CN105485831A - 管理加热、通风和空气调节的方法和设备 - Google Patents

管理加热、通风和空气调节的方法和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN105485831A
CN105485831A CN201510645349.5A CN201510645349A CN105485831A CN 105485831 A CN105485831 A CN 105485831A CN 201510645349 A CN201510645349 A CN 201510645349A CN 105485831 A CN105485831 A CN 105485831A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power consumption
conditioning
air
dissipation factor
day
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510645349.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105485831B (zh
Inventor
徐成穆
李东燮
韩忠锡
宋宽雨
赵慧贞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
Publication of CN105485831A publication Critical patent/CN105485831A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105485831B publication Critical patent/CN105485831B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/60—Energy consumption
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

提供了一种用于管理空调的方法。该方法包括：在控制空调时，基于至少一个功耗因子确定空调的功耗模式；基于所确定的功耗模式的分配信息，根据空调的运行时间计算功耗阈值；确定当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内；以及如果当前功耗不在该阈值范围之内，则生成信号并将该信号发送至管理服务器。本公开涉及传感器网络、机器类型通信(MTC)、机对机(M2M)通信、以及用于物联网(IoT)的技术。基于上述技术，本公开可应用于智能服务，如智能家居、智能建筑物、智能城市、智能汽车、联网汽车、健康护理、数字化教育、智能零售、安全以及安全服务。

Description

管理加热、通风和空气调节的方法和设备
技术领域
本发明一般地涉及用于管理加热、通风以及空气调节的方法和设备，更具体地，涉及用于通过监测建筑中的功耗来管理加热、通风以及空气调节的方法和设备。
背景技术
互联网现在进化至物联网(IoT)，在没有人为干涉的情况下分布式实体(例如物品)交换和处理信息。万物互联网(InternetofEverything，IoE)已经出现，IoE是IoT技术与大数据处理技术通过与云服务器连接的组合。由于IoT的实现对一些技术要素(如“感应技术”、“有线/无线通信以及网络基础结构”、“服务接口技术”以及“安全技术”)有很高的要求，所以传感器网络、机对机通信(M2M)、机器型通信(MTC)等最近经历了研究和发展。
这种IoT环境可通过收集和分析在关联的事物之间生成的数据，来提供智能的互联网技术服务，这对人类生活而言具有新的价值。IoT技术可通过现有的信息技术(IT)与各种工业应用之间的会聚和组合而应用于多种领域和概念，包括智能家居、智能建筑物、智能城市、智能汽车或联网汽车(ConnectedCar)、智能电网、健康护理、智能家电和先进的医疗服务。
同时，建筑中的传统的管理装置包括用于管理建筑中的空调、室内空气质量监测装置以及照明装置的技术。其中，空调是与建筑中居住者的舒适需要最相关的装置。因而对空调的管理非常重要。因此，为了避免居住者由于在空调方面的问题而生成的不适，需要用于通过监测空调的功耗来防止空调故障的方法和设备。
发明内容
本发明用于解决至少上述的问题和/或缺点，以及提供至少如下所述的有益效果。
根据本发明的一个方面，提供了用于管理空调的方法和设备。该方法和设备通过考虑影响空调功耗的各种因素预测空调的功耗和阈值范围，以及监测空调的功耗以识别当前功耗是否在预测的阈值范围之内。
根据本发明的一方面，提供了一种用于管理空调的方法。该方法包括：在控制空调时基于至少一个功耗因子确定空调的功耗模式；基于确定的功耗模式的分配信息计算功耗的阈值相对于空调的运行时间的关系；确定当前功耗是否在计算的功耗的阈值的阈值范围之内；以及如果当前功耗不在该阈值范围之内，生成信号并将该信号发送至管理服务器。根据本发明的另一方面，提供了一种用于管理空调的设备。该设备包括：通信单元，配置为将信息发送至系统中的另一个设备或从系统中的另一个设备接收信息；以及控制单元，配置为在控制空调时基于至少一个功耗因子确定空调的功耗模式，基于确定的功耗模式的分配信息计算功耗的阈值相对于空调的运行时间的关系，如果到达控制空调的时间点则确定当前功耗是否在计算的功耗的阈值的阈值范围之内，以及如果当前功耗不在该阈值范围之内，则生成信号并将该信号发送至管理服务器。
附图说明
本发明的某些实施方式的上述及其它方面、特征以及有益效果将通过参照附图的以下说明变得更加明显，其中：
图1是示出了根据本发明实施方式的用于管理功耗的系统的配置的图；
图2是示出了根据本发明实施方式的管理功耗的方法的流程图；
图3是示出了根据本发明实施方式的通过功耗管理设备管理功耗的方法的流程图；
图4是示出了根据本发明实施方式的通过功耗管理设备管理功耗的方法的流程图；
图5是根据本发明实施方式的与通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图；
图6A和6B是根据本发明实施方式的与通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图；
图7是示出了根据本发明实施方式的识别功耗管理设备是否需要检查空调的方法的流程图；
图8是根据本发明实施方式的与通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图；以及
图9是示出了根据本发明实施方式的功耗管理设备的内部结构的图。
具体实施方式
在下文中参照附图详细描述本发明的实施方式。所有图中均使用相同的参考符号指代相同或相似的部件。可省略对本文所包含的众所周知的功能和结构的详细描述以避免模糊本发明的主题。
强调、省略或示意地示出了附图中的一些部件，并且每个部件的尺寸不完全地反映实际尺寸。因此，本发明不限于在附图中示出的相对尺寸和距离。
提供参照附图的以下描述以帮助对由权利要求及等同所限定的本发明的各种实施方式的全面理解。其包括用于帮助理解的各种特定细节，然而这些细节应仅视作示例。相应地，本领域的普通技术人员将理解，在不背离本公开范围和精神的情况下，可以对本文描述的实施方式作出各种改变和修改。此外，为了清楚和简洁，可省略对众所周知的功能和结构的描述。
以下说明书及权利要求中所使用术语和词语不限于词典的意义，而仅用于使得对本发明的理解清楚且一致。相应地，对本领域技术人员显而易见的是，以下对本公开的各种实施方式的描述仅出于说明性的目的而非旨在限制由所附权利要求和其等同所限定的本发明。
在此，应理解本文中所述流程图中的每个方框以及它们的组合可以由一个或多个计算机程序指令执行。该计算机程序指令可在通用计算机、专用计算机或可编程数据处理装置的处理器上执行。该计算机程序指令可在计算机、可编程数据处理装置或非临时性计算机可读介质中存储。该计算机程序指令可用于制造产品。
此外，本文中所述流程图中的每个方框可表示代码的模块、片段或部分，该代码包括用于执行特定逻辑功能的至少一个可执行指令。该逻辑功能可以不同的顺序生成。例如，两个相邻的方框可以根据该特定逻辑功能同时执行或者不同时执行。
本文所用的术语“单元”可意为软件组件或硬件组件，例如场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)，并且该“单元”用作特定的功能。然而，“单元”不限于软件或硬件。“单元”可配置为包含于可寻址存储器介质或配置为操作至少一个处理器。例如，“单元”可包括软件组件、面向对象的软件组件、类组件、任务组件、进程、功能、属性、程序、子程序、程序代码的片段、驱动器、固件、微码、电路、数据、数据库、数据结构、表格、阵列以及变量。设置于“单元”中的组件和功能可结合为较少数目的组件或者划分为较多数目的组件，以及可包括额外的组件。此外，该组件和单元可配置为操作设备或安全多媒体卡中的至少一个中央处理单元(CPU)。
图1是示出了根据本发明实施方式的用于管理功耗的系统的配置的图。
用于管理功耗的系统包括空调110、功耗管理设备120、外部服务器130以及管理服务器140。
空调110，即HVAC(加热、通风及空气调节)，对应于传统的空调。空调110用于加热、通风以及空气调节。空调110可包括加热源装置和制冷源装置。作为加热源装置的示例，使用了锅炉，可通过将从锅炉生成的热水或蒸汽供给到空调110中的加热盘管来制备热空气。作为制冷源装置的示例，使用了制冷机，可通过将从制冷机生成的冷水供给到空调110来制备冷空气。空调110可包括冷却塔、冷水泵、锅炉水供给泵以及附属的管道作为加热源装置和制冷源装置的辅助装置。
空调110连接至功耗管理设备120并且将空调110的当前运行状态信息发送至功耗管理设备120。功耗管理设备120使用当前运行状态信息预测或确定空调110的功耗。空调的当前运行状态信息可包括空气调节循环的温度设置信息和/或空调的温度设置信息。
功耗管理设备120可包括用于控制空调110的功耗的空调管理设备。
功耗管理设备120可管理建筑中的装置(如照明设备和显示设备)的功耗。就照明设备而言，用于荧光灯、白炽灯和LED(发光二极管)的组合的空间和导通时间的电功率监测是可行的。由于可使用具有可见光通信功能的LED照明设备来容易地识别LED照明的状态，所以可容易地发现关于特定照明出现问题的位置。至于显示设备，当特定屏幕的电源接通/关闭时，或者如果大的监视器(例如大型显示器(LFD))中的同步没有很好地匹配，可基于电功率的波型(例如，电功率数值和峰值点的延迟)识别正常状态。
功耗管理设备120与空调110、外部服务器130以及管理服务器140通信以用于传输所需信息以及可管理空调110的功耗。功耗管理设备120可使用从外部服务器130接收的功耗因子根据空调110的运行时间计算功耗的阈值，以及可基于该功耗因子计算功耗模式。功耗因子是影响空调110功耗的因子。功耗因子不是与特定空调有关的单元，而是可根据空调110安装的空间确定。
例如，功耗因子可包括电功率数据、建筑物空间性质信息、建筑物空间变量信息以及气象数据。电功率数据是与电功率有关的信息，并且可包括用于建筑物或住所(下文中的“建筑物”)中的每个空间的功耗以及用于位于建筑物中的每个空调的功耗。此外，电功率数据可由先前测量并且预存于外部服务器130中的实际数据提供。
建筑物空间性质信息是建筑物特征的相对值，并且可预存于外部服务器130中。建筑物空间性质信息可包括空间的尺寸和位置、空调的类型和数量、以及空调的初始性能。
建筑物空间性质信息可根据建筑物空间中的时间流逝而改变，并且可包括通过积累先前获得的数据而生成的统计信息。建筑物空间变量信息可包括居住者模式、温度设置时间表、平均室内温度和湿度以及平均室内空气质量。
气象数据是与建筑物的外部环境有关的气象信息。气象数据可从外部服务器130接收，并且该外部服务器130可包括气象服务器。气象数据可包括过去的气象数据以及管理当前功耗时的气象数据。此外，随着功耗因子的信息变得更加丰富，功耗管理设备120可基于功耗因子计算功耗的阈值。相应地，如果外部服务器130中当前存储有用于1个月的功耗因子，则可建模用于1年周期的信息以增加管理空调110的功耗的精度。该建模可通过使用BIM(商业信息建模)进行。
此外，功耗管理设备120可通过使用与从外部服务器130接收的每个功耗因子对应的功耗模式，预测或确定空调110的功耗。该信息基于与功耗因子对应的电功率数据生成。功耗模式基于功耗因子与空调110的功耗之间的关系。为了解释基于功耗因子的功耗模式，通过将功耗因子限制为建筑物空间变量信息和气象数据描述了示例。基于功耗因子的功耗模式可包括相对于时间的功耗信息，其中功耗可与一周中的特定一天、一年中的某季度(例如，夏季)、建筑物的室内温度21℃、周围或室外温度18℃、位于建筑物的特定空间的居住者(例如，8个人)相关。相应地，功耗管理设备120可从基于一年的功耗因子的多个功耗模式中提取出与空调110的每个功耗因子的条件对应的、相对于控制空调110的时间的日常功耗模式。可基于与每个提取的功耗因子对应的条件来预测相对于控制空调110的时间的日常功耗模式。可通过分析对与每个功耗因子对应的功耗的影响来计算具有高影响的功耗因子的权重。
此外，功耗管理设备120可基于预测的功耗模式中相对于时间的阈值来管理空调110的功耗。功耗管理设备120可在控制空调110时，通过确定到达控制空调110的时间时功耗是否在预测的功耗模式的相对于时间的阈值范围之内来管理功耗。如果空调110的当前功耗不在预测的功耗模式的阈值范围之内，则功耗管理设备120可生成通知信号并将其发送至管理服务器140。
此外，功耗管理设备120可从外部服务器130接收费率系统信息，并且可计算检查建筑物中每个空调所需的时间。功耗管理设备120可考虑从空调110接收的当前运行状态。如果需要功耗管理设备120检查每个空调110，则功耗管理设备120可生成通知信号并将其发送至管理服务器140。
管理服务器140可以是功耗管理系统的用户的设备(例如，计算设备，包括但不限于智能电话、膝上计算机、个人数字助理(PDA)等)的部件，并且可接收该功耗管理系统的运行状态。用户可通过使用发送至管理服务器140的通知信号中提供的信息来管理空调110。
图2是示出了根据本发明实施方式的管理功耗的方法的流程图。
在步骤S210中，功耗管理设备120获得功耗因子，基于获得的信息相对于控制空调110的时间预测日常功耗模式，并且根据预测的功耗模式的时间计算阈值。功耗管理设备120可从外部服务器130接收功耗因子。如上所述，功耗因子影响空调110的功耗。外部服务器130可存储功耗因子，通过连接至单独的服务器来接收信息，以及可将接收的信息发送至功耗管理设备120。如果外部服务器130中存储有足够数量的功耗因子(例如，如果外部服务器130中存储有超过用于1年的信息)，则功耗管理设备120可接收功耗因子。
作为一种选择，功耗管理设备120可直接生成功耗因子而不是接收功耗因子。如将参照图3更具体地描述的那样，如果没有存储足够的功耗因子(例如，如果外部服务器130存储不足用于1年的信息)，则功耗管理设备120可生成功耗因子。
功耗管理设备120可通过使用足够数量的功耗因子(例如，所获得的用于1年的功耗因子)，基于空调110的功耗因子来预测或确定空调110的功耗模式。功耗管理设备120可使用所获得的功耗因子中包含的至少一个因子与功耗信息之间的关系来预测空调110的功耗。
功耗管理设备120可通过使用接收自外部服务器130的对应于功耗因子的至少一个功耗模式，相对于控制空调110的时间来预测空调110的日常功耗模式。功耗模式定义为与多个功耗因子对应的、相对于时间的功耗信息。功耗管理设备120可通过接收自外部服务器130的对应于每个功耗因子的多个功耗模式中提取功耗模式，来预测相对于控制空调110的时间的日常功耗模式。
此外，功耗管理设备120可基于空调110的至少一个提取的功耗模式，计算空调110的预测的功耗模式相对于时间的阈值。空调的功耗模式相对于时间的阈值可包括预测的功耗的最大值和最小值。功耗管理设备120可根据空调110的功耗模式的提取时间来使用功耗分配信息(例如，标准差)。此外，在计算空调的预测的功耗模式相对于时间的阈值时，考虑到对与每个功耗因子对应的功耗的影响，功耗管理设备120可基于空调110的至少一个提取的功耗模式使用加权值。
在步骤S220中，在到达控制空调110的时间时，功耗管理设备120确定监测功耗的结果。功耗管理设备120可根据建筑物中每个空调的运行状态信息，调节基于功耗因子预测的功耗阈值。除预测或确定建筑物中空调的功耗之外，功耗管理设备120还可通过预测或确定建筑物中每个空调的功耗来精确地管理空调110的功耗。
功耗管理设备120可基于预测的功耗模式相对于时间的功耗阈值，确定空调110的当前功耗是否包括在预测的功耗范围之内。即，功耗管理设备120可基于空调110的当前功耗和相对于时间的功耗阈值，确定空调110当前是否在正常条件(或状态)下运行。如果空调110的当前功耗在预测的功耗范围之内，则可认为空调110在正常条件下运行。如果空调110的当前功耗大于预测的功耗范围的最大值或者小于或等于预测的功耗范围的最小值，则可认为空调110在异常条件下运行。此外，如将参照图4更具体地描述的那样，功耗管理设备120可监测空调110所在空间中的IAQ(室内空气质量)，并且可监测通风控制系统对空调的影响。
如上所述，在预测空调110的预测功耗阈值时，功耗管理设备120基于影响功耗的功耗因子相对于时间的分配信息，来计算功耗阈值，这使得相对于使用固定或特定的阈值(例如，预测的功耗的±10％)，功耗管理设备120能作出关于状态(例如，空调110的正常/异常)更精确的确定。此外，可通过使用可根据时间改变的各种建筑物性质因子和建筑物变量因子来设定相对于单独空间或时间的阈值。相应地，可增加功耗管理设备120在识别空调110的功耗处于正常条件还是异常条件方面的可靠性。
如果在步骤S220中检测到空调110的功耗异常条件，则在步骤S230中，功耗管理设备120将空调110的异常功耗的信号发送至管理服务器140。即，如上所述，如果空调110的当前功耗不在空调110的预测的功耗的阈值范围之内，则可发送异常条件信号。
由于获得异常条件信号，管理服务器140可将命令信号发送至空调110，该命令信号根据预定的算法减小或关闭提供至空调110的功率或增大提供至空调110的功率。管理服务器140可接收异常条件信号并可测量空调110当前功耗的异常水平。异常水平例如可表示空调110正在危险的水平下运行。例如，如果空调110的当前功耗超过最大值，则可以计算出空调110的当前功耗与预测的功耗的最大值之间的差值。随后，可根据该计算出的差值以及阈值范围(例如，相对于最大值与最小值之间的差值的比值)测量异常水平。为了便于理解，下文中省略了功耗的单位而使用了简单的数值。例如，如果空调110的预测的功耗的最大值和最小值分别是15和9，以及该空调的当前功耗是18，则空调110的当前功耗与预测的功耗的最大值之间的差值变为3，最大值与最小值之间的差值为6，对应于3/6*100％＝50％。相应地，该异常水平可数字化为50％。此外，可通过将数字化的百分比划分入多个区段来管理数字化的百分比。例如，大于70％的数字化百分比定义为危险区段。
如果测量的异常水平小于预定的临界值，则管理服务器140可将空调110的异常功耗的信号或通知输出至空调110的管理者(或用户)，使得管理者可采取正确的措施，即，增大或减小到空调110的功率。该信号或通知可包括警报声或警报消息。如果测量的异常水平大于预定的临界值，则管理服务器140可将通知输出至管理者，使得管理者可相应地控制空调。即，如果当前功耗大于预测的功耗的最大值并且异常水平超过预定的临界范围，则可关闭供给至空调110的功率来保护空调110。
在步骤S240中，功耗管理设备120确定是否需要检查空调110。功耗管理设备120可通过比较预定的已逝参考日与测试日的能量损耗成本来确定是否需要检查空调110。预定的已逝参考日可包括空调110安装的时间。此外，可通过比较测试日和参考日的电费率计算测试日的能量损耗成本。
为了确定是否需要检查空调110，功耗管理设备120可从外部服务器130提取费率系统信息(例如，预定的已逝参考日的电力成本或电力计价的费率)。如果费率系统信息不同于当前的费率系统信息，则可基于当前费率系统信息重新计算电费率。
功耗管理设备120可测量参考日的功耗因子与测试日的功耗因子之间的相似度。随后确定测量的相似度是否超过预定值以及测试日与已逝参考日是否具有相似条件。即，如果参考日与测试日的能量损耗成本(即，电费率)之间存在较大差异，即使测试日与已逝参考日具有相似的条件，功耗管理设备120仍可确定在测试日需要检查空调110。当确定电费率是否不同时，可通过将测试日与参考日之间的费率差值与检查成本进行比较来作出该确定。如果费率差值不大于检查成本，则由于不进行对空调110的检查可能更经济，所以功耗管理设备120可使用以下确定方法。
与以上示例不同，通常基于固定检查周期(例如，6个月或1年)进行检查。即，根据由空调110制造商提供的信息以固定检查周期进行检查，而不考虑由空调110性能劣化而引起的能量消耗和检查成本，并且该检查成本不能在空调110的管理中优化。如上所述，通过经由将参考日与测试日之间的费率差值与检查成本做比较来对空调110进行检查，功耗管理设备120可通过反映出建筑类型、空间和空调中能量模式差异来为单独的空调110进行检查。
此外，功耗管理设备120可通过使用与建筑物用途改变或费率系统是否改变相关的信息，来确定是否需要检查空调110。此外，如将参照图8更具体地描述的那样，如果使用针对每个时间周期的费率系统，那么，即使空间中具有相同性能的装置使用相同量的电力，测量的费率量仍然可以不同，从而可相应地设置装置的检查周期。
如果在步骤S240中确定将要检查空调110，则在步骤250中，功耗管理设备120将请求检查空调110的信号发送至管理服务器。根据请求信号的发送，管理服务器140可输出通知以告知空调110的管理者或用户需要检查空调110。该通知可包括警报声和警报消息。对于从管理服务器140输出的警报声或警报消息，空调110的管理者可采取适当措施，例如向制造商服务器提出检查服务的请求。作为一种选择，管理服务器140可不向空调110的管理者输出通知而直接将请求检查服务的信号发送至制造商服务器。另外，如果发生了空调110的性能劣化，则在步骤S250中，功耗管理设备120可向空调110的管理者连续地提供当前装置条件的信息。此外，功耗管理设备120可存储检查周期的信息，估算建筑物中的每个空调的最佳检查周期，以及将估算的检查周期发送至管理服务器140。
功耗管理设备120更新预测的功耗模式和相对于时间的功耗阈值，并且在步骤S260中确定功耗因子是否已改变。功耗管理设备120可从空调110连续接收运行状态信息。此外，功耗管理设备120可从外部服务器130连续接收测试日的功耗因子。如果空调110的当前功耗不同于在先前监测空调110的功耗时生成的空调110的预测的功耗，则功耗管理设备120可确定功耗因子是否已经改变。
在步骤S260中，如果功耗因子已经改变，则在步骤S270中，功耗管理设备120更新预测的功耗模式以及相对于时间的功耗阈值，该预测的功耗模式用作监测的基础。空调110的功耗基于空调110改变的功耗因子进行预测，并且可通过重复生成预测的功耗阈值的过程进行上述更新。
当更新预测的功耗阈值时，功耗管理设备120可将加权值应用到功耗因子。该加权值可通过使用本发明技术领域公知的灵敏度测试来计算。灵敏度测试可通过分析功耗因子与功耗之间的关系来进行，以及通过分析对应于时间周期的单独的因子或因子的组合的灵敏度而将较大的加权值应用到对功耗影响较大的因子上。例如，灵敏度测试可使用PCA(主成分分析)、ANOVA(方差分析)或SOM(自组织映射)推导出结果。此外，根据功耗因子的改变，可基于计算出的加权值提取建筑物的每个空间的预定数量的主要功耗因子。
此外，上述IAQ监测以及通风控制的结果可应用至功耗因子的改变。功耗管理设备120可通过确定功耗因子的改变(例如，由于通风而造成的温度或湿度的改变)来更新预测的功耗和功耗阈值。此外，功耗管理设备120可将在更新过程中考虑的加权值应用至以后的更新周期。这是因为影响功耗的功耗因子的加权值根据监测和时间的重复而改变。
在公知的计算空调110功耗阈值的方法中，空调110的功耗通过将阈值固定为特定数值来管理。当考虑到空调110的各种功耗因子时，该方法可导致错误地确定空调110在正常条件下工作还是在异常条件下工作。根据本发明，通过根据功耗因子来计算空调110的功耗阈值、根据时间周期来计算功耗阈值、识别空调110的运行条件、以及根据时间和建筑物的每个空间的功耗因子的改变而改变功耗和阈值，提高了判断空调110运行在正常条件下还是异常条件下的精确度。
图3是示出了根据本发明实施方式，在步骤S210中通过功耗管理设备管理功耗的方法的流程图。
功耗管理设备120在步骤S310中识别过去1年的功耗因子是否可用。为了精确地预测空调110的功耗，功耗管理设备120可识别可从外部服务器130接收的功耗因子的数量以及可识别过去1年的预定最低数量的信息是否可用。
如果过去1年的功耗因子不可用，则在步骤S320中，功耗管理设备120从外部服务器130接收之前1个月的功耗因子。该接收的之前1个月的功耗因子用于生成过去1年的功耗因子的信息。
在步骤S330中，功耗管理设备120可通过BIM(建筑物信息建模)优化来生成与建筑物中的空调110对应的用于过去1年的功耗因子。BIM是建筑物信息建模技术，该技术存储建筑物的全部因子并系统地同步建筑物的目标管理数据。即，BIM是用于整合信息(诸如建筑物的数量、过程以及各种分析)的技术。功耗管理设备120可通过使用最少1个月的建筑物的全部预存因子建模来生成对应建筑物的用于过去1年的信息。
在步骤S340中，功耗管理设备120基于生成的功耗因子预测空调110的每个功耗因子的功耗，以及计算该功耗的初始阈值。功耗管理设备120可从外部设备(例如，服务器)获得基于至少一个功耗因子的功耗模式。功耗管理设备120可从基于该功耗因子获得的功耗模式中提取在控制空调110的时间中的对应于该功耗因子的功耗模式。在提取功耗模式之后，基于用于控制空调110的时间中的功耗因子而考虑功耗因子对空调110的功耗的影响。
下文中，假设与用于控制空调110的时间中的每个功耗因子对应的功耗模式是从所获得的过去1年的功耗模式中提取的。例如，首先对应于建筑物空间性质信息提取相对于时间的功耗信息，该信息对功耗因子的影响最大，然后基于气象数据和相关因子提取相对于时间的功耗。
例如，气象数据和日期数据以空间的次序提取，如果控制空调110的时间是夏季的工作日，则从提取的功耗信息中提取对应于夏季工作日的功耗模式，然后提取对应于气象信息(如温度和湿度)的功耗模式。随后，提取出对应于居住者模式或温度设置时间表模式的至少一个功耗模式。
在提取功耗模式之后，为了提取和组合所提取的功耗模式，可通过考虑加权值来预测与控制空调110的时间对应的空调110的功耗。
随后，功耗管理设备120可通过分析与控制空调110的时间对应的至少一个功耗模式相对于时间的分配信息，来计算空调110的预测的功耗模式相对于时间的阈值。例如，该分配信息可包括标准差。此外，当基于空调的所提取的至少一个功耗模式计算空调110的功耗模式相对于时间的阈值时，功耗管理设备120可获得分配信息，该分配信息通过考虑每个功耗因子对功耗的影响而应用了加权值。
即，功耗管理设备120可基于提取的至少一个功耗模式，通过考虑每个功耗因子的加权值来计算用于控制空调110的时间中的功耗模式，以及可通过将所计算的时间的标准差添加至与功耗模式的时间对应的功耗值来计算最大值和通过从该功耗值中扣除标准差来计算最小值。
图4是示出了根据本发明实施方式，在步骤S220中通过功耗管理设备管理功耗的方法的流程图。
在步骤S410中，功耗管理设备120通过使用建筑物中每个空调的运行状态信息，修改预测的功耗模式和计算出的功耗模式相对于时间的阈值。功耗管理设备120可从空调110接收运行状态信息。通过接收空调110的运行状态信息，功耗因子(即，建筑物的信息)可通过考虑建筑物中每个空调的特征来修改。
功耗管理设备120可基于空调110的运行状态信息，从外部服务器130提取功耗模式。功耗管理设备120可基于空调110的提取的功耗模式调节预测的功耗的阈值。例如，如果基于空调110的运行状态信息提取的功耗模式超过预测的功耗模式相对于时间的阈值，则可基于该阈值和空调110的运行状态信息，通过计算提取的功耗模式的平均值，来调节功耗模式相对于时间的阈值。
此外，功耗管理设备120可通过考虑预测的功耗模式相对于时间的阈值范围以及确定空调110的运行状态信息的反映比例，来调节阈值。阈值范围是阈值的最大值与最小值之间的差别。如果预测的功耗模式的阈值范围大于或等于最大值，则可确定空调110的运行状态信息对空调110的功耗影响不大。相反地，如果预测的功耗模式的阈值范围小于最小值，则可确定空调的运行状态信息对空调110的功耗影响较大。
如上所述，可通过不仅使用整个建筑的功耗因子，还使用建筑物中的单独的空调的运行状态信息，从而提高判断空调110是否运行于正常范围的精确度。
在步骤S420中，功耗管理设备120接收建筑物中的对应空调的运行状态信息中所包含的当前功耗。如将参照图5更具体地描述的那样，在步骤S430中，功耗管理设备120确定接收的空调110的当前功耗是否包括在相对于时间的阈值范围内。如果该接收的空调110的当前功耗不在该阈值范围之内，则功耗管理设备120返回图2的步骤S230，将通知空调110的异常功耗的信号发送至管理服务器140。此外，如果接收的空调110的当前功耗包括在该阈值范围之内，则功耗管理设备120返回步骤S240，确定是否需要检查空调110。
当在步骤S430中确定接收的空调110的当前功耗是否在相对于时间的阈值范围之内时，功耗管理设备120可考虑在建筑物包括空调110的空间内的IAQ监测以及根据该监测结果的通风控制的影响。例如，如果在夏季时间中通过IAQ监测进行了通风，那么由于较高室内温度，即使空调110的功耗增加，这种运行也认为是正常运行。然而，如果不考虑这种通风的影响而预测空调110的功耗，那么在确定空调110是否在相对于时间的阈值范围之内时可能会发生错误，因为空调110的功耗会在预测的功耗的阈值范围之外。为了解决这种问题，功耗管理设备120可通过考虑通风的影响来调节确定正常条件或异常条件的结果。
图5是根据本发明实施方式，与通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图。
更具体地，图5示出了预测的日常功耗模式510以及相应的阈值520和530。该曲线图根据图2的步骤S210中的功耗管理设备120的操作制定。即，与用于控制空调110的时间中的功耗因子对应的至少一个功耗模式是基于该功耗因子(相对于时间的点在图中示出)从外部服务器130提取的。通过根据提取时间和对应于提取时间的分配信息(例如，标准差)计算功耗的平均值而获得日常功耗模式510，以及通过添加至平均值或从平均值中扣除来获得阈值520和530。此外，在计算功耗模式510和阈值520时，功耗管理设备120可考虑每个功耗因子对功耗的影响而应用加权值。
功耗管理设备120确定空调110的当前功耗是否包括在预测的功耗相对于时间的阈值范围之内。即，如将参照图6A和6B更具体地描述的那样，确定当前功耗值是否位于曲线图的参考数字520和530之间。
图6A和6B是根据本发明实施方式，与通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图。
更具体的，图6A和6B示出了在图2的步骤230中通过功耗管理设备120监测空调110的功耗的过程。在图6A和6B中，预测的功耗模式、阈值610和615、以及固定临界值620、625、660和665是通过传统方法确定的，示出了空调110的当前功耗630和670。即，图6A和6B示出了根据本发明基于阈值监测空调110的功耗的方法与基于固定临界值监测空调110的功耗的传统方法之间的比较。
在根据监测通知空调110的异常功耗时可使用2个方案。如图6A所示，第一方案可包括错误通知或指示，其表示空调110的实际状态是正常的，然而实际上空调110正处于异常状态。即，因为空调110的当前功耗630超过根据传统方法限定的固定临界值的最大值620，所以空调110的当前功耗630确定为处于异常状态；然而，由于如果综合地考虑当前功耗因子，则当前功耗630位于在参考数字610与615之间的预测的阈值范围之内，所以实际状态应当认为是正常状态。例如，在室内温度增加以及因建筑物中许多居住者造成的空调110的功耗增加的情况下，由于传统方法不反映这种情况，所以空调110的运行状态可确定为处于异常状态。此时，如果功耗大于特定的临界值，则功耗管理设备120通过将异常的程度数字化来将命令信号发送至空调110以关闭空调110的电源。因此，建筑物中的居住者可能由于空调110的功率降低而感到不适，并且由于为使得建筑物恢复舒适的温度而增加空调110的功率所需要的时间、成本以及精力，可产生一些问题。
作为另一个示例，由于空调110不对应于由于性能劣化造成的模式的改变，所以可产生将正常状态识别为异常状态的问题。
第二种情况例如可包括未检测到的警报。如图6B中所示，该情况表示，实际状态是异常的然而空调110被确定为处于正常状态。即，由于空调110的当前功耗670处于根据传统方法定义的固定临界值的最大值660之内，所以空调110的当前功耗670确定为处于正常状态。例如，当基于功耗因子预测功耗时，在特定时间周期中的阈值范围可能很窄。在这种情况下，虽然由于能量泄漏(如，在特定的时间周期中打开窗户)造成功耗670超过最大值610，从而导致空调110运行在异常状态下，然而由于该功耗仍然处于预先固定的临界值的最大值660之内，所以空气调节110的运行状态确定为处于正常状态。在这种情况下，该异常状态未被检测到，并且生成连续的能量损耗，以及导致浪费电力的问题和引发火灾的危险。
因此，根据本发明，通过根据影响功耗的功耗因子来预测功耗，各种因素都反映到功耗的管理中，可改善判断正常或异常运行状态的精确度和可靠性。
图7是示出了根据本发明实施方式，在步骤S240中识别功耗管理设备是否需要检查空调110的方法的流程图。
在步骤S710中，功耗管理设备120从外部服务器130提取预定参考日的功耗因子和费率系统的信息。例如，该预定参考日可包括安装空调110的时间。安装空调的时间用作基准时间，以通过将空调110的初始性能与空调110的当前性能进行比较而计算发生了多少改变。
在步骤S720中，功耗管理设备120确定参考日的费率系统是否与测试日的费率系统相同。如果参考日的费率系统不同于测试日的费率系统，则在步骤S730中功耗管理设备120可重新计算参考日的能量消耗并基于该重新计算的结果修改测试日的费率系统。
在步骤S720中如果参考日的费率系统与测试日的费率系统相同，或在步骤S730中费率系统已经基于重新计算的结果改变，则在步骤S740中，功耗管理设备120计算参考日的功耗因子与测试日的功耗因子之间的相似度。作为计算相似度的示例，可计算参考日的功耗因子与测试日的功耗因子之间的距离以确定相似度。该计算可通过使用等式(1)进行。
d = ( x 1 - y 1 ) 2 + ( x 2 - y 2 ) 2 + ( x 3 - y 3 ) 2 + ( x 4 - y 4 ) 2 + ... - - - ( 1 )
在等式(1)中，x1、x2、x3与x4表示参考日的每个功耗因子，而y1、y2、y3与y4表示测试日的每个功耗因子。引入该计算距离值的方法以将功耗因子之间的差值数字化。功耗管理设备120可利用计算出的距离值使用等式(2)确定相似度。
S = 1 1 + d ( 0 &le; d < &infin; ) - - - ( 2 )
在等式(1)中，d表示计算出的距离值。例如，如果通过使用等式(1)计算出的距离值是3和19，则相似度可分别通过使用等式(2)计算为0.25和0.05。相应地，具有距离值3的时间点可识别为与参考日的功耗因子具有较高的相似度。以这种方式计算相似度的原因是，距离值范围不是恒定的而且相似度满足0<S<1的范围，从而通过统一地数字化可更容易地识别相似度。然而，上述计算相似度的方法仅仅是一种示例，可使用计算相似度的各种其它的方法。
在步骤S750中，功耗管理设备120确定计算出的相似度是否大于预定临界值。功耗管理设备120可基于该相似度确定空调110是否需要检查。在公开的示例中，相似度范围是0≤S≤1，而临界值限定为从0至1。如果相似度大于该临界值，则测试日的功耗因子确定为与参考日的功耗因子相似，因此与参考日的功耗因子相比没有显著地改变。相应地，可容易地通过将测试日的成本与参考日的成本比较来计算出测试日的每个空间的能量损耗成本。可计算该成本以确定空调110是否需要检查。此外，如果计算出的相似度小于预定临界值，则功耗管理设备120转到图2的步骤S260，识别功耗因子是否改变，从而确定是否更新预测的功耗模式和阈值。
如果在步骤S750中计算出的相似度大于预定临界值，则在步骤S760中功耗管理设备120确定每个空间的能量损耗成本是否大于每个空间的装置检查成本。功耗管理设备120可从外部服务器130接收每个空间的装置检查成本的信息。装置检查成本具有预定值。装置检查成本可通过使用装置性能劣化的指标计算。装置性能劣化的指数是反映装置的性能随时间流逝而降低并且在检查该装置之后再也无法回到初始状态的指数，从而检查成本随着装置性能劣化指数的升高而变得更高。功耗管理设备120可通过使用等式(3)计算能量损耗成本。
C＝(TCR×TPR)-(TCT×TPT)
(3)
其中C是能量损耗成本，TC是时间周期中的费率，TP是时间周期中的功耗，R是参考日，T是用于检查装置的测试日。
如果通过使用等式(3)计算出的能量损耗成本大于每个空间的预定装置检查成本，则确定进行检查装置。在这种情况下，功耗管理设备120返回步骤S250，将检查空调的请求信号发送至管理服务器。然而，如果在步骤S750中确定不进行装置检查，则功耗管理设备120返回步骤S260，识别功耗因子是否改变从而确定是否更新预测的功耗模式和阈值。
常规地，装置检查周期性地进行而不管装置状态和电费率的收取，因此不必要地增加了装置检查成本和/或由于错过装置检查而过度地增加了能量消耗。相应地，功耗管理设备120可使用上述方法给出装置检查的正确时间，可最小化装置检查成本。此外，可通过基于费率系统确定装置检查从而避免不必要或过度的检查。虽然由于装置的劣化，为了维持相同的性能，功耗可能增加，然而，如果增加的成本的差值不大于装置检查成本，则经证实不进行装置检查可能是更经济的。参照图8更具体地描述了基于费率系统确定装置检查的方法。
图8A和8B是根据本发明实施方式，与在步骤S210中通过功耗管理设备管理功耗的方法相关的电功率相对于时间的曲线图。
更具体地，图8A和8B示出了基于变化的费率系统确定装置检查的方法。图8A和8B中示出了空调相对于时间的功耗，其中，目前的功耗820和850增加到较高的功耗810和840，以维持空调110的相同输出。在此，假设图8A和8B中曲线之下的面积以及总功耗是相同的。此外，假设图8A和8B中的建筑物空间性质信息、空调装置信息、空调的性能劣化速度以及空调的当前性能相同。如果不基于费率系统考虑空调110的电费率量，则在这两个情况下，都可确定装置检查。然而，如果在图7的步骤S760中基于变化的费率系统(根据时间周期收取费率量)计算能量损耗成本，则这两种情况下装置检查的确定结果可能不同，从而空调110的检查周期变得不同。相应地，功耗管理设备120可通过对装置性能劣化的指数与装置检查成本进行比较来考虑装置检查的经济因素，因为即使全部其它的条件都相同，根据在变化的费率系统中一定时间周期中的功耗，能量损耗成本可能不同。
图9是示出了根据本发明实施方式的功耗管理设备的内部结构的图。
如图9所示，功耗管理设备120包括通信单元910、存储单元920以及控制部件930。
通信单元910连接至空调110、外部服务器130以及管理服务器140，可发送和/或接收管理功耗所需的信息。通信单元910可从外部服务器130接收功耗因子。此外，通信单元910可从外部服务器130接收费率系统的信息以及装置检查成本。此外，通信单元910可从空调110接收运行状态信息。此外，通信单元910可从空调110接收性能劣化信息。
如果空调110的功耗超过预测的功耗模式相对于时间的最大阈值特定或预定的量，则通信单元910可直接将电源关闭命令发送至空调110。此外，如果空调110的功耗没有包括在预测的功耗模式的阈值范围之内，则通信单元910可将信号发送至管理服务器140以通知管理服务器140空调110的异常功耗。通信单元910可将从控制单元930接收的信息发送至存储单元920。
存储单元920可存储管理功耗所需的信息。存储单元920可存储从外部服务器接收的信息，如功耗因子、费率系统以及装置检查成本。此外，存储单元920可存储从空调110接收的运行状态和性能劣化的信息。存储单元920可通过通信单元910从控制单元930接收信息。
控制单元930可通过经由通信单元910接收存储单元920中存储的信息来控制管理功耗所需的操作。更具体地，控制单元930可至少基于功耗因子预测或确定空调110的功耗模式。此外，控制单元930可针对空调110的预测的功耗模式计算功耗相对于时间的阈值。
此外，控制单元930可确定空调110的当前功耗是否包括在功耗相对于时间的计算出的阈值范围之内。如果当前功耗不在功耗相对于时间的计算出的阈值范围之内，则控制单元930可生成通知信号并将该通知信号发送至管理服务器140。
此外，控制单元930可确定至少一个功耗因子是否改变。如果至少一个功耗因子改变，则控制单元930可通过考虑功耗因子的加权值，修改空调110的功耗的计算出的阈值。
此外，控制单元930可确定预定参考日的至少一个功耗因子的费率系统与测试日的至少一个功耗因子的费率系统是否相同。如果费率系统相同，则控制单元930可计算参考日的功耗因子与当前功耗因子之间的相似度。如果该相似度大于预定临界值，则控制单元930可基于根据预定时间周期中的费率系统和功耗计算出的能量损耗成本来确定是否需要装置检查。如果需要装置检查，则控制单元930可控制生成通知信号以及将该通知信号发送至管理服务器。
根据本发明的实施方式，用于管理空调110的方法和设备通过综合地考虑影响空调110功耗的各种因素来确定空调110的功耗是否处于正常范围中，并且随着空调110运行状态的精确度和可靠性得以改善，可有效地管理空调110。
虽然已参照特定的实施方式示出和描述了本发明，但是本领域技术人员应理解，对本文描述的方法和设备的许多变化和修改仍落入由所附权利要求和其等同所限定的本发明的精神和范围之内。

Claims (22)

1.一种管理空调的方法，包括：
在控制所述空调时，基于至少一个功耗因子确定所述空调的功耗模式；
基于所确定的功耗模式的分配信息，根据所述空调的运行时间计算功耗阈值；
确定当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内；以及
如果所述当前功耗不在所述阈值范围内，则生成信号并将所述信号发送至管理服务器。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定功耗模式包括：
基于所述至少一个功耗因子，从外部服务器接收功耗模式；以及
从所接收的至少一个功耗模式中提取与测试日的功耗因子的条件对应的功耗模式。
3.如权利要求1所述的方法，其中，确定当前功耗值是否在阈值范围内包括：
通过使用所述空调的运行状态信息，调节所述空调的估算功耗的阈值；
通过使用所述空调的所述运行状态信息计算功耗；以及
确定所计算的功耗是否在所述估算功耗的所述阈值范围内。
4.如权利要求1所述的方法，其中，确定当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内包括：
如果具有所述空调的空间使用通风系统进行通风，则检测所述至少一个功耗因子是否改变；以及
基于检测到的所述至少一个功耗因子的改变，对当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内的确定结果进行调节。
5.如权利要求1所述的方法，还包括：
检测所述至少一个功耗因子是否改变；以及
如果所述至少一个功耗因子改变，则使用加权值改变根据所述空调的运行时间计算出的功耗阈值。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述至少一个功耗因子改变是因对具有所述空调的空间进行通风而导致的。
7.如权利要求5所述的方法，其中，使用加权值包括：
计算具有所述空调的每个空间的加权值，以及
基于所计算的加权值，提取用于预定数目空间的主要功耗因子。
8.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定用于确定参考日的至少一个功耗因子的费率系统与用于确定测试日的至少一个功耗因子的费率系统是否相同，所述测试日的至少一个功耗因子用于确定所述空调的功耗模式；
如果所述参考日的费率系统与所述测试日的费率系统相同，则计算所述参考日的功耗因子与所述测试日的功耗因子之间的相似度；以及
如果所计算的相似度大于预定值，则基于所述参考日的费率系统和所述测试日的费率系统来确定是否需要装置检查。
9.如权利要求8所述的方法，还包括：
如果需要所述装置检查，则生成信号并将所述信号发送至所述管理服务器。
10.如权利要求8所述的方法，其中，确定是否需要装置检查包括：将能量损耗成本与装置检查成本进行比较，
其中，所述能量损耗成本基于所述参考日的费率系统与所述测试日的费率系统之间的差值计算。
11.一种管理空调的设备，包括：
通信单元，配置为将信息发送至系统中的另一个设备或从所述另一个设备接收信息；以及
控制单元，配置为：
在控制所述空调时，基于至少一个功耗因子确定所述空调的功耗模式；
基于所确定的功耗模式的分配信息，根据所述空调的运行时间计算功耗阈值；
确定当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内；以及
如果所述当前功耗不在所述阈值范围内，则生成信号并将所述信号发送至管理服务器。
12.如权利要求11所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：
基于所述至少一个功耗因子，从外部服务器接收功耗模式；以及
从所接收的至少一个功耗模式中提取与测试日的功耗因子的条件对应的功耗模式。
13.如权利要求11所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：
通过使用所述空调的运行状态信息，调节所述空调的估算功耗的阈值；
通过使用所述空调的运行状态信息计算功耗；以及
确定所计算的功耗是否在所述估算功耗的所述阈值范围内。
14.如权利要求11所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：
如果具有所述空调的空间使用通风系统进行通风，则检测所述至少一个功耗因子是否改变；以及
基于检测到的所述至少一个功耗因子的改变，对当前功耗是否在所计算的功耗阈值的阈值范围内的确定结果进行调节。
15.如权利要求11所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：
检测所述至少一个功耗因子是否改变；以及
如果所述至少一个功耗因子改变，则使用加权值改变根据所述空调的运行时间计算出的功耗阈值。
16.如权利要求15所述的设备，其中，所述至少一个功耗因子改变是因对具有所述空调的空间进行通风而导致的。
17.如权利要求15所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：
计算具有所述空调的每个空间的加权值；以及
基于所计算的加权值，提取用于预定数目空间的主要功耗因子。
18.如权利要求11所述的设备，其中所述控制单元还配置为：
确定用于确定参考日的至少一个功耗因子的费率系统与用于确定测试日的至少一个功耗因子的费率系统是否相同，所述测试日的至少一个功耗因子用于确定所述空调的功耗模式；
如果所述参考日的费率系统与所述测试日的费率系统相同，则计算所述参考日的功耗因子与所述测试日的功耗因子之间的相似度；以及
如果所计算的相似度大于预定值，则基于所述参考日的费率系统和所述测试日的费率系统来确定是否需要装置检查。
19.如权利要求18所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：如果需要所述装置检查，则生成信号并将所述信号发送至所述管理服务器。
20.如权利要求18所述的设备，其中，所述控制单元还配置为：将能量损耗成本与装置检查成本进行比较，其中，所述能量损耗成本基于所述参考日的费率系统与所述测试日的费率系统之间的差值计算。
21.如权利要求11所述的设备，其中，所述空调是制冷空调、制热空调和通风空调的其中之一。
22.如权利要求1所述的方法，其中，所述空调是制冷空调、制热空调、以及通风空调的其中之一。
CN201510645349.5A 2014-10-07 2015-10-08 管理加热、通风和空气调节的方法和设备 Expired - Fee Related CN105485831B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140134742A KR102366961B1 (ko) 2014-10-07 2014-10-07 공조기를 관리하는 방법 및 장치
KR10-2014-0134742 2014-10-07

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105485831A true CN105485831A (zh) 2016-04-13
CN105485831B CN105485831B (zh) 2020-09-04

Family

ID=55632587

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510645349.5A Expired - Fee Related CN105485831B (zh) 2014-10-07 2015-10-08 管理加热、通风和空气调节的方法和设备

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10739738B2 (zh)
EP (1) EP3204912B1 (zh)
JP (2) JP6707534B2 (zh)
KR (1) KR102366961B1 (zh)
CN (1) CN105485831B (zh)
WO (1) WO2016056827A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107333444A (zh) * 2017-07-25 2017-11-07 成都华为技术有限公司 一种设备机框的散热结构以及方法
CN111241475A (zh) * 2019-12-30 2020-06-05 国网北京市电力公司 功耗分类处理方法、装置、存储介质以及处理器

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10303139B2 (en) * 2016-06-01 2019-05-28 Creative Esp Incorporated System and method for managing electrical components for energy usage
CA2975467C (en) * 2016-08-04 2020-11-10 Watershed Technologies Inc. System and method for building climate control
JP6862130B2 (ja) * 2016-09-08 2021-04-21 株式会社東芝 異常検知装置、異常検知方法、およびプログラム
JP6776858B2 (ja) * 2016-12-09 2020-10-28 富士通株式会社 空調制御プログラム、装置、及び方法
CN107392818A (zh) * 2017-06-05 2017-11-24 华讯方舟智慧信息科技（深圳）有限公司 一种城市移动综合管理与服务平台
DE102017112505A1 (de) * 2017-06-07 2018-12-13 Innogy Se Verfahren zum Betreiben eines thermischen Verbrauchssystems
US10535998B2 (en) * 2017-12-06 2020-01-14 Inventus Holdings, Llc Controlling a behind the meter energy storage and dispatch system to improve power efficiency
US20190354075A1 (en) * 2018-05-18 2019-11-21 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for forming a building information model
JP6733704B2 (ja) * 2018-05-31 2020-08-05 ダイキン工業株式会社 空調管理システム及び通信制御装置
JP6972388B2 (ja) * 2018-12-19 2021-11-24 三菱電機株式会社 情報処理装置及び情報処理方法
CN109816159B (zh) * 2019-01-08 2021-04-02 中国联合网络通信集团有限公司 一种基于预测的水表控制方法、水表、控制装置
JP7499577B2 (ja) * 2020-01-23 2024-06-14 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 空調システム制御装置、空調システム、空調システム制御方法およびプログラム
WO2021181566A1 (ja) * 2020-03-11 2021-09-16 三菱電機株式会社 空気調和システム、および学習装置
EP4314970A1 (en) * 2021-03-26 2024-02-07 LifeWhere, LLC A typographical-based digital signature for household equipment
CN114414941A (zh) * 2022-01-10 2022-04-29 珠海格力电器股份有限公司 一种用电设备供电频率异常检测电路及方法
CN114487663A (zh) * 2022-01-11 2022-05-13 珠海格力电器股份有限公司 用电异常分析方法和装置、电子设备、存储介质
KR20230166695A (ko) * 2022-05-31 2023-12-07 (주)디더블유아이 시설 관리 방법 및 시설 관리 시스템
KR20240069143A (ko) * 2022-11-11 2024-05-20 주식회사 에니트 도커 컨테이너 기반의 설비 운영 시스템
KR102691727B1 (ko) * 2022-11-21 2024-08-05 주식회사 에코시안 컴퓨팅 장치 및 컴퓨팅 장치가 건물 에너지 사용량 데이터의 이상 계측 원인을 결정하는 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101457968A (zh) * 2007-12-13 2009-06-17 财团法人资讯工业策进会 利用空调系统来控制环境的舒适度的方法
CN103543325A (zh) * 2012-07-11 2014-01-29 索尼公司 功耗管理设备、功耗管理系统、功耗管理方法以及程序
CN104949291A (zh) * 2015-07-21 2015-09-30 珠海格力电器股份有限公司 Wifi模块的功耗调整方法、装置以及空调集中控制器
CN105139157A (zh) * 2015-10-08 2015-12-09 武汉誉德节能数据服务有限公司 一种基于能源数据的企业管理方法和系统
CN103221755B (zh) * 2010-12-28 2016-10-19 欧姆龙株式会社 空调信息推定装置、空调信息推定装置的控制方法、以及控制程序

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS549710A (en) 1977-06-24 1979-01-24 Toshiba Corp Speed control indicator for motor
DE19504327A1 (de) * 1995-02-10 1996-08-14 Tepcon Eng Gmbh Kostenorientierte Steuerung für eine austauschbare oder regenerierbare Konditioniervorrichtung
JP3549710B2 (ja) * 1997-06-25 2004-08-04 松下電器産業株式会社 空気調和機の制御装置
US6223544B1 (en) 1999-08-05 2001-05-01 Johnson Controls Technology Co. Integrated control and fault detection of HVAC equipment
US6968295B1 (en) * 2002-12-31 2005-11-22 Ingersoll-Rand Company, Ir Retail Solutions Division Method of and system for auditing the energy-usage of a facility
US8150720B2 (en) * 2005-08-29 2012-04-03 Emerson Retail Services, Inc. Dispatch management model
EP2011030A2 (en) * 2006-03-24 2009-01-07 Rtp Controls Method and apparatus for controlling power consumption
JP5274769B2 (ja) * 2006-12-25 2013-08-28 株式会社東芝 機器使用状況管理システム
JP5176840B2 (ja) * 2008-09-30 2013-04-03 株式会社日立プラントテクノロジー 空調制御システム及び空調制御方法
JP2011018110A (ja) * 2009-07-07 2011-01-27 Toshiba Corp 電力量管理システム及び家電機器変動報知方法
EP2477308A4 (en) * 2009-09-09 2013-12-04 Panasonic Corp POWER CONTROL SYSTEM
JP5330940B2 (ja) * 2009-09-11 2013-10-30 パナソニック株式会社 空調制御システム
US9459018B2 (en) * 2010-11-19 2016-10-04 Google Inc. Systems and methods for energy-efficient control of an energy-consuming system
US9257840B2 (en) * 2012-02-22 2016-02-09 General Electric Company Synchronized PWM randomization for coordinated load management
JP2013175015A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Sharp Corp 情報提供システム及び情報提供方法
KR20130117188A (ko) * 2012-04-18 2013-10-25 에스케이텔레콤 주식회사 가변풍량 방식을 이용한 에너지 관리 방법 및 이를 위한 에너지관리장치
KR20130118472A (ko) * 2012-04-20 2013-10-30 에스케이텔레콤 주식회사 외기도입량 조절 방식을 이용한 에너지 관리 방법 및 이를 위한 에너지관리장치
US20140052304A1 (en) * 2012-08-16 2014-02-20 Infosys Limited Dynamic enforcement of power management policy and methods thereof
WO2014047555A1 (en) * 2012-09-21 2014-03-27 Enphase Energy, Inc. Method and apparatus for scheduling maintenance of alternative energy systems
US9207744B2 (en) * 2012-10-18 2015-12-08 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for adjusting device power consumption
JP5892033B2 (ja) 2012-10-24 2016-03-23 ソニー株式会社 電気機器の管理装置、電気機器の管理方法および管理プログラム
US20140142875A1 (en) * 2012-11-16 2014-05-22 General Electric Company Appliance operation state detection
US9188508B1 (en) * 2012-12-06 2015-11-17 Richard Rector Meyer Method and system using an HVAC air handler and thermostat for building energy loss testing, monitoring and cost control
JP5943255B2 (ja) * 2013-01-22 2016-07-05 株式会社日立製作所 エネルギー管理装置及びエネルギー管理システム
US9298197B2 (en) * 2013-04-19 2016-03-29 Google Inc. Automated adjustment of an HVAC schedule for resource conservation
US20150370272A1 (en) * 2014-06-23 2015-12-24 Google Inc. Intelligent configuration of a smart environment based on arrival time
US10216155B2 (en) * 2014-07-31 2019-02-26 Honeywell International Inc. Building management system analysis

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101457968A (zh) * 2007-12-13 2009-06-17 财团法人资讯工业策进会 利用空调系统来控制环境的舒适度的方法
CN103221755B (zh) * 2010-12-28 2016-10-19 欧姆龙株式会社 空调信息推定装置、空调信息推定装置的控制方法、以及控制程序
CN103543325A (zh) * 2012-07-11 2014-01-29 索尼公司 功耗管理设备、功耗管理系统、功耗管理方法以及程序
CN104949291A (zh) * 2015-07-21 2015-09-30 珠海格力电器股份有限公司 Wifi模块的功耗调整方法、装置以及空调集中控制器
CN105139157A (zh) * 2015-10-08 2015-12-09 武汉誉德节能数据服务有限公司 一种基于能源数据的企业管理方法和系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107333444A (zh) * 2017-07-25 2017-11-07 成都华为技术有限公司 一种设备机框的散热结构以及方法
CN111241475A (zh) * 2019-12-30 2020-06-05 国网北京市电力公司 功耗分类处理方法、装置、存储介质以及处理器
CN111241475B (zh) * 2019-12-30 2023-08-08 国网北京市电力公司 功耗分类处理方法、装置、存储介质以及处理器

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017531876A (ja) 2017-10-26
US20160097556A1 (en) 2016-04-07
US10739738B2 (en) 2020-08-11
EP3204912A1 (en) 2017-08-16
JP6707534B2 (ja) 2020-06-10
JP7034209B2 (ja) 2022-03-11
EP3204912B1 (en) 2020-09-23
JP2020144918A (ja) 2020-09-10
CN105485831B (zh) 2020-09-04
WO2016056827A1 (en) 2016-04-14
EP3204912A4 (en) 2017-10-18
KR20160041210A (ko) 2016-04-18
KR102366961B1 (ko) 2022-02-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105485831A (zh) 管理加热、通风和空气调节的方法和设备
US11693374B2 (en) Building system with string mapping based on a sequence to sequence neural network
KR101735540B1 (ko) 가전기기 소비전력 패턴과 소셜 정보를 이용한 독거노인 안전관리 시스템 및 방법
US10498585B2 (en) Sensor data analytics and alarm management
US20210373509A1 (en) Building system with string mapping based on a statistical model
US20130159756A1 (en) Methods And Systems For Blind Analysis of Resource Consumption
US20160041574A1 (en) Consumer electric power control system and consumer electric power control method
US11092934B2 (en) Method and apparatus for determining information for building information modeling
JP2017505890A (ja) Ｈｖａｃシステムの消費電力評価
JP2019212131A (ja) 予測装置、電気機器、管理システム、予測方法、及び制御プログラム
US20180231603A1 (en) Systems and Methods for Detecting Occurence of an Event in a Household Environment
US11125790B2 (en) Method for operating a power consumption metering system and power consumption metering system
CN115327264A (zh) 一种数据中心的异常检测方法、装置、电子设备和介质
CN112703493B (zh) 服务器装置、数据流通系统、数据提供方法以及记录介质
Tan et al. Unsupervised residential power usage monitoring using a wireless sensor network
CN102736588B (zh) 监控方法及系统
GB2618987A (en) System for detecting abnormal operating states of a heating system
Papaioannou et al. A novel AI-powered method for robust identification of operational phases in refrigerators
Jain Decision support system for room level air conditioners
CN112513544A (zh) 用于制冷系统异常的光学检测的系统和方法
CN118734050B (zh) 基于智慧建筑的物联网传感数据处理方法及系统
US20240369978A1 (en) Building system with string mapping based on clustering
ES2918203T3 (es) Mantenimiento remoto
GB2611100A (en) Determination of boiler circulation faults
CN118694794A (zh) 一种建筑能源数据采集系统、方法及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200904