時間、提高CPU最大功耗、放寬CPU高溫后降低頻率的溫度限制以及增大風扇轉速中的一個或多個。

4.根據權利要求1-3任一所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，所述采用機器學習方法識別電子設備的實時工作場景包括：

獲取不同工作場景下主板上多個預設位置的歷史溫度數據，并建立第一訓練集和第一測試集；

基于所述第一訓練集和所述第一測試集，采用機器學習方法建立用于識別電子設備實時工作場景的第一目標計算模型；

采集主板上所述多個預設位置的實時溫度數據，并調用所述第一目標計算模型生成所述電子設備的實時工作場景。

5.根據權利要求4所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，所述采用機器學習方法識別電子設備的實時工作場景還包括：

建立不同環境溫度范圍對應的所述第一訓練集和所述第一測試集；

采用機器學習方法建立每個環境溫度范圍對應的所述第一目標計算模型；

獲取實時環境溫度，根據所述實時環境溫度所處的環境溫度范圍調用對應的第一目標計算模型，并生成所述電子設備的實時工作場景。

6.根據權利要求5所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，所述機器學習方法包括條件隨機場算法、最大熵模型算法、裝袋算法、推進算法、神經網絡算法、邏輯斯蒂回歸算法和支持向量機算法中的至少一種。

7.根據權利要求1-3任一所述電子設備的功耗控制方法，其特征在于，所述采用機器學習方法識別電子設備的實時工作場景包括：

獲取不同工作場景下電子設備的歷史定位信息、歷史時間信息、歷史軟件運行狀態信息以及對應的用戶操作指令，并建立第二訓練集和第二測試集；

基于所述第二訓練集和所述第二測試集，采用機器學習方法建立用于識別電子設備實時工作場景的第二目標計算模型；

識別電子設備的當前定位信息、當前時間信息、當前軟件運行狀態信息和用戶的當前操作指令，并調用所述第二目標計算模型生成所述電子設備的實時工作場景。

8.一種電子設備的功耗控制裝置，其特征在于，包括場景識別模塊和控制模塊，

所述場景識別模塊用于采用機器學習方法識別電子設備的實時工作場景；

所述控制模塊用于采用所述實時工作場景對應的控制方法對電子設備的功耗進行控制。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現權利要求1-7任一項所述電子設備的功耗控制方法。

10.一種終端，其特征在于，包括權利要求9所述的計算機可讀存儲介質和處理器，所述處理器執行所述計算機可讀存儲介質上的計算機程序時實現如權利要求1-7任一項所述電子設備的功耗控制方法的步驟。