CN104303125B - 优化和控制建筑的能耗 - Google Patents

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Abstract

此处所描述的是用于优化和控制建筑的能耗的系统和方法，包括计算机程序产品。第一计算设备基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成建筑的热响应系数集。第一计算设备基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预报的天气而预测建筑的能量响应。第一计算设备基于与建筑相关联的能耗成本而选择建筑的最小能量要求。第一计算设备基于能量响应和最小能量要求而确定建筑的一个或多个温度设置点。第一计算设备将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器。

Description

优化和控制建筑的能耗
技术领域
本技术一般地涉及优化和控制建筑的能耗。
背景技术
天气是影响家庭能量需求的最大变量。许多家庭装备了标准的温度调节器来调节供热和制冷，其中或者居住者手动地调整温度以适应天气状况或者温度调节器自动地基于预定的调度而调整温度。自动调整温度可由向家庭提供电力的公用事业进行，但通常这样的调整是基于对精准的家庭位置而言不完全或不准确的天气信息的，并且不考虑居住者的个人偏好。而且，这些系统一般不能考虑温度调节器安装于其中的特定建筑的热特性。
因此，这样的系统对当前的天气状况和家庭的温度需求做出反应，而不是基于预测的天气状况和家庭的能量特性执行预供热和/或预制冷。
发明内容
此处所描述的技术涉及通过响应于本地的天气预测状况和何时预期有需求响应事件而动态地控制建筑的温度调节器以预供热和/或预制冷建筑来优化建筑(例如家庭)的能量使用。而且，本技术提供了在鼓励有效的能量使用和监控的同时维持建筑的居住者想要的舒适级别的优点。
在一方面，本发明的特征在于用于优化和控制建筑的能耗的方法。第一计算设备基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成建筑的热响应系数集。第一计算设备基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预测的天气而预测建筑的能量响应。第一计算设备基于与建筑相关联的能耗成本而选择建筑的最小能量要求。第一计算设备基于能量响应和最小能量要求而确定建筑的一个或多个温度设置点。第一计算设备将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器。
在另一方面，本发明的特征在于用于优化和控制建筑的能耗的系统。系统包括配置为基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据生成建筑的热响应系数集的第一计算设备。第一计算设备被配置为基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预测的天气预测建筑的能量响应。第一计算设备被配置为基于与建筑相关联的能耗成本选择最小能量要求。第一计算设备被配置为基于能量响应和最小能量要求确定建筑的一个或多个温度设置点。第一计算设备被配置为将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器。
在另一方面，本发明的特征在于有形地体现在非瞬态计算机可读存储介质中的、用于优化和控制建筑的能耗的计算机程序产品。计算机程序产品包括可操作以致使数据处理装置基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成建筑的热响应系数集的指令。计算机程序产品包括可操作以致使数据处理装置基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预测的天气而预测建筑的能量响应的指令。计算机程序产品包括可操作以致使数据处理装置基于与建筑相关联的能耗成本而选择最小能量要求的指令。计算机程序产品包括可操作以致使数据处理装置基于能量响应和最小能量要求而确定建筑的一个或多个温度设置点的指令。计算机程序产品包括可操作以致使数据处理装置将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器的指令。
在另一方面，本发明的特征在于用于优化和控制建筑的能耗的系统。系统包括用于基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成建筑的热响应系数集的装置。系统包括用于基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预测的天气而预测建筑的能量响应的装置。系统包括用于基于与建筑相关联的能耗成本而选择建筑的最小能量要求的装置。系统包括用于基于能量响应和最小能量要求而确定建筑的一个或多个温度设置点的装置。系统包括用于将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器的装置。
在另一方面，本发明的特征在于用于计算建筑的储能的方法。第一计算设备确定可用来供应给建筑的能量的价格。第一计算设备基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成建筑的热响应系数集。第一计算设备基于热响应系数集和与建筑的位置相关联的预测的天气而预测建筑的能量响应。第一计算设备基于与建筑相关联的能耗成本而选择建筑的最小能量要求。第一计算设备基于能量响应和最小能量要求而确定建筑的一个或多个温度设置点。第一计算设备将一个或多个温度设置点发送到建筑的温度调节器。
以上各方面中的任一个可以包括以下各特征中的一个或多个。在一些实施例中，生成热响应系数集还基于建筑的物理数据。在一些实施例中，物理数据包括以下的至少一项：热质量、渗风、窗户的相对面积、隔热材料的量、建筑的渗风、构造材料和相关联的HVAC系统的效率中。在一些实施例中，预测的能量响应是基于预定的标准而排名的。
在一些实施例中，预测的能量响应还基于与建筑相关联的能耗成本。在一些实施例中，能耗成本表示对各种外部温度改变建筑的温度所要求的电量。在一些实施例中，能量特性包括建筑的室内温度和建筑中的HVAC系统的状态，其中HVAC系统包括一个和多个级的供热或制冷单元。
在一些实施例中，最小能量要求包括建筑中的HVAC系统的耗电量和HVAC系统的工作周期。在一些实施例中，确定一个或多个温度设置点还基于天气预测数据、由建筑的居住者提供的舒适偏好或者二者。在一些实施例中，第一计算设备将所预测的能量响应发送到远程计算设备以显示给用户。在一些实施例中，远程计算设备接收基于由用户提供的输入的温度偏好。
在一些实施例中，发送到温度调节器的一个或多个温度设置点包括用于在一段时间内控制温度调节器的调度。在一些实施例中，第一计算设备从远程传感器的网络接收天气数据。在一些实施例中，天气数据是实时接收的。
在一些实施例中，第一计算设备从连接到建筑内部的HVAC系统的设备接收温度调节器数据。在一些实施例中，温度调节器数据是在预定的时间间隔接收的。在一些实施例中，温度调节器数据是实时接收的。
在一些实施例中，第一计算设备调整所生成的热响应系数集用于错误更正。在一些实施例中，调整包括从所生成的热响应系数集中过滤掉异常。在一些实施例中，天气数据包括建筑的位置处的当前天气状况、建筑的位置处的预测天气状况、建筑的位置处的太阳能负荷或其任何组合。
在一些实施例中，第一计算设备将建筑的预测的能量响应与一个或多个其它建筑的预测的能量响应做比较，且第一计算设备基于此比较对建筑的预测的能量响应做排名。
在一些实施例中，所选择的最优能量要求至少是基于建筑的居住者提供的舒适偏好，第二计算设备确定改变建筑的能量响应以使用更少的能量并偏离舒适偏好的一个或多个温度设置点；且第二计算设备将所确定的温度设置点发送到建筑的温度调节器。在一些实施例中，第二计算设备是由能量提供者操作的。在一些实施例中，第一计算设备和第二计算设备是同一个。
在一些实施例中，确定通过改变建筑的能量响应以使用更少的能量所节省的能量。在一些实施例中，所节省的能量的量被转换成相对应的能耗成本。
在一些实施例中，第一计算设备确定可用来供应给建筑的能量的价格、基于能量响应和最小能量要求而确定与建筑相关联的储能的量，并基于储能的量和能量的价格而将能耗动作发送到建筑的温度调节器。在一些实施例中，储能的量是在给定时间段期间的不同点确定的。
在一些实施例中，生成建筑的热响应系数集还基于智能计量器数据。在一些实施例中，对于建筑中影响温度的设备的使用是基于一个或多个由温度调节器接收的温度设置点而控制的。在一些实施例中，影响温度的设备包括风扇、加湿器和光罩。
结合仅作为示例说明本发明的原则的附图参看以下具体实施方式，本发明的其它方面和优点会变得显而易见。
附图说明
通过结合附图参看以下描述可更好地理解上述的本发明的优点和更多优点。附图未必是按比例的，而是通常将重点放在说明本发明的原则上。
图1是用于优化和控制建筑的能耗的系统的框图。
图2是用于优化和控制建筑的能耗的服务器计算设备的具体的框图。
图3是用于优化和控制建筑的能耗的方法的流程图。
图4是示出通过系统的预测所确定的用电量和温度读数对比实际用电量和温度读数的图。
具体实施方式
图1是用于优化和控制建筑的能耗的系统100的框图。系统100包括服务器计算设备102、通信网络104、控制建筑的供热和/或制冷装置的温度调节器设备106和客户端计算设备108。服务器计算设备102从外部源接收数据(例如天气数据、温度调节器数据)并确定特定建筑的能量响应特性和能量要求。服务器计算设备102确定建筑的温度设置点，并经由网络104将设置点发送到温度调节器106使得温度调节器可以适当地调整建筑的供热/制冷状况。服务器计算设备102还经由网络104与客户端计算设备108接口以提供用户可以通过其查看建筑(例如用户的房子)的能量响应特性和能量要求的门户(例如web浏览器接口)。例如，用户还可以手动地调整温度调节器106的温度设置点，并用用户的供热/制冷偏好来设置舒适档案以使得服务器计算设备102可以基于舒适档案而自动地调整温度调节器106。
图2是用于优化和控制建筑的能耗的服务器计算设备102的具体的框图。服务器计算设备102包括数据接收模块202、数据存储204、系数建模器206、预测性结果模块208、优化和调度模块210、数据验证模块212、发送模块214和web接口模块216。应理解，尽管图2示出了在单个服务器计算设备102内的诸组件(例如202、204、206、208、210、212、214和216)，但在一些实施例中诸组件分布在不同的物理设备上而不偏离本发明的精神或范围。另外，在组件分布在不同的物理设备上的实施例中，那些设备可以驻留在同一物理位置或可分散到不同的物理位置。
数据接收模块202提供了外部数据源(例如，天气数据库、能量提供者和建筑温度调节器)与服务器计算设备102的数据存储204之间的接口。数据接收模块202从各种外部数据收集和/或监控系统(例如，NWS、NOAA、地球网络(Earth Networks)天气网络)接收与大气层状况和天气相关联的数据。其它的信息源包括但不限于政府机构和第三方私人公司。大气层状况和天气数据可以包括但不限于当前状况信息、预报信息和天气警告信息。大气层状况和天气数据可以根据位置(例如，邮编或GPS坐标)来分类。数据收集模块202经由标准的通信网络和方法与各种外部数据系统和源通信。
数据接收模块202还从位于建筑内并控制建筑的供热和/或制冷装置的温度调节器设备(例如温度调节器106)接收信息。例如，温度调节器106将关于它的当前操作状态(例如，当前温度设置、供热模式、制冷模式、电源设置、效率状况)的特性发送到服务器计算设备102。在一些实施例中，数据接收模块202还从位于建筑处的智能计量器(例如电表、气表或水表)收集信息。智能计量器被配置为记录预定间隔(例如一个小时)内的能耗并将所记录的信息通信给向建筑提供服务的公用事业。数据接收模块202可以接收所记录的消耗信息并将能量使用与其它类型的数据(例如温度调节器数据、外部天气数据)相关起来以确定外部的天气状况和温度调节器设置的调整如何影响能耗。
数据接收模块202将所接收的信息合并和聚合为有助于在数据存储204中存储和由模块206、208、210、212、214和216处理的格式。例如，数据接收模块202所连接的每个数据源可使用不同的句法和/或数据结构来传输数据。数据接收模块202根据数据的源的理解解析传入数据并重新格式化数据从而使得它符合数据存储204和模块206、208、210、212、214和216可接受的句法或结构。在一些实施例中，外部数据源以标准格式(例如XML)传输信息以减少数据接收模块202所需要的处理。
数据接收模块202与数据存储204通信以保存和检索从外部源接收的数据，从而准备用于将数据发送给模块206、208、210、212、214和216。在一些实施例中，数据接收模块202向系数建模器206发送通知，告知数据已经存储在数据存储204中并准备好由系数建模器206处理。通知包括数据在数据存储204中的存储位置的引用指示符(例如数据库地址)。
数据存储204是存储由数据接收模块202接收的信息的数据库或其它相似的数据结构，包括硬件(例如硬盘驱动器)、软件(例如数据库管理编程)或二者。数据存储204还向模块206、208、210、212、214和216提供数据，并从模块206、208、210、212、214和216接收更新的数据和分析。
系数建模器206是从数据存储208检索信息并生成与建筑的能量特性相关联的热响应系数集的模块。建模器206确定建筑的位置(例如通过检索建筑的邮编)。在一些实施例中，建模器206检索与建筑相关联的附加数据，诸如建筑的物理结构(例如构造材料)、日光的方向和负荷、热质量和漏风。在一些实施例中，建模器206基于建筑的位置而推断建筑的物理结构、日光的方向和输入、热质量和/或漏风(wind infiltration)。在一些实施例中，建模器206检索已经由服务器计算设备102从安装在建筑中的智能计量器收集的与建筑相关联的智能计量器数据。在一些实施例中，建模器206以逗号分隔值(.csv)文件的格式从数据存储204提取数据。
基于此信息，建模器206确定建筑的热档案。通过结合建筑的位置的天气信息、建筑的当前温度调节器设置和其它与建筑相关联的数据(例如智能计量器数据)来使用热档案，建模器206基于影响建筑的供热/制冷的各种特性(例如，热质量、日光输入和漏风)和由建筑中的供热/制冷装置消耗的能量的量而生成热响应系数集。根据对一段时期内(例如一小时、一天)此位置处的天气状况的预测，每组热效应系数可以是不同的。建模器206基于能量使用、预报准确性、居住者偏好等等的考虑对热响应系数集排名。建模器206将经排名的热响应系数发送到数据存储204供系统100的其它模块208、210、212、214和216使用。
优化和调度模块210从数据存储204检索经排名的热响应系数和附加信息，诸如与建筑的位置相关联的天气预测和与建筑相关联的居住者偏好档案。在一些实施例中，优化和调度模块210还检索当前和估计的能量价格(例如，从数据存储204或从外部数据源诸如公用事业公司)。优化和调度模块210将信息发送到预测性结果模块208。
预测性结果模块208基于此位置的当前和预报天气情况以及每组热响应系数而生成建筑的温度调节器(例如温度调节器206)的一系列温度设置点。预测性结果模块208还基于一系列温度设置点生成安装在建筑中的供热/制冷装置的用电量估计、工作周期(dutycycle)和室内温度预报。在一些实施例中，预测性结果模块208还可以通过将当前能量价格合并进决定中而生成与一系列温度设置点相关联的估计的能量成本。
优化和调度模块210从预测性结果模块208接收一系列温度设置点并基于附加因素诸如预期的需求响应事件和/或居住者偏好来优化结果。例如，如果天气预报指示说外部温度将从8：30AM的70°F升到11：00AM的90°F，那么优化和调度模块210确定在那个时候将会有对给空调系统供电的能量的增长的需求。优化和调度模块210还确定能量的价格将在那个时候将上升。结果，优化和调度模块210调整温度设置点序列以在上午的较早时段(例如8：30AM)向房子提供附加的制冷(即预制冷)，使得房子中的空调不需要像在11：00AM外面的温度较热时那样运行那么久。另外，优化和调度模块210理解在8：30AM时能量的价格比在11：00AM时的预测成本低，因此在早上增加的能耗与在较晚的11：00AM时消耗更多的能量对比达到了成本节省。
一旦优化和调度模块210已经调整了温度设置点序列，模块210就将温度设置点序列发送到数据存储204。数据存储204将温度设置点序列发送到发送模块214，发送模块将温度设置点通信给建筑中的温度调节器106。温度设置点提供温度调节器106在给定时间段(例如一天)内的目标温度的调度(schedule)。温度调节器106可以根据温度设置点的调度来执行供热和/或制冷以达到增加的能量效率和对需求响应事件的预期。
服务器计算设备102还包括数据验证模块212。数据验证模块212检索根据先前时间段的建筑的能量使用数据并将使用数据与系统100对相同时间段所预测的进行比较。例如，数据验证模块212检索客户的房子在特定一天的能量使用数据(例如由智能计量器提供的或来自公用事业的)。数据验证模块212还检索基于由建模器206、预测性结果模块208和优化和调度模块210所执行的判定的同一天的预测的能量使用。数据验证模块212比较两个能量使用值(实际的对比预测的)以确定是否发生了任何偏差。基于此比较，数据验证模块212可以提供可被呈现给客户(例如经由web接口模块216)的能量使用节省数据。在一些实施例中，数据验证模块212使用附加方法判断能量节省。例如，数据验证模块212可以比较(i)优化和调度模块210没有调整建筑的温度调节器的温度设置点调度的一天和(ii)优化和调度模块210调整了温度设置点调度的一天之间的建筑的能量使用。数据验证模块212可以产生展示在优化和调度模块210运行时达到的能量节省的图表和其它报告。而且，由数据验证模块212生成的比较信息被用来细化由建模器206创建的系数模型以达到更大的准确性和更好的效率。
服务器计算设备102还包括web接口模块216。web接口模块216被配置为从客户端设备(例如图1中的客户端设备108)接收连接请求并向客户端设备提供门户以访问和更新与建筑相关联的热档案信息。例如，住宅业主可以在系统100上注册并经由客户端设备108上的web浏览器连接到web接口模块216。在登录进去以后，向住宅业主呈现包含各种有关于他的房子的当前能量特性的信息的门户，以及允许住宅业主建立和改变他的房子的内部温度的舒适偏好的交互功能。在一些实施例中，门户包括住宅能量审计功能，其利用存储在系统100中的数据(例如，热档案、能量使用、天气状况)并将住宅业主的住所与共享相似的热和/或能量消耗特性的其它建筑进行比较。住宅业主可以确定他的房子相较于他的地区中其它房子或建筑的相对能量使用。基于括住宅能量审计，门户还可以提供定制的和经优先级排序的建议列表用于提高建筑的能量效率。
图3是用于优化和控制建筑的能耗的方法300的流程图。服务器计算设备102使用系数建模器206来基于建筑的能量特性和与建筑的位置相关联的天气数据而生成(302)建筑的热响应系数集。服务器计算设备102使用优化和调度模块210和预测性结果模块208来基于热响应系数和与建筑的位置相关联的预报天气状况而预测(304)建筑的能量响应。
服务器计算设备102使用优化和调度模块210和预测性结果模块208来基于与建筑相关联的能耗成本而选择(306)建筑的最小能量要求。服务器计算设备102使用优化和调度模块210和预测性结果模块208来基于热响应和与最小能量要求而确定(308)建筑的一个或多个温度设置点。服务器计算设备102使用数据验证模块212将建筑的先前天的能量使用与由建模器206和预测性结果模块208提供的预测性能量使用进行比较以判断能量使用偏差和潜在的能量节省。服务器计算设备102使用发送模块214将一个或多个温度设置点发送(310)到建筑的温度调节器106。
在一些实施例中，使用此处所描述的技术来结合本地或区域性公用事业和服务提供商来执行需求响应事件。可以利用系统100的预测性建模和温度调节器控制功能来为由公用事业标识的潜在的需求响应事件做准备，并将连接到系统的建筑的能耗从波峰需求时间移动到较低需求的时间——由此降低公用事业上的能量需求负载并潜在地以更低的价格向建筑提供能量。
例如，基于预测性建模、温度设置点的生成和相关联的分析，服务器计算设备102确定在接下来的一天里连接到系统100的建筑将消耗某个量的能量。服务器计算设备102还基于天气预测信息而确定在接下来的一天的两小时窗口期间可出现能量的波峰需求事件(例如，由于预报的低/高的外部温度或外部温度的预报改变)。因为服务器计算设备102已经标识出了将在那个两小时窗口期间可能使用的能量的量，所以服务器计算设备102可以主动地调整一些或全部温度调节器(例如温度调节器106)的温度设置点以降低或消除建筑在波峰需求时间期间的能耗。
通常，公用事业没有关于潜在的需求响应事件的提前警告。例如，公用事业可能直到事件开始前一个小时才预期需求响应事件。在公用事业开始知道需求响应事件时的时点，公用事业可以告知服务器计算设备102关于将来临的事件。基于服务器计算设备102先前的分析，服务器计算设备102可以向公用事业提交在需求响应事件期间不会被系统100的建筑所消耗的特定量的能量。如果公用事业告知系统100公用事业需要所提交的量的能量，则服务器计算设备102自动地将经调整的温度设置点调度发送到所连接的温度调节器，该经调整的温度设定点调度减少能量消耗达所提交给公用事业的量的能量。
服务器计算设备102还可以调整温度调节器的温度设置点调度以在大概维持居住者所要求的和/或在调度中指定的温度的同时解决降低的能耗。例如，如果服务器计算设备102理解温度调节器106将被调整为在需求响应事件期间(例如夏天的午后)不消耗能量，则服务器计算设备102可以调整温度调节器106的温度设置点调度以在需求响应事件之前预制冷建筑从而建筑的温度在事件期间处于或接近原始调度的值。由预制冷消耗的附加能量不在需求响应事件期间发生——导致公用事业上降低的负载和居住者的潜在成本节省。另外，建筑在事件期间大概维持想要的/所调度的温度。
可将若干算法用于开发对连接到系统100的建筑消耗的能量的可能的预测，及预测专用于HVAC的操作的能量的具体量。
建筑能量模型预测
在一个实施例中，建筑被表示为用通过外壳的能量流来平衡整个室内环境的可感能量的灰箱系统。这种类型的建模解决通过墙的热扩散、内墙和外墙上的对流、日光辐照度、渗透、热质量和HVAC系统性能。HVAC状态数据是从以因特网连接的温度调节器获取的，电力数据是从智能计量器获取的。
墙内的瞬时温度是通过使用显式三对角矩阵算法求解统一的物业墙内的节点处的温度来解决的。对模型的输入包括来自本地气象站的室外温度、日照和风速数据，室内空气温度，以及来自以因特网连接的温度调节器的HVAC状态数据，以及来自智能计量器的电力数据。代之以要求建筑特性的具体度量诸如隔热材料R-值和开窗率，有效的参数值是从数据中计算出的。
示例性解决方案技术包括使用遗传算法来获取最小平方曲线，其将经建模的室内空气温度与测量的温度拟合。定期更新参数以解决天气和建筑状态中的改变。通过利用天气预报数据、利用用户温度调节器设置点、以及在需求响应事件的情况中利用反映建议采用的特定策略的更新的设置点来运行模型，从而做出能量预报。
HVAC电力分解
运行标准空调所要求的电力通常依赖于室外空气温度。空调利用蒸汽压缩周期并通过在蒸发器中吸收来自室内环境的热和将在冷凝器中将热排除出去来达到制冷。为了在冷凝器中获得该热转换，制冷剂需要比室外空气更热。于是现代系统通过调整蒸发器和冷凝器中压力的差来补偿不同的室外空气温度。当室外温度上升时，此压差(即压力比)需要增加，压缩机要求更多电力。同样的随室外温度的电力可变性也在热泵中观察到。
此温度依赖性对于预测空调负载很重要，并可以使用温度调节器和智能计量器电力数据来测量。已经开发了将智能计量器数据与HVAC开/关时间段匹配以确定大概的HVAC开的电力尖峰的示例性方法。这些电力尖峰是按它们的室外温度来分组的。然后使用经分组的数据的线性回归来创建HVAC电力曲线。此电力曲线可以在给定室外温度数据或预报情况下用来近似HVAC为开启的任意时间的负载。
图4是示出示例建筑在示例时间段期间的由系统100的预测所确定的用电量和温度读数对比实际用电量和温度读数的图。在图4的图表中，线402表示平均实际用电量，线404表示由系统100所确定的平均用电量预测，线406表示平均实际室内温度且线408表示由系统100所确定的平均室内温度预测。图4中所描绘的数据是在需求响应事件期间捕捉的。如图4中所示，此处所描述的技术提供对需求响应能力和需求响应对室内房子温度的影响的准确预测。电力(例如402、404)和室内温度(例如406、408)的实际和预测值之间的偏差很小，并示出系统100提供准确预测的有效性。
上述技术可以用数字和/或模拟电子电路，或者用计算机硬件、固件、软件或它们的组合来实现。实现可以是作为计算机程序产品，即有形地体现在机器可读存储设备中的计算机程序，其用于由数据处理装置执行或控制数据处理装置，数据处理装置例如可编程处理器、计算机和/或多个计算机。计算机程序可以用任何形式的计算机或编程语言来写，语言包括源代码、已编译代码、已解释代码和/或机器代码，并且计算机程序可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为子例程、元素或适合在计算环境中使用的其它单元。计算机程序可以部署为在一个计算机上或在一个或多个地点处的多个计算机上执行。
方法步骤可以由一个或多个处理器执行，所述处理器执行计算机程序以通过操作输入数据和/或生成输出数据来执行本发明的功能。方法步骤也可以由专用逻辑电路来执行，并且装置可以实现为专用逻辑电路，专用逻辑电路例如为现场可编程门阵列(FPGA)、现场可编程模拟阵列(FPAA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、可编程片上系统(PSoC)、应用程序专用指令集处理器(ASIP)或应用程序专用集成电路(ASIC)等等。子例程可以指的是所存储的计算机程序和/或处理器，和/或实现一个或多个功能的专用电路的其中部分。
作为示例，适于计算机程序的执行的处理器包括通用和专用微处理器二者，以及任何种类的数字或模拟计算机的任意一个或多个处理器。一般而言，处理器接收来自只读存储器或随机存取存储器或二者的指令和数据。计算机的基本元素是用于执行指令的处理器和用于存储指令和/或数据的一个或多个存储器设备(memory device)。存储器设备，诸如高速缓存，可以用来暂时地存储数据。存储器设备也可以用于长期的数据存储。一般而言，计算机还包括一个或多个大容量存储设备，例如，磁性盘、磁光盘、或光盘，或被操作地耦合以接收来自该一个或多个大容量存储设备的数据或将数据传送到该一个或多个大容量存储设备以供存储数据，或二者。计算机也可以被操作地耦合到通信网络以便接收来自网络的指令和/或数据和/或将指令和/或数据发送给网络。适于体现计算机程序指令和数据的计算机可读存储介质包括所有形式的易失和非易失存储器，包括，作为示例，半导体存储设备，例如DRAM、SRAM、EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内置硬盘或可移动盘；磁光盘；以及光盘，例如CD、DVD、HD-DVD和蓝光盘。处理器和存储器可以由专用逻辑电路补充和/或被合并到专用逻辑电路中。
为了提供与用户的交互，上述技术可以在与用于向用户显示信息的显示设备(例如，阴极射线管(CRT)、等离子、或液晶显示器(LCD)监视器)以及用户可以借此向计算机提供输入(例如，与用户界面元素交互)的键盘和定点设备(例如，鼠标、追踪球、触摸屏或运动传感器)通信的计算机上实现。也可以使用其他类型的设备以提供与用户的交互；例如，向用户提供的反馈可以是任何形式的传感反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；并且来自用户的输入可以以任何形式接收，包括声音、语音或触觉输入。
上述技术可以在包括后端组件的分布式计算系统中实现。后端组件可以是，例如，数据服务器、中间件组件和/或应用服务器。上述技术可以在包括前端组件的分布式计算系统中实现。前端组件可以是，例如，有图形用户界面的客户端计算机、用户可以藉此与示例实现交互的Web浏览器和/或其它用于传输设备的用户接口。上述技术可以在包括这样的后端、中间件或前端组件的任何组合的分布式计算系统中实现。
计算系统的组件可以通过传输介质互连，传输介质可以包括任何形式或介质的数字或模拟数据通信(例如通信网络)。传输介质可以包括任何配置的一个或多个基于分组的网络和/或一个或多个基于电路的网络。例如，基于分组的网络可以包括因特网、载体因特网协议(IP)网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)、校园网(CAN)、城域网(MAN)、家域网(HAN))、私有IP网络、IP专用交换机(IPBX)、无线网络(例如，无线电接入网络(RAN)、蓝牙、Wi-Fi、WiMAX、通用分组无线业务(GPRS)网络、HiperLAN)和/或其它基于分组的网络。例如，基于电路的网络可以包括公共交换电话网络(PSTN)、传统专用交换机(PBX)、无线网络(例如，RAN、码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、全球移动通信系统(GSM)网络)和/或其它基于电路的网络。
传输介质上的信息传输可以是基于一种或多种通信协议的。通信协议可以包括，例如，以太网协议、因特网协议(IP)、网际协议语音(VOIP)、对等9P2P)协议、超文本传输协议(HTTP)、会话发起协议(SIP)、H.323、媒体网关控制协议(MGCP)、#7信令系统(SS7)、全球移动通信系统(GSM)协议、一键通(PTT)协议、无线一键通(POC)协议和/或其它通信协议。
计算系统的设备可以包括，例如，计算机、有浏览器设备的计算机、电话、IP电话、移动设备(例如，蜂窝电话、个人数字助理(PDA)设备、膝上型计算机、电子邮件设备)和/或其它通信设备。例如，浏览器设备包括有万维网浏览器(例如，可从微软公司获得的可从公司获得的Firefox)的计算机(例如，台式计算机、膝上型计算机)。例如，移动计算设备包括IP电话包括，例如，可以从思科系统公司获得的统一IP电话7985G和/或可以从思科系统公司获得的统一无线电话7920。
术语“组成”、“包括”和/或每一个术语的复数形式是开放式的并且包括所列举的部分并且可以包括没有列举的附加部分。和/或是开放式的并包括所列举的部分的一个或多个和所列举的部分的组合。
本领域技术人员将意识到本发明可以用其它具体形式体现而不背离其精神或本质特征。因此前述实施例在所有方面都应被认为是说明性的而不是限制此处所描述的发明的。

Claims (32)

1.一种用于优化和控制建筑的能耗的方法，所述方法包括：
由第一计算设备基于所述建筑的能量特性和与所述建筑的位置相关联的天气数据而生成所述建筑的多个热响应系数集，其中每个热响应系数集是针对给定时间段在所述建筑的所述位置处的不同天气状况预测生成的，包括；
由所述第一计算设备基于所述建筑的所述位置推断所述建筑的物
理结构、日光的方向和负荷、热质量和/或漏风；
由所述第一计算设备预测所述建筑的能量响应，每个能量响应基于不同的热响应系数集；
由所述第一计算设备将所述预测的所述建筑的能量响应与一个或多个其他建筑的一个或多个预测的能量响应进行比较；
由所述第一计算设备基于上述比较对所述预测的所述建筑的能量响应进行排名；
由所述第一计算设备基于与所述建筑相关联的能耗成本选择所述建筑的最小能量要求；
由所述第一计算设备基于所述能量响应和所述最小能量要求而确定所述建筑的一系列温度设置点；以及
由所述第一计算设备将所述一系列温度设置点发送到所述建筑的温度调节器。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述多个热响应系数集进一步基于所述建筑的物理数据，并且其中所述物理数据包括以下的至少一项：热质量、渗风、窗户的相对面积、隔热材料的量、构造材料和相关联的HVAC系统的效率。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括由所述第一计算设备基于预定的标准对所述预测的能量响应进行排名。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预测能量响应的步骤还基于与所述建筑相关联的能耗成本。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述能耗成本表示对各种外部温度改变所述建筑的室内温度所要求的电量。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能量特性包括所述建筑的室内温度和所述建筑中的HVAC系统的状态，其中所述HVAC系统包括一个和多个级的供热或制冷单元。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最小能量要求包括所述建筑中的HVAC系统的耗电量和所述HVAC系统的工作周期。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定一系列温度设置点的步骤还基于由所述建筑的居住者提供的舒适偏好。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
由所述第一计算设备将所述预测的能量响应发送到远程计算设备以显示给用户。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述远程计算设备接收基于由用户提供的输入的温度偏好。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送到温度调节器的所述一系列温度设置点包括用于在一段时间内控制所述温度调节器的调度。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括由所述第一计算设备从远程传感器的网络接收所述天气数据。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述天气数据是实时接收的。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括由所述第一计算设备从连接到所述建筑内部的HVAC系统的设备接收温度调节器数据。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述温度调节器数据是在预定的时间间隔接收的。
16.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述温度调节器数据是实时接收的。
17.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括由所述第一计算设备调整所述生成的热响应系数集用于错误更正。
18.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括从所述生成的热响应系数集中过滤掉异常。
19.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天气数据包括所述建筑的位置处的当前天气状况、所述建筑的位置处的预报天气状况、所述建筑的位置处的太阳能负荷或其任何组合。
20.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择的最小能量要求至少是基于由所述建筑的居住者提供的舒适偏好的，所述方法还包括：
由第二计算设备确定第二系列温度设置点，其将所述建筑的能量响应改变为使用更少的能量和偏离所述舒适偏好；以及
由第二计算设备将所述确定的第二系列温度设置点发送到所述建筑的温度调节器。
21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述第二计算设备是由能量提供者操作的。
22.如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述第一计算设备和所述第二计算设备是同一个。
23.如权利要求20所述的方法，其特征在于，还包括由所述第二计算设备确定通过将所述建筑的所述能量响应改变为使用更少的能量而节省的能量的量。
24.如权利要求20所述的方法，其特征在于，还包括由所述第二计算设备将所节省的能量的量转换成相对应的能耗成本。
25.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
由所述第一计算设备确定可用来供应给所述建筑的能量的价格；
由所述第一计算设备基于所述预测的能量响应和所述最小能量要求而确定与所述建筑相关联的储能的量；以及
由所述第一计算设备基于所述储能的量和所述能量的价格将能耗动作发送到所述建筑的所述温度调节器。
26.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述储能的量是在给定时间段期间的不同点确定的。
27.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述建筑的热响应系数集的步骤还基于智能计量器数据。
28.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括由所述温度调节器基于由所述温度调节器接收的所述一系列温度设置点而控制所述建筑中的影响温度的设备的使用。
29.如权利要求28所述的方法，其特征在于，所述影响温度的设备包括风扇、加湿器和光罩。
30.一种用于优化和控制建筑的能耗的计算机化的系统，所述系统包括：
第一计算设备，所述第一计算设备被配置为：
基于所述建筑的能量特性和与所述建筑的位置相关联的天气数据而生成所述建筑的多个热响应系数集，其中每个热响应系数集是针对给定时间段在所述建筑的所述位置处的不同天气状况预测生成的，包括；
基于所述建筑的所述位置推断所述建筑的物理结构数据；
预测所述建筑的能量响应，每个能量响应基于不同的热响应系数集；
将所述预测的所述建筑的能量响应与一个或多个其他建筑的一个或多个预测的能量响应进行比较；
基于上述比较对所述预测的所述建筑的能量响应进行排名；基于与所述建筑相关联的能耗成本选择最小能量要求；基于所述预测的能量响应和所述最小能量要求而确定所述建筑的一系列温度设置点；以及将所述一系列温度设置点发送到所述建筑的温度调节器。
31.一种用于优化和控制建筑的能耗的装置，所述装置包括：
存储器；
处理器，所述处理器操作用于：
基于所述建筑的能量特性和与所述建筑的位置相关联的天气数据而生成所述建筑的多个热响应系数集，其中每个热响应系数集是针对给定时间段在所述建筑的所述位置处的不同天气状况预测生成的，包括；
基于所述建筑的所述位置推断所述建筑的物理结构数据；
预测所述建筑的能量响应，每个能量响应基于不同热响应系数集；
将所述预测的所述建筑的能量响应与一个或多个其他建筑的一个或多个预测的能量响应进行比较；
基于上述比较对所述预测的所述建筑的能量响应进行排名；
基于与所述建筑相关联的能耗成本选择最小能量要求；
基于所述能量响应和所述最小能量要求而确定所述建筑的一系列温度设置点；以及
将所述一系列温度设置点发送到所述建筑的温度调节器。
32.一种用于优化和控制建筑的能耗的系统，所述系统包括：
用于基于所述建筑的能量特性和与所述建筑的位置相关联的天气数据而生成所述建筑的多个热响应系数集的装置，其中每个热响应系数集是针对给定时间段在所述建筑的所述位置处的不同天气状况预测生成的，包括；
用于基于所述建筑的所述位置推断所述建筑的物理结构数据的装置；
用于预测所述建筑的能量响应的装置，每个能量响应基于不同的热响应系数集；
用于将所述预测的所述建筑的能量响应与一个或多个其他建筑的一个或多个预测的能量响应进行比较的装置；
用于基于上述比较对所述预测的所述建筑的能量响应进行排名的装置；
用于基于与所述建筑相关联的能耗成本而选择所述建筑的最小能量要求的装置；
用于基于每个预测的能量响应和所述最小能量要求而确定所述建筑的一系列温度设置点的装置；以及
用于将所述一系列温度设置点发送到所述建筑的温度调节器的装置。
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