CN103891208A - 用于高能效协作高性能建筑物控制的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
公开了用于使得商业建筑物的机构管理者和居住者能够协作地定义用于建筑物能量控制的能量策略的方法和系统。
Description
本申请要求于2011年8月2日提交的美国临时申请第61/514,141号的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
背景技术
对于商业建筑物,诸如加热、通风和空气调节(HVAC)或照明安排控制策略的能量相关控制策略以及设定点典型地由机构管理者定义并强制实行。作为建筑物的最终用户的居住者通常没有机会参与控制策略的定义或者具有有限的方法用于与机构管理者或其他居住者就他们的特定需要或偏好进行沟通。这种单向的、自顶而下的策略定义的处理常常导致两种结果。一方面,具有用于实现节能目的的严格的能量策略的机构管理者常常需要牺牲居住者的舒适性;另一方面,放宽能量策略以避免居住者的抱怨的机构管理者常常错失节能的机会。若干研究表明,考虑居住者的行为和需要,建筑物控制策略有潜力使节能显著最优化并且还改进居住者的体验。然而,目前不存在能够便利居住者和机构管理者之间以及居住者之间的沟通和协作的系统方法或工具。
建筑物自动化系统(BAS)典型地依赖于直接的人与人的沟通以定义能量策略。不存在用于便利居住者和机构管理者之间的沟通的商业系统。例如,对于照明系统,居住者和机构管理者具有预先定义的权力。居住者可以打开和关闭灯,而机构管理者可以对调光进行调整。不存在两者之间的沟通。就是说,机构管理者在定义能量策略时不考虑居住者的输入。在另一示例中,对于热系统,由能量招标系统调节居住者的行为,因此机构管理者不牵涉该处理。
在适用于商业建筑物的所有现有系统中,机构管理者仅是定义能量策略并且仲裁冲突的居住者需求的人。居住者被分配用于定义和调节能量策略的极为有限的自由度。
发明内容
本发明提供了用于商业建筑物的高能效的建筑物控制的方法和系统。本发明的实施例在定义和维持能量策略时利用了协作的和分布式的方法,其在维持高效能耗的同时确保了居住者的舒适性。
在一个实施例中,一种用于高能效协作高性能建筑物控制的方法包括从第一用户接收至少一个能耗需求,确定至少一个能耗需求是否与能耗规则集冲突,确定至少一个能耗需求是否与从第二用户接收到的另一能耗需求冲突,并且仿真至少一个能耗需求。
通过参照以下详细描述和附图,本发明的这些和其他优点对于本领域普通技术人员将是明显的。
附图说明
图1图示了用于高能效协作高性能建筑物控制的示例性系统;
图2图示了用于高能效协作高性能建筑物控制的示例性方法;
图3图示了用于解决能耗需求和能耗策略之间的冲突以便确定最优效率能量策略的方法;
图4图示了用于解决不同居住者接收到的能耗需求之间的冲突以便确定最优效率能量策略的方法;
图5说明性地示出了可用于实现本发明的计算机的部件。
具体实施方式
本发明提供了一种用于商业建筑物的高能效建筑物控制的方法和系统。本发明的实施例提供了一种允许机构管理者和居住者协作地定义用建筑物能量控制的能量策略的方法和系统。协作建筑物控制(CBC)系统从居住者和机构管理者收集作为输入的能耗需求,解决冲突的需求,并且将详细命令提供给建筑物自动化系统(BAS),以便使能量使用最优化。
图1图示了用于高能效协作高性能建筑物控制的示例性CBC系统100。系统100包括至少一个规则编辑器模块103、至少一个人机接口104和能够仿真的分析引擎105,该能够仿真的分析引擎105被配置并且可以操作用于与至少一个建筑物107的建筑物自动化系统(BAS)106通信。
根据本发明的有利实施例,通过规则编辑器模块103将能耗规则输入到分析引擎105中。可以使用用户友好图形用户接口来实现规则编辑器模块103。该用户友好图形用户接口可以包括由机构管理者101填写的多个字段以便输入能耗规则。再者,规则编辑器模块103可以向机构管理者101提供关于输入的能耗规则的视觉反馈。
在本发明的实施例中,能耗规则被制定为有限状态机(FSM)和多个顺序编程语言之一的组合。在有利实施例中,协作规则引擎被创建以接受可从机构管理者或居住者接收到的能耗规则文件中的、与通用顺序编程语言(例如,C#)组合的标记编程语言(例如,SCXML)中的一个。可以利用为协作规则引擎创建的图形编程工具来创建并编辑能耗规则文件。将理解,协作规则引擎不限于任何特定的标记语言,因为其可以利用用于FSM的广泛的多种标记语言,包括VoiceXML、XPDL等。还应理解,协作规则引擎不限于任何特定的顺序编程语言,而是也可以利用大量的顺序编程语言,诸如Python、C++、Java、Javascript、Jscript、Actionscipt、Objective-C、BASIC、Visual BASIC、Delphi、ADA、Fortran、LISP、Prolog、PHP、F#、Erlang、J#、Ruby、COBRA、Matlab、R、Scilab、Perl等。
居住者102可以使用人机接口(HMI)104向分析引擎105提交能耗需求并且接收关于所提交的能耗需求的反馈。如系统100的能够仿真的分析引擎105所计算的,反馈可以包括因实现能耗需求导致的经济后果。HMI104可以是包括多个可修改的字段的图形用户接口,其允许居住者102修改诸如温度、适度和照明的参数。在有利实施例中,HMI104还包括对居住者102作为成员的社交网络的访问。通过HMI104对社交网络的访问使得居住者102能够与其他居住者102沟通以便解决所提交的能耗需求中的所报告的冲突。通过HMI104对社交网络的访问还使得居住者102能够与居住者的社交网络联系人共享关于如何使能耗最优化的有用建议。这种访问允许居住者102与他/她的社交网络联系人共享他/她的使能耗最优化的经验。
在本发明的实施例中,居住者102可以提交复杂的混合能耗需求,其根据某个时间段安排温度、湿度和照明的特定范围内指出的多种请求。
本领域技术人员将认识到,如上文所述的配置HMI没有限制,并且其部件可以在各种实施例中以任何方式组合,并且可以包括任何额外的和/或期望的部件和/或配置。
除了HMI之外,根据本发明的一个实施例,居住者可以通过一个或更多个社交网络与图1的系统100交互。
根据本发明的有利实施例,能够仿真的分析引擎105包括仲裁器模块108和分析器模块109。仲裁器模块108的输入包括由机构管理者101定义并且通过规则编辑器模块103输入的能耗规则。再者,仲裁器模块的输入包括居住者102通过HMI104提交的能耗需求。仲裁器模块108的核心是推理引擎,其可以验证能耗需求是否满足能耗规则或者能耗需求和能耗规则是否具有冲突。分析引擎105的仲裁器模块使用基于模型的仿真。如果不同的居住者具有冲突的能耗需求或者与能耗规则冲突的能量需求,则仲裁器模块108可以通过HMI104与居住者交互以便解决能耗需求之间的所有冲突,同时实施机构管理者101提供的能耗规则。仲裁器模块108可以根据能耗规则中由机构管理者101定义的规范自动地进行关于冲突的冲突请求的判定。一旦冲突被解决,仲裁器模块108调整BAS中的控制设定点和安排。在本发明的实施例中,分析器模块109可以估计关于各个居住者的能量使用。在接收到居住者的能耗需求之后,分析器模块通过建筑物107中的BAS106仿真能耗需求的实现以便确定由于能耗需求引起的能量成本的估值,并且向输入能耗需求的居住者102提供估计的能量使用成本。因此,居住者102可以据此调整他们的能耗需求。分析器模块109还可以仿真因输入的能耗需求变化引起的能耗以便向居住者102提供用于修正能耗需求以节约能量的建议。分析器模块109还利用记录的数据跟踪各个居住者的能量使用并且向居住者102和机构管理者101提供反馈。在确认不存在能耗规则或能耗需求之间的冲突时,分析引擎105将必要的调整命令传送到BAS106,BAS106转而调整控制以便满足所提交的能耗需求。
在本发明的实施例中,可以使用一个或更多个计算机实现分析引擎105。具体地,分析引擎105包含至少一个处理器,其通过执行定义分析引擎105的整体操作的计算机程序指令来控制该操作。计算机程序指令可以存储在存储设备或者其他计算机可读介质(例如,磁盘)中并且当期望执行计算机程序指令时被加载到分析引擎105的存储器中。通过执行这些计算机程序指令,分析引擎105的处理器控制规则编辑器模块103、HMI104、仲裁器模块108和分析器模块109。
应认识到,BAS106可以是集成到任何商业建筑物107中的任何建筑物自动化系统。BAS106可以包括被配置成控制建筑物107的诸如HVAC、通风、插塞载荷控制、日间照明控制、电灯发热、湿气管理、热回收、置换通风、自然通风等的各个方面的一个或更多个控制。
本领域技术人员将认识到,图1的系统配置没有限制,并且本系统的部件可以在各种实施例中以任何方式组合并且可以包括任何额外的和/或期望的部件和/或配置。
图2图示了根据本发明的实施例的用于高能效协作高性能建筑物控制的示例性方法200。
在步骤201,从机构管理者接收能耗规则。在有利实施例中,能耗规则由机构管理者定义并且可以包括一个或更多个建筑物范围的能量策略和设定。建筑物范围的能量设定可以包括开始或终止预先定义的能量策略的时间限制,加热、冷却和照明度量。建筑物范围的能量策略可以包括用于解决从居住者接收到的对立需求之间的潜在冲突的规则。在本发明的实施例中,通过图1的规则编辑器模块103从机构管理者接收能耗规则。
在步骤202,从建筑物的居住者接收能耗需求。在有利实施例中,能耗需求由居住者定义并且反映该居住者的能耗需要。能耗需要的示例包括,但不限于:期望的居住者的机构的温度、其间BAS维持期望的温度的时长/安排、期望的照明、以及其间维持期望的照明(例如,调光、遮光帘的控制等)的时长/安排。在本发明的实施例中,图1的系统100可以通过HMI104从居住者接收能耗需求。
在步骤203,基于从居住者接收到的能耗需求并且基于从机构管理者接收到的能耗规则来确定最优能耗策略。为了确定最优能耗策略,有必要解决能耗需求和能耗规则之间以及不同居住者的能耗需求之间的冲突。
图3图示了根据本发明的一个实施例的、用于通过解决能耗规则和能耗需求之间的冲突来确定最优能耗策略的示例性方法300。图3的方法可以用在图2的实现步骤203中以便解决能耗规则和输入的能耗需求之间的冲突。
在步骤301,确定从居住者接收到的能耗需求是否与从机构管理者接收到的能耗规则冲突。如果确定能耗需求与能耗规则冲突,则方法300前往步骤302,如果确定能耗需求不与能耗规则冲突,则方法300前往步骤305。
在确定能耗需求与能耗规则冲突时,在步骤302,通过图1的HMI104向能耗需求的居住者-始创者通知冲突。在本发明的实施例中,可以通过社交网络站点或者通过任何其他已知的信息递送通道(移动电话、电子邮件等)向居住者通知冲突。当被通知冲突时,可以通过HMI104提示居住者修改能耗需求以便解决冲突。应认识到,居住者还可以输入新的能耗需求或者取消初始的能耗需求以解决冲突。在步骤303,确定在向居住者给出解决冲突的机会之后是否解决了冲突。如果确定冲突被解决,则处理300前往步骤305。如果确定冲突保持未被解决,则处理300前往步骤304。
在步骤305,对能耗策略进行仿真以确定正被仿真的能耗策略的经济后果。根据有利实施例,通过诸如EnergyPlus的能量仿真软件来仿真居住者的请求。将理解,诸如Trnsys、DOE2、Design Builder、SIMBAD、HAMLAB、BCVTB、Dymola等的其他能量仿真软件的利用也是可能的。在本发明的实施例中,针对居住者并且针对建筑物确定所仿真的能耗策略的估计的经济后果。本领域技术人员将认识到,可以按估计的财政支出、估计的能量支出(例如,电力的千瓦(KW)、天然气/丙烷的BTU、煤炭的吨等)以及生态足迹来量化经济后果,但是本发明不限于此。
在步骤305确定能耗策略的经济后果之后,方法300前往步骤306,在步骤306向能耗需求的居住者-始创者提供具有包含针对居住者的经济后果的数据的形式的反馈。根据有利实施例,该反馈可以包括针对居住者的关于如何进一步使能耗最优化的一个或更多个建议。可以认识到,在接收到反馈之后,居住者可以选择进一步修改能耗请求以进一步使能耗最优化。换言之,居住者可以通过减少能量支出来选择损失他/她的舒适性以利于省钱和/或使生态足迹最小。
在步骤307,在建筑物的BAS处实现能耗需求。特别地,更新的设定点和安排被发送到BAS以便控制BAS实现能耗需求。根据有利实施例,所实现的能耗策略正被连续地或定期地监控并且收集的数据被提供给居住者和机构管理者。
如果在步骤303确定能耗需求和能耗规则之间的冲突未被解决,则在步骤304,在BAS处基于机构管理者提供的能耗规则实现能耗策略。随后方法300前往步骤308,其中向能耗需求的居住者-始创者提供反馈。根据一个实施例,反馈可以包括不能实现居住者的能耗需求的原因的解释。反馈还可以包括实现能耗规则较之实现居住者的能耗需求的、针对居住者的经济效益的比较。可认识到,在接收到反馈时,居住者可以选择进一步修改能耗请求以进一步使能耗最优化。换言之,居住者可以通过减少能量支出来选择损失他/她的舒适性以利于省钱和/或使生态足迹最小。
在可能的实现方案中,每当居住者输入新的能耗需求或者修正能耗需求以便确保能耗需求不与能耗规则冲突并且向居住者提供关于能耗需求的能量成本的反馈时,可以执行图3的方法。
图4图示了根据本发明的一个实施例的、用于两个或更多个居住者输入的能耗需求之间的冲突解决的方法。图4的方法可以用在图2的步骤203的实现中以便解决能耗需求之间的冲突。
在方法400的步骤401,确定从居住者接收到的能耗需求是否与从另一居住者接收到的能耗需求冲突。如果确定不存在冲突,则处理400前往步骤405。如果确定存在冲突,则处理400前往步骤402。
在步骤402确定存在冲突的能耗需求时,向冲突的能耗需求的居住者-始创者通知冲突并且提示其修改各自的能耗需求以努力解决冲突。在本发明的实施例中,可以经由HMI104或任何已知的信息递送通道(电子邮箱、文本消息、社交媒体等)通知居住者。在可能的实现方案中,居住者可以使用分析引擎105维持的社交网络进行交互以解决冲突。在有利实施例中,在通知冲突之后,除了能够与分析引擎105交互以努力协商相互可接受的解决方案之外,提示所有冲突方通过上文讨论的可用的信息递送通道(例如,HMI、电子元件、社交媒体、文本消息等)彼此交互。
如果在步骤403确定争论牵涉的居住者解决了冲突,则系统400前往步骤405,在步骤405由能量仿真软件对基于从居住者之间达成的妥协得到的能耗需求制定的能耗策略进行仿真以确定关于提交能耗需求的每个居住者的、正被仿真的能耗策略的经济后果。本领域技术人员将认识到,可以按估计的财政支出、估计的能量支出(例如,电力的千瓦(KW)、天然气/丙烷的BTU、煤炭的吨等)以及生态足迹来量化经济后果,但是本发明不限于此。根据有利实施例,还针对建筑物确定所仿真的能耗策略的估计的经济后果。
根据本发明的一个实施例,每当居住者通过在他/她的HMI上调整设定点来提交新的能耗需求时,调用能耗需求的仿真。
在确定关于每个居住者和建筑物的能耗策略的经济后果之后,在步骤406,向提交他们各自的能耗需求的居住者提供具有包含针对提交能耗需求的每个居住者的经济后果的数据的形式的反馈。根据有利实施例,反馈可以包括针对居住者的、关于如何进一步使他们各自的能耗最优化的一个或更多个建议。在接收到反馈之后,居住者可以选择进一步修改能耗请求以进一步使能耗最优化。换言之,居住者可以通过减少能量支出来选择损失他/她的舒适性以利于省钱和/或使生态足迹最小。
在步骤406之后,在步骤407,在建筑物的BAS处实现能耗需求。根据有利实施例,所实现的能耗策略正被连续地或定期地监视,并且所采集的数据正被提供给居住者和机构管理者。
返回步骤403,如果确定能耗需求和能耗规则之间的冲突未被解决,则处理400前往步骤404,此时基于机构管理者提供的和在BAS106中实现的能耗规则来制定能耗策略。
将理解,通过基于机构管理者提供的能耗规则中的规范自动地解决能耗需求之间的冲突来制定能耗策略。例如,可以基于一些指定的规则(例如,最小能量成本、第一时间优先、具有能量信用的竞价规则)来选择两个冲突的能耗需求中的一个,或者可以通过修正冲突的能耗需求两者来强制妥协,直到他们不再冲突为止。
随后,方法400前往步骤408,其中向发出能耗需求的居住者提供反馈。根据一个实施例,反馈可以包括居住者的能耗需求为什么不能实现的说明。反馈还可以包括实现能耗规则较之实现居住者的能耗需求的、对于居住者的经济效益的比较结果。可以认识到,在接收到反馈之后,每个居住者可以选择进一步修改能耗请求以进一步使能耗最优化。换言之,居住者可以通过减少能量支出来选择损失他/她的舒适性以利于省钱和/或使生态足迹最小。
在可能的实施例中,在最初策划图1的系统100的实现之后,进行能耗需求的仿真。在该仿真期间,在查找表格中捕获居住者的能耗需求的可能变化之间的映射。在接收到居住者的能耗需求(例如,检测到能耗控制的调整)之后,图1的分析引擎105使用查找表格估计能耗。
在本发明的示例性实施例中,机构管理者输入的能耗规则可以包括能耗规则的理由、居住者之间的能耗成本分布以及居住者之间的冲突的能耗需求的情况下的冲突解决的预先定义的指南。再者,能耗规则可以包括许多能量信用针对每个居住者的分配,使得居住者可以花费这些能量信用以请求能耗需求。例如,坚持较高的舒适性标准的居住者可以有义务支付更多的能量信用。
在本发明的一个实施例中,能耗规则可以提供若干个解决冲突的选项。例如,可以通过调用竞价选项来解决冲突,在竞价选项中竞价模型可以包括一个或更多个出价规则。在另一示例中,可以通过指令居住者尽可能平均地划分能量成本的预先定义的规则来解决冲突。以下示例是图1的系统100可以利用的一个示例性实施例。机构管理者可以输入如下的建筑物的总体能耗规则。包括:
●每个居住者由于公司策略而被分配特定的能量信用。
●公司在平日的上午9时至下午1时覆盖电冰箱以适应携带午餐的人。在该系统处Spike在他的社交网络的个人主页上发布了他的理由:作为比较,在没有该系统的情况下,公司需要支付冰箱的24小时×7天的能量账单,通常包括周末和假日。利用该系统,公司可以仅支付每个工作日4小时,或者仅支付先前的能量使用的12%。该策略可以每年减少X公斤CO2并且节约Y美元。
●会议的组织者负责相应的能量账单。
●当居住者具有冲突的需求时,尝试根据具有特定原则的竞价模型来解决冲突。坚持较高的舒适性标准的居住者有义务支付更多的能量信用。
●尽可能平均地划分其他能量成本。
在以下示例性实施例中,说明了建筑物的两个居住者对图1的系统100的利用。
Tom和Jerry仅具有不带编程背景的基本的计算机技能。Tom经由Outlook Calendar向系统告知他的例行安排。他的工作时间是上午9时至下午1时,随后是下午2时至6时。他计划在办公室在下午1时至2时用午餐。一旦他输入该安排,他从系统获得如下通知,该通知宣称由于Spike的策略“所有居住者需要为冰箱支付每天1个信用以在下午1时至2时进行操作”。Tom的第一反应是找到Jerry以分摊成本,使得他可以每天仅支付0.5个信用。然而,从系统的社交网络,Tom发现Jerry的午餐时间是上午12时至下午1时,并且他提到了Spike的博客。Tom决定将他的午餐时间变为与Jerry相同,以节约信用并且省钱。由于没有人预约下午1时之后的冰箱,BAS此时关闭冰箱。接下来,Tom预约会议室用于在上午10时至11时与Jerry进行讨论。规划器向Tom告知估计的能量账单是1个信用。他可以为会议选择“固定限额(close end)”或“无固定限额(open end)”。他选择了“固定限额”,这意味着灯将在上午11时关闭并且他的计费时段在上午11时停止。此后Tom不能打开灯,除非他再次预约房间。在上午10时,Tom进入会议室,其中温度已被调整到Tom的偏好。他打开灯,与Jerry进行了30分钟的讨论,随后手动关闭灯和HAVC。此后,Tom和Spike从系统获得会议节约了0.5个信用的通知。Tom决定在他的社交网络主页上公布该消息。在下午,Tom和Jerry约定在下午2时至3时与客户举行重要的电话会议。Tom将会议室预约为“无固定限额”。会议实际上在下午3时30分结束,但是灯不会在下午3时自动关闭。此后Tom和Spike被通知Tom被计费1.5个信用。Tom没有在他的社交网络上公布该消息。在下午6时,Tom回家,但是他忘记关闭他的计算机和他的台灯。系统自动地关闭这些设备,因为Tom没有请求保持电力。有时,Tom需要在夜里运行他的计算机。他需要预约时间。Tom与Jerry共用他的办公室,Jerry的工作时间是上午8时至12时和下午1时至5时。环境灯和HVAC账单被分成3段:Jerry支付上午8时至9时;Tom支付下午5时至6时;他们分摊剩余的时间。由于Spike的输入,如果Jerry预约了时间并且因此同意支付相关的费用,则Jerry有权在上午8时至9时打开Tom的台灯。Jerry无权在该时段打开Spike的办公室中的灯,即便Jerry想要支付。
在另一示例性实施例中,说明了建筑物的两个居住者对图1的系统100的利用以用于混合(例如,HVAC系统)控制。
一些机构固有地与连续的物理现象相关联,因此不能通过二元逻辑进行判断。例如,HVAC系统与热动力学关联。电动窗户、窗帘、AHU和其他热系统也在该范畴内。定义用于混合控制的规范更具挑战性。在仿真之后,Spike输入以下规则
●公司在冬天为68°F至70°F付费。居住者可以支付信用以获得更高的温度并且因更低的温度而获得让利。
●公司在夏天为75°F至77°F付费。居住者可以支付信用以获得更低的温度并且因更高的温度而获得让利。
●妥协规则:在冲突情况下,首先尝试对设定点取平均。
●市场规则:通过竞价解决冲突
●…
Tom和Jerry处于同一热区域。Tom与具有电动窗帘的电动窗户相邻。Jerry不与任何窗户接近。他们均在他们的桌子上具有辐射采暖顶棚(RC)。在正常冬日,Tom和Jerry分别偏好68°F和70°F。在仿真之后,分析器确认BAS能够在该区域内维持2°F的温差,因此没有冲突。一天,当Tom没有在办公室时,Jerry觉得冷并且偏好在上午8时达到72°F。在上午9时,Tom的办公时间开始。由于Spike的规则,Tom和Jerry的桌子处的温度被分别调整至69°F和71°F。如果Jerry坚持72°F,则他可以向Tom支付信用以牺牲他的舒适性水平。如同在自由市场,Tom可以接受该出价或者向Jerry支付以减少1°F。详细费率由Spike定义,Spike有责任确保竞价策略是适当的。规则助手可以与仲裁器和分析器接驳以协助Spike的工作。
将理解,相似的概念适用于天然照明和通风系统。所有数据交互地呈递在他们的社交网络页面上。他们可以跟踪他们的能量使用,分析原因,并且与其他人的性能进行比较。Tom和Jerry的行为差异被视觉突出显示。他们可以交换关于如何节能的建议。例如,Tom可以给他的需求加标签“惬意的冬天”并且与Jerry分享,Jerry可以将它并入到他的个人需求中。
上文所述的用于商业建筑物的高能效建筑物控制的方法可以在使用公知的计算机处理器、存储器单元、存储设备、计算机软件和其他部件的计算机上实现。图5中图示了该计算机的高层次框图。计算机500包含处理器501,处理器501通过执行定义该操作的计算机程序指令来控制计算机500的整体操作。计算机程序指令可以存储在存储设备502(例如,磁盘)中并且在期望执行计算机程序指令时加载到存储器503中。因此,用于执行图2、3和4的方法步骤的应用可以由存储器503和/或存储部502中存储的计算机程序指令定义并且由执行计算机程序指令的处理器504控制。计算机500还包括一个或更多个网络接口504,用于经由网络与其他设备通信。计算机500还包括实现与计算机500的用户交互的其他输入/输出设备505(例如,显示器、键盘、鼠标、扬声器、按钮等)。
本领域技术人员将认识到,实际的计算机或计算机系统的实现可以具有其他结构并且也可以包含其他部件,并且图5是用于说明目的的该计算机的一些部件的高层次表示。
前面的详细描述将被理解为在每个方面是说明性的和示例性的,而非限制性的,并且这里公开的本发明的范围并非根据该详细描述确定,而是根据基于专利法规所允许的整体范围所解释的权利要求来确定。将理解,这里示出和描述的实施例仅是本发明的原理的说明,并且本领域技术人员在不偏离本发明的范围和精神的情况下可以实现各种修改。本领域技术人员可以在不偏离本发明的范围和精神的情况下实现各种其他特征组合。
Claims (39)
1.一种用于高能效协作高性能建筑物控制的方法,包括:
从第一用户接收至少一个能耗需求;
确定所述至少一个能耗需求是否与能耗规则集冲突;
确定所述至少一个能耗需求是否与从第二用户接收到的另一能耗需求冲突;以及
仿真所述至少一个能耗需求。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
从所述建筑物的机构管理者接收所述能耗规则集。
3.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
基于所述至少一个能耗需求的仿真来估计关于所述至少一个能耗需求的至少一个能耗度量。
4.根据权利要求3所述的方法,其中估计所述至少一个能耗度量包括:
基于所述至少一个能耗需求的仿真来计算能耗成本。
5.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
控制建筑物自动化系统BAS以实现所述至少一个能耗需求。
6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
向所述第一用户提供基于所述至少一个能耗需求的仿真的、估计的能耗的反馈。
7.根据权利要求6所述的方法,进一步包括:
向所述第一用户提供用于基于所述至少一个能耗需求的仿真来修正所述至少一个能耗需求的至少一个建议。
8.根据权利要求6所述的方法,其中提供所述至少一个能耗需求的估计的能耗的反馈包括:
经由图形用户接口显示所计算的所述至少一个能耗需求的能耗成本;以及
经由所述图形用户接口提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求。
9.根据权利要求6所述的方法,其中所述第一用户是所述建筑物的第一居住者,
所述第二用户是所述建筑物的第二居住者,以及
所述能耗规则集的始创者是所述建筑物的机构管理者。
10.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
响应于确定所述至少一个能耗需求与所述能耗规则集冲突,提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求以解决与所述能耗规则集的冲突。
11.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
提示所述第一用户和所述第二用户解决各自的能耗需求之间的冲突。
12.根据权利要求11所述的方法,进一步包括:
维持社交网络以使得所述第一用户和所述第二用户能够进行通信以解决各自的能耗需求之间的冲突。
13.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
基于在所述能耗规则集中包括的规范来自动地解决各自的能耗需求之间的冲突。
14.一种用于高能效协作高性能建筑物控制的装置,包括:
用于从第一用户接收至少一个能耗需求的部件;
用于确定所述至少一个能耗需求是否与能耗规则集冲突的部件;
用于确定所述至少一个能耗需求是否与从第二用户接收到的另一能耗需求冲突的部件;以及
用于仿真所述至少一个能耗需求的部件。
15.根据权利要求14所述的装置,进一步包括:
用于从所述建筑物的机构管理者接收所述能耗规则集的部件。
16.根据权利要求14所述的装置,进一步包括:
用于基于所述至少一个能耗需求的仿真来估计关于所述至少一个能耗需求的至少一个能耗度量的部件。
17.根据权利要求16所述的装置,其中用于估计所述至少一个能耗度量的部件包括:
用于基于所述至少一个能耗需求的仿真来计算能耗成本的部件。
18.根据权利要求14所述的装置,进一步包括:
用于控制建筑物自动化系统BAS以实现所述至少一个能耗需求的部件。
19.根据权利要求14所述的装置,进一步包括:
用于向所述第一用户提供基于所述至少一个能耗需求的仿真的、估计的能耗的反馈的部件。
20.根据权利要求19所述的装置,进一步包括:
用于向所述第一用户提供用于基于所述至少一个能耗需求的仿真来修正所述至少一个能耗需求的至少一个建议的部件。
21.根据权利要求19所述的装置,其中用于提供所述至少一个能耗需求的估计的能耗的反馈的部件包括:
用于经由图形用户接口显示所计算的所述至少一个能耗需求的能耗成本的部件;以及
用于经由所述图形用户接口提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求的部件。
22.根据权利要求19所述的装置,其中所述第一用户是所述建筑物的第一居住者,
所述第二用户是所述建筑物的第二居住者,以及
所述能耗规则集的始创者是所述建筑物的机构管理者。
23.根据权利要求14所述的装置,进一步包括:
用于响应于确定所述至少一个能耗需求与所述能耗规则集冲突,提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求以解决与所述能耗规则集的冲突的部件。
24.根据权利要求14所述的方法,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
提示所述第一用户和所述第二用户解决各自的能耗需求之间的冲突。
25.根据权利要求24所述的方法,进一步包括:
维持社交网络以使得所述第一用户和所述第二用户能够进行通信以解决各自的能耗需求之间的冲突。
26.根据权利要求14所述的方法,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
基于在所述能耗规则集中包括的规范来自动地解决各自的能耗需求之间的冲突。
27.一种非暂态计算机可读介质,其存储用于高能效协作高性能建筑物控制的计算机程序指令,所述计算机程序指令在被执行时使处理器执行包括如下操作的方法:
从第一用户接收至少一个能耗需求;
确定所述至少一个能耗需求是否与能耗规则集冲突;
确定所述至少一个能耗需求是否与从第二用户接收到的另一能耗需求冲突;以及
仿真所述至少一个能耗需求。
28.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
从所述建筑物的机构管理者接收所述能耗规则集。
29.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
基于所述至少一个能耗需求的仿真来估计关于所述至少一个能耗需求的至少一个能耗度量。
30.根据权利要求29所述的非暂态计算机可读介质,其中估计所述至少一个能耗度量包括:
基于所述至少一个能耗需求的仿真来计算能耗成本。
31.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
控制建筑物自动化系统BAS以实现所述至少一个能耗需求。
32.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
向所述第一用户提供基于所述至少一个能耗需求的仿真的、估计的能耗的反馈。
33.根据权利要求32所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
向所述第一用户提供用于基于所述至少一个能耗需求的仿真来修正所述至少一个能耗需求的至少一个建议。
34.根据权利要求32所述的非暂态计算机可读介质,其中提供所述至少一个能耗需求的估计的能耗的反馈包括:
经由图形用户接口显示所计算的所述至少一个能耗需求的能耗成本;以及
经由所述图形用户接口提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求。
35.根据权利要求32所述的非暂态计算机可读介质,其中所述第一用户是所述建筑物的第一居住者,
所述第二用户是所述建筑物的第二居住者,以及
所述能耗规则集的始创者是所述建筑物的机构管理者。
36.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
响应于确定所述至少一个能耗需求与所述能耗规则集冲突,提示所述第一用户修改所述至少一个能耗需求以解决与所述能耗规则集的冲突。
37.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
提示所述第一用户和所述第二用户解决各自的能耗需求之间的冲突。
38.根据权利要求37所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
维持社交网络以使得所述第一用户和所述第二用户能够进行通信以解决各自的能耗需求之间的冲突。
39.根据权利要求27所述的非暂态计算机可读介质,进一步包括:
响应于确定接收到所述至少一个能耗需求与另一能耗需求冲突:
基于在所述能耗规则集中包括的规范来自动地解决各自的能耗需求之间的冲突。
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Families Citing this family (11)
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US10145579B2 (en) * | 2013-05-01 | 2018-12-04 | Honeywell International Inc. | Devices and methods for interacting with a control system that is connected to a network |
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US20150268686A1 (en) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Social networking reducing peak power consumption in smart grid |
FR3019322B1 (fr) * | 2014-03-26 | 2017-09-29 | Schneider Electric Ind Sas | Procede d'optimisation de l'energie fournie a une pluralite d'equipements repartis dans un espace |
US10514677B2 (en) | 2014-04-11 | 2019-12-24 | Honeywell International Inc. | Frameworks and methodologies configured to assist configuring devices supported by a building management system |
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Family Cites Families (9)
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EP1263108A1 (en) * | 2001-06-01 | 2002-12-04 | Roke Manor Research Limited | Community energy comsumption management |
US7484242B2 (en) * | 2004-09-16 | 2009-01-27 | International Business Machines Corporation | Enabling user control over automated provisioning environment |
JP4729940B2 (ja) * | 2005-02-23 | 2011-07-20 | パナソニック電工株式会社 | 環境設備制御システム |
US8176095B2 (en) * | 2007-06-11 | 2012-05-08 | Lucid Design Group, Llc | Collecting, sharing, comparing, and displaying resource usage data |
US8198859B2 (en) * | 2008-12-05 | 2012-06-12 | Lava Four, Llc | Intra-vehicle charging system for use in recharging vehicles equipped with electrically powered propulsion systems |
US8626344B2 (en) * | 2009-08-21 | 2014-01-07 | Allure Energy, Inc. | Energy management system and method |
US8232765B2 (en) * | 2010-03-13 | 2012-07-31 | James A Billmaier | Automatic and dynamic home electricity load balancing for the purpose of EV charging |
US8321296B2 (en) * | 2011-04-08 | 2012-11-27 | General Electric Company | Methods and systems for distributing solar energy charging capacity to a plurality of electric vehicles |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN105240988B (zh) * | 2015-09-01 | 2018-06-22 | 华东师范大学 | 不确定环境下智能大厦空调系统的调度策略评估方法 |
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