CN106062485B - 用于控制空调设备或空调系统的舒适温度的装置和方法 - Google Patents

用于控制空调设备或空调系统的舒适温度的装置和方法 Download PDF

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Abstract

控制空调设备中的温度的方法包括如下步骤：为对设定时段期间的室外温度计算指数加权滑动平均室外温度，根据指数加权滑动平均室外温度和操作条件设置可变常数和固定常数，通过指数加权滑动平均室外温度乘以可变常数并加上固定常数来设置舒适温度，以及控制室内温度为所设置的舒适温度。这里，固定常数和可变常数是通过对指数加权滑动平均室外温度和舒适温度之间的分布关系的回归分析获得的常数，并且舒适温度的分布在固定常数以根据指数加权滑动平均室外温度的可变常数的倾斜度线性增加。

Description

用于控制空调设备或空调系统的舒适温度的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种用于控制空调设备或空调系统中的舒适温度的装置和方法。
背景技术
一般，建筑内的空调设备或空调系统以预定的室内温度控制室内温度。然而，这样的空调控制方法难以满足舒适和节能两者。对于安装在建筑内的空调系统，提出了使用诸如温度设置控制、分区控制、CO2水平控制和预冷却之类的技术的各种节能方法。然而，这样的控制方法主要集中在节能上，并且在控制室内舒适温度方面有局限性。
发明内容
技术问题
预测平均热感觉(Predicted Mean Vote，PMV)被用作指示室内热舒适性的指标，并且它基于在测试环境中获得的各种测试结果来表示室内热感觉。因此，它在通过应用各种实际环境来预测室内热感觉方面有局限性。为了补充PMV的这种问题，已经引入了基于实际室内环境中的测试结果的适应性舒适理论。
根据本发明的各种实施例的空调设备和空调系统被重新建模来应用适应性舒适理论，并且通过将相应的模型应用到空调设备和系统，而提出了建筑控制设备、系统和方法来满足室内舒适性并且使能节能操作。
解决方案
一种根据本发明的实施例的控制空调设备中的温度的方法包括：基于对于预定时段测量的室外温度确定基础温度，基于所确定的基础温度和操作条件来确定舒适温度，以及通过使用所确定的舒适温度来控制室内温度。
一种根据本发明的实施例的空调设备包括：检测单元，被配置为测量温度；存储单元，被配置为存储所测量的室外温度和操作条件的信息；以及控制单元，其被配置为基于对于预定时段测量的室外温度来确定基础温度，基于所确定的基础温度和操作条件来确定舒适温度，并且通过使用所确定的舒适温度来控制室内温度。
有益效果
如果通过本发明提出的算法来控制建筑的空调系统，则可以确保室内舒适性并且可以获得节能效果。通过引入诸如制冷/制热模式、内部/外部区、优先模式和湿度补偿控制之类的额外参数，可以计算更精确的室内舒适温度。
此外，在操作在静态模式的情况下，可以节省安装和操作成本，因为除了温度传感器之外的输入传感器是不必要的。一般，系统空调器集成了温度传感器并且不要求额外的设备。如果使用基于PMV的另一算法，则需要诸如湿度传感器、CO2传感器和居住者检测传感器之类的额外设备；从而对于现有建筑来说，额外成本是必需的，并且投资回报期变得更长。如果应用本发明，与其它算法相比，投资回报期变得更短。然而，在动态模式情况下，可以引入额外的输入参数来动态地反映随着时间变化的环境。
本发明使得能够仅仅通过选择图标形式的算法菜单而无需对于节能操作必须学习的建筑控制系统的复杂功能，来操作具有舒适控制算法的空调器。一般，建筑控制方案可以通过熟练工程师有效地执行；然而，本发明的一个最大优点是它可以为用户提供容易的操作环境。
此外，本发明可以选择使用预计算的值来节省计算因子A、B和C的值的工作的方法或者与建筑环境对应地动态计算的方法；从而本发明可以提供优点：可以为各种建筑环境最优化舒适温度。
附图说明
图1是示出根据指数加权的滑动平均温度的舒适温度的分布图的曲线图。
图2是示出空调设备的配置的框图。
图3是示出根据本发明的实施例的通过设置空调设备中的舒适温度来控制室内温度的过程的流程图。
图4是示出根据本发明的另一实施例的通过设置空调设备中的舒适温度来控制室内温度的过程的流程图。
图5是示出根据本发明的实施例的空调系统的配置的框图。
图6是示出空调系统中用于控制空调设备的控制逻辑的示例的框图。
图7是示出控制安装在建筑中的空调系统的空调设备的温度的过程的流程图。
具体实施方式
下文中，参照附图详细描述本发明的实施例。遍及附图使用相同的参考符号来指代相同或相似的部分。可以省略合并于此的公知功能和结构的详细描述以避免模糊本公开的主题内容。在本发明中，可以替换地使用加权值和因子。
根据本发明的实施例的空调设备和空调系统利用适应性舒适算法来同时满足室内舒适性和节能。此外，为了更容易使用适应性舒适算法，以图标形式来提供该算法，以便可以用设置值的简单输入来应用相应算法。
适应性舒适算法遵循这样的理论：人类热感觉根据周围的温度而不同，并且这可以如下应用到本发明的实施例。首先，空调设备或空调系统通过收集预定的先前天数的室外温度来计算先前的指数加权滑动平均温度，并且通过使用先前的指数加权滑动平均温度来预测在相应时间的指数加权滑动平均温度。随后，空调设备或空调系统通过应用通过相应的指数加权滑动平均温度和回归分析而获得的舒适性数据来计算舒适温度。随后，空调设备或空调系统通过应用计算出的舒适温度来控制温度。
参照ISO 7730，热舒适性被定义为指示对热环境的满意的情绪状态，并且作为目标指数，热舒适性指数范围在-3和+3之间。热舒适性指数0指示最舒适的状态，并且在-0.5和+0.5之间的范围指示正常舒适状态。这里，舒适温度意思是满足以上条件的温度范围。
根据本发明的实施例的空调设备和/或空调系统通过收集预定时段的室外温度来计算指数加权滑动平均温度，根据指数加权滑动平均温度和操作条件来确定固定的常数和可变的常数，并且通过使用指数加权滑动平均温度和常数(固定常数和可变常数)来确定空调设备/系统的舒适温度。这里，如果使用通过使用室外温度来计算室内舒适温度的方法，则可以合适地反映空调设备位于的区域的环境特性。
指数加权滑动平均温度可以通过使用预定时段的室外温度来获得。为此，对于基础日之前的预定时段收集室外温度，通过乘以与每个收集的室外温度对应的加权值并计算平均来获得先前的指数加权滑动平均温度，并且通过用被设置到基础日中的每个室外温度的加权值乘先前的指数加权滑动平均温度来获得当前的指数加权滑动平均温度。
第二，固定常数和可变常数是从指数加权滑动平均温度和舒适温度之间的分布关系获得的常数，并且舒适温度的分布具有以下特性：根据指数加权滑动平均温度从固定常数的大小随着可变常数的倾斜度而线性增加。这里，固定常数和可变常数可以根据操作条件而具有不同值，并且它们可以通过设置一个或多个操作条件并且通过在预定操作条件下通过回归分析根据指数加权滑动平均温度获得舒适温度的分布来获得。因此，可以根据制冷/制热模式、湿度调节和/或空调设备的安装位置来不同地设置，并且空调设备或系统可以存储固定常数和可变常数的数据表。
第三，操作条件可以包括制冷/制热模式、湿度调节和/或室内设备的安装位置，并且还可以包括舒适温度的优先模式。制冷/制热模式可以通过分析指数加权滑动平均温度来确定。如果指数加权滑动平均温度小于预定温度，则固定常数和可变常数被设置用于制热模式；否则，固定常数和可变常数被设置用于制冷模式。湿度调节可以被用户设置，并且如果湿度补偿模式被设置，则可变常数和固定常数被设置用于湿度调节；否则，可变常数和固定常数被设置用于基于温度的操作。空调设备的安装位置根据到窗户的距离可以被划分成内部区和外部区，这可以从空调设备的标识信息中得知。因此，当设置舒适温度时，如果空调设备被安装在内部区中，则可变常数和固定常数被设置对应于内部区，而如果空调设备被安装在外部区中，则可变常数和固定常数被设置对应于外部区。如果不考虑安装位置，则可变常数和固定常数被设置用于覆盖内部区和外部区的“所有区”。优先模式可以包括节能模式、正常模式和/或舒适优先模式。在节能模式的情况下，通过根据制冷/制热模式来加上特定温度到舒适温度或者从舒适温度减去特定温度来重置舒适温度。在舒适优先模式情况下，通过加上或减去特定温度来重置舒适温度；并且在正常模式的情况下，以预定温度来控制空调设备。
在本发明的实施例中，基础日被假设为昨天，并且预定时段被假设为从昨天到8天前的时段。
图1是示出根据指数加权滑动平均温度的舒适温度的分布图的曲线图。
指数加权滑动平均温度和舒适温度的分布表现为如图1中所示的图案。即，舒适温度的分布可以在实验上获得，如标号100所示，并且舒适温度的这样的图案具有这样的特性，其在低于特定温度的范围中具有固定值B，并且在高于特定温度的范围中以角度A线性增加，如标号100所示。在图1中，Trm指示指数加权滑动平均温度，并且Tc指示舒适温度。当分析舒适温度的分布时，可以理解舒适温度保持在固定值(图1中的值B；下文中，固定常数)直到到达特定Trm，并且以特定倾斜度A(下文中，可变常数)线性增加。
因此，舒适温度可以通过如下自动计算：基于室外温度数据和室内舒适数据通过回归分析获得用于指示室外温度和室内舒适温度之间的关系的值A和B，并且通过将值A和B应用到空调设备或系统用于根据室外温度的温度控制。即，根据本发明的实施例，舒适温度可以通过用可变常数A(用于舒适温度根据指数加权滑动平均温度的线性增加的倾斜度值)乘以指数加权滑动平均温度并且将固定常数B加到计算出的乘法值来获得。
在下文中，描述用于获得指数加权滑动平均温度Trm和舒适温度的方法。在本发明的实施例中使用的缩写如表1中所示定义。
表1
Figure GDA0002215731130000051
首先，本发明通过收集先前日子的室外温度来计算指数加权滑动平均温度，以便获得舒适温度。在收集先前一周的室外温度的情况下，可以通过使用公式1来计算就在相应时间之前的指数加权滑动平均温度Trm(n-1)。公式1示出收集基础日(这里，昨天)之前一周(即，从2天前到8天前)的室外温度并且计算在基础日之前的先前的指数加权滑动平均温度Trm(n-1)的示例。这里，日可以以另一预定时间单位(例如，1小时)来代替。
公式1
Trm(n-1)＝(Tout(n-2)+aTout(n-3)+bTout(n-4)+cTout(n-5)+dTout(n-6)+eTout(n-7)+fTout(n-8))/(1+a+b+c+d+e+f)
公式1通过分别将不同的加权值a-f应用到先前的时段(例如，一周或7小时)测量的室外温度Tout(n-2)-Tout(n-8)来获得先前日子或先前小时的平均温度。这里，Tout(n-2)-Tout(n-8)指示从2天前到8天前的每天的室外温度。用于平均室外温度的系数a、b、c、d、e和f分别具有在0和1之间的不同值，并且随着先前天数变得越大，越小的值被设置(1>a>b>c>d>e>f>0)。因此，2天前到8天前的指数加权滑动平均温度可以通过使用公式1计算基础日(昨天)之前的日子的先前指数加权滑动平均温度Trm(n-1)来获得。
第二，通过使用通过公式1计算出的先前的指数加权滑动平均温度Trm(n-1)来计算相应日子(基础日)的指数加权滑动平均温度Trm(n)。公式1示出获得基础日的当前指数加权滑动平均温度Trm(n)的方法。
公式2
Trm(n)＝(1-α)Tout(n-1)+αTrm(n-1)
参照公式2，当前指数加权滑动平均温度Trm(n)通过分别应用加权值到先前日(昨天)的室外温度Tout(n-1)和通过公式1的先前指数加权滑动平均温度Trm(n-1)来计算。这里，加权值α在0和1之前的范围内。根据McCartney，熟知的最合适的值是0.8。
第三，在通过使用先前指数加权滑动平均温度Trm(n-1)获得当前指数加权滑动平均温度Trm(n)之后，通过应用通过对当前指数加权滑动平均温度Trm(n)的回归分析获得的值A和B来计算室内舒适温度Tcomf(n)。公式3示出根据本发明的实施例计算室内舒适温度Tcomf(n)的方法。
公式3
Tcomf(n)＝A Trm(n)+B
在公式3中，常数A和B指示室外温度和舒适温度之间的关系，它们可以通过回归分析获得。即，如果通过回归分析计算出加权平均温度和实验获得的舒适温度之间的分布关系，则可以知道舒适温度在小于特定加权平均温度的加权平均温度的范围内保持在特定值B，并且在加权平均温度之后线性增加，如图1中所示。因此，室内舒适温度Tcomf(n)可以通过计算当前指数加权滑动平均温度Trm(n)、用线性常数A乘Trm(n)并且加上固定常数A来获得，如公式3所示。
此外，舒适温度Tcomf(n)可以由用户调节。即，室内舒适温度的最小值或最大值可以通过从/向舒适温度Tcom(n)减去或加上特定常数C来应用，如公式4所示。
公式4
Tcom(n).max＝Tcom(n)+C，Tcom(n).min＝Tcom(n)-C
如上所述，指示室外温度和室内舒适温度之间的分布关系的常数A和B可以通过基于实验上设置的时段(例如，一周)的室外温度数据和室内舒适数据的回归分析来获得。这里，相应的常数A和B表现为反映执行实验的区域的环境特性(即，室外温度)的结果。因此，如果通过使用通过回归分析获得的常数A和B而将建筑的室内环境信息合适地应用到相应建筑的算法，则可以更有效地控制建筑的空调设备/系统。
根据本发明的实施例，可以通过使用通过以上方法获得的Tcomf(n)来在空调设备/系统中以各种形式控制室内温度。
首先，通过将温度控制模式划分为2种类型，如果指数加权滑动平均温度超过基础温度(例如，10℃)，则空调设备/系统可以操作在制冷模式，而如果指数加权滑动平均温度低于基础温度，则操作在制热模式。第二，温度控制模式可以被划分为使用设置值的模式(静态模式)和手动输入模式(动态模式)，并且室内舒适温度可以用使用为每个区预计算的值的方法或者用通过反映建筑室内环境而动态计算因子的方法来控制。第三，可以通过基于室内因子的输入从正常模式、节能模式和舒适模式中选择一种操作模式来控制室内温度。第四，室内舒适温度可以通过计算指数加权滑动平均温度和使用与室内湿度一起考虑的值A和B来控制。第五，室内舒适温度可以通过根据到窗户的距离划分成外部区、内部区和所有区并且应用不同的值A和B来控制。这里，如果到窗户的距离短，则应用“所有区”。
在下文中，首先描述单独为家庭使用的空调设备的配置和操作，并且随后描述用于建筑的空调系统的配置和操作。
图2是示出空调设备的配置的框图。
根据本发明的实施例的空调设备可以被配置有控制单元200、存储单元210、室外温度检测单元220、显示单元230、输入单元240、温度调节单元250和室内检测单元260。
室外温度检测单元220被安装在室外空间，并且检测室外温度。室外温度检测单元220可以安装在位于室外空间的特定部分的空调设备中。此外，室外温度检测单元220可以以有线连接到空调设备，或通过诸如Wifi、蓝牙、Zigbee和Z-wave之类的无线系统与空调设备通信。
显示单元230输出驱动状态和空调设备的设置和当前室内环境的信息。输入单元240接收驱动状态和空调设备的设置的信息。显示单元230和输入单元240可以以集成形式的触摸屏来配置。
室内检测单元260可以被配置有可以分别检测影响室内环境的室内温度、湿度和CO2含量的室内温度检测器263、湿度检测器265和CO2检测器267。
存储单元210存储用于根据本发明的实施例来控制舒适温度的程序和数据。特别是，存储单元210根据本发明的实施例存储预定时段的室内温度，并且存储各种条件下的值A和B来计算舒适温度。
控制单元200计算室外温度检测单元220对于预定时段收集的指数加权滑动平均温度，通过使用它们计算基础日的指数加权滑动平均温度，并且通过将预定条件下的值A和B应用到计算出的指数加权滑动平均温度来确定舒适温度。
温度调节单元250可以包括制冷器驱动器253、制热器驱动器255和湿度调节器257。温度调节单元250根据由控制单元200输出的舒适温度来调节室内温度。温度调节单元250的技术对本领域技术人员是公知的；因此，这里省略详细描述。
具有以上配置的空调设备的控制单元200通过室外温度检测单元220来检测预定时间区间中的室外温度，并且将检测到的室外温度存储在存储单元210中。这里，预定时间区间可以被设置为1次/天或更多。例如，室外温度在早晨、白天、傍晚和夜晚可以不同。因此，推荐在预定区间(例如，早晨、白天和傍晚)来检测室外温度，以便均匀地维持室内温度。如此在预定时段检测到的室外温度被存储在存储单元210中。此外，可以不安装室外温度检测单元220。在这种情况下，控制单元200可以通过外部服务器(例如，提供天气信息的服务器)来收集空调设备的安装位置的室外温度。
如果空调设备的操作以适应性舒适算法开始，则控制单元200存取存储在存储单元210中的相应时间段的室外温度并且计算先前的指数加权滑动平均温度。这里，可以通过收集在基础日之前的预定日子(例如，基础日的前一周)的相应时间段中检测到的室外温度来计算先前的指数加权滑动平均温度。即，为了计算先前的指数加权滑动平均温度，控制单元200收集存储在存储单元210中的室外温度数据或者从外部天气服务器收集最近几天的温度数据。这里，用于收集室外温度的时间段不限，并且可以进一步延长。随后，控制单元200通过使用公式1将加权值应用到收集的每天的室外温度来计算基础日之前的指数加权滑动平均温度，并且通过使用公式2从结果计算当前指数加权滑动平均温度。
随后，控制单元200通过用常数A乘当前指数加权滑动平均温度并且加上常数B来确定室内舒适温度Tcomf，如公式3所示。对于常数A和B的值，可以使用实验上预计算的值，或者可以使用动态计算的值。随后，控制单元200控制温度调节单元250来根据所确定的舒适温度调节室内温度。这里，在分析由室内检测单元260检测的室内温度之后，控制单元200控制温度调节单元250将室内温度维持为预定舒适温度。根据本发明的空调设备可以不具有如图2中所示的配置。例如，根据本发明的实施例的空调设备可以被配置有检测单元、存储单元和控制单元。检测器可以测量室内/室外温度、湿度和CO2含量。存储单元可以存储所测量的室外温度和操作条件的信息。操作条件可以包括以下至少一个：制冷/制热模式、外部(窗户)和空调设备(室内设备)之间的距离、湿度补偿模式和节能模式。
控制单元可以基于对于预定时段测量的室外温度来确定基础温度，基于所确定的基础温度和操作条件来确定舒适温度，并且通过使用所确定的舒适温度来控制室内温度。在本公开中，基础温度被用作与指数加权滑动平均温度相同的意思。基础温度可以与通过应用区别的权重因子到对预定时段测量的每个室外温度而计算出的室外温度的平均对应。与在后测量的室外温度对应的权重因子大于与先前测量的室外温度对应的权重因子。例如，如果昨天测量的室外温度的权重因子是0.8，则昨天之前一天测量的室外温度的权重因子变得小于0.8。
如果达到预定时间，则控制单元可以测量室外温度，存储所测量的室外温度，并且基于对于预定时段测量的室外温度来确定基础温度。例如，如果预定时间是7AM，则空调设备在早晨的7点钟测量室外温度，并且可以基于在前几天的7AM测量的室外温度来确定基础温度。预定时间可以包括多于一个时间点(例如，8:30AM和9PM)。
控制单元可以确定与操作条件对应的可变常数(第一常数)和固定常数(第二常数)，并且通过用可变常数乘基础温度并加上固定常数来确定舒适温度。固定常数和可变常数是通过对基础温度和舒适温度之间的分布关系的回归分析获得的常数。舒适温度可以根据指数加权滑动平均温度从固定常数的大小随着可变常数的倾斜度线性增加。固定常数和可变常数可以根据所确定的基础温度的范围不同地确定。例如，如果室内温度小于预定温度，则固定常数和可变常数被确定用于制热模式；否则，固定常数和可变常数可以被确定用于制冷模式。如果操作条件包括节能条件，则固定常数可以被减小或增大。例如，如果空调系统正在以制冷模式和节能模式的操作条件运转，则固定常数可以增加2℃；而如果空调设备正在以加热模式和节能模式的操作条件运转，则固定常数可以减小1℃。如果操作条件包括湿度补偿模式，则固定常数和可变常数可以根据当前测量的室内湿度的范围来不同地确定。固定常数和可变常数可以根据空调设备和外界(例如，窗户侧)之间的距离来不同地确定。
图3是示出通过在空调设备中设置舒适温度来控制室内温度的过程的流程图。
参照图3，如果用户通过输入单元240以适用性舒适算法来启动空调设备，则控制单元200在步骤311检测到这点，并且在步骤313收集与当前时间对应的预定时段的先前室外温度数据。随后，通过使用所收集的先前室外温度数据来计算先前的指数加权滑动平均温度，如公式1所示。这里，通过使用一周(从2天前到8天前)的室外温度数据Tout(n-2)-Tout(n-8)，公式1用相应日子的每个加权值1-f乘以相应日子的每个室外温度，并且将它们相加
(Tout(n-2)+aTout(n-3)+bTout(n-4)+cTout(n-5)+dTout(n-6)+eTout(n-7)+fTout(n-8))；并且通过用加权值的和(1+a+b+c+d+e+f)除计算值的和来获得先前的指数加权滑动平均温度。这里，加权值1-f被设置使得最近日子的加权值变得越大，并且每个值被确定在0和1之间的范围内(1>a>b>c>d>e>f>0)。因此，先前的指数加权的滑动平均温度可以通过对预定时段测量的先前室外温度乘以每个预定的加权值并且计算平均来获得。
随后，控制单元200在步骤315通过使用先前的指数加权滑动平均温度来计算当前指数加权滑动平均温度。当前的指数加权滑动平均温度可以通过使用公式2来计算。当前的指数加权滑动平均温度可以通过先前的指数加权滑动平均温度乘以预定加权值α，昨天的室外温度Tout(n-1)乘以加权值，并且将它们相加来获得。这里，昨天的室外温度的加权值Tout(n-1)是1-α，并且推荐将加权值设置为大于0.5以便赋予指数加权滑动平均温度更多权重。
在如上所述计算出当前的指数加权滑动平均温度之后，控制单元200在步骤317使用它来设置舒适温度。这里，舒适温度可以通过使用常数A和B来获得，其中常数A和B是通过对指数加权滑动平均温度和室内舒适性的回归分析在实验上获得的。即，如果通过实验对指数加权滑动平均温度和室内舒适性执行回归分析，则室内舒适温度具有从加权滑动平均温度的特定点线性增加的特性，如图1中所示。即，如图1中所示，舒适温度保持在值B直到指数加权滑动平均温度达到大约10℃，并且在达到10℃之后随着倾斜度A线性增加。因此，舒适温度可以通过用A乘通过公式2计算出的当前的指数加权滑动平均温度并且将B加到结果来获得。此外，可以通过分析当前的指数加权滑动平均温度来确定用于制冷模式或制热模式的舒适温度。在本发明的实施例中，如果当前的指数加权滑动平均温度超过10℃，则舒适温度可以被设置用于制冷模式，而如果当前的指数加权滑动平均温度低于10℃，则舒适温度可以被设置用于制热模式。
在如上所述设置舒适温度之后，控制单元200在步骤319控制温度调节单元250根据所设置的舒适温度来调节温度。这里，如果舒适温度被设置用于制冷模式，则控制单元200通过控制温度调节单元250的制冷器驱动单元253来以舒适温度执行制冷模式，而如果舒适温度被设置用于制热模式，则它通过控制温度调节单元250的制热器驱动单元255来执行制热模式。在以舒适温度控制室内温度的同时，控制单元200通过室内检测单元260检测室内温度，并且它控制温度调节单元250以便室内温度被维持在所设置的舒适温度。舒适温度被维持直到下一个设置时间。
室外温度具有日温度差。即，室外温度在日出前最低并且在白天最高。因此，推荐根据室外温度的变化来重置空调设备的舒适温度。即，通过设置预定时间点或时间区间，在步骤321，如果达到预定时间，则控制单元200检测室内温度，通过室外温度检测单元220来检测室外温度，并且在相应日子的相应时间将室外温度数据存储在存储单元210中。随后，控制单元200返回到步骤313，收集来自存储单元210的预定时段的相应时间的室外温度数据，并且通过使用公式1来计算先前的指数加权滑动平均温度。随后，控制单元在步骤315通过使用计算出的先前的指数加权滑动平均温度和昨天的相应时间的室外温度数据来计算当前的指数加权滑动平均温度。随后，控制单元200在步骤317通过应用值A和B到在相应时间计算的当前的指数加权滑动平均温度来重新计算舒适温度。随后，控制单元200通过使用新设置的舒适温度来控制室内温度。这里，如果用于设置舒适温度的时间区间短，则舒适温度可以根据温度变化更精确地设置。
重复以上舒适温度的控制直到空调设备被关掉；并且，如果对于关掉空调设备的请求被生成，则控制单元200在步骤323识别出该请求并且终止对空调设备的控制。
图4是示出根据本发明的另一实施例的通过在空调设备中设置舒适温度来控制室内温度的过程的流程图。
参照图4，如果空调设备被开启，则控制单元200在步骤411检测到这点，在步骤413收集预定时段的室外温度，并且通过使用它们来计算先前的指数加权滑动平均温度。随后，控制单元200在步骤415通过使用先前的指数加权滑动平均温度和基础日的室外温度来计算当前的指数加权滑动平均温度，并且它在步骤417通过将值A和B应用到当前的指数加权滑动平均温度来获得舒适温度。当计算舒适温度时，控制单元200可以根据当前的指数加权滑动平均温度来计算舒适温度用于制冷模式或制热模式。即，如上所述，如果当前的指数加权滑动平均温度低于10℃，则舒适温度可以被设置用于制热模式，而如果当前的指数加权滑动平均温度高于10℃，则舒适温度可以被设置用于制冷模式。
随后，控制单元200在步骤419通过分析用于控制空调设备的优先模式来设置舒适温度以用于控制实际温度。这里，优先模式可以包括节能模式、正常模式和最大舒适优先模式以用于在制热或制冷模式下控制室内温度。在这种情况下，可以通过使用公式4来设置舒适温度。在制冷模式中，控制单元200在步骤419检测出节能模式，并且在步骤421以Tcomf+C来设置舒适温度。在制冷模式中，控制单元200可以在步骤419检测最大舒适控制模式，并且在步骤425以Tcomf-C来设置舒适温度。在制冷模式中，控制单元200可以在步骤419检测出正常模式，并且在步骤423以Tcomf来设置舒适温度。此外，在制热模式中，控制单元200可以在步骤419检测出节能模式，并且在步骤421以Tcomf-C来设置舒适温度。在制热模式中，控制单元200可以在步骤419检测出最大舒适控制模式，并且在步骤425以Tcomf+C来设置舒适温度。在制热模式中，控制单元200可以在步骤419检测出正常模式，并且在步骤423以Tcomf来设置舒适温度。
在如上所述设置舒适温度之后，控制单元200在步骤427控制温度调节单元250以所设置的舒适温度来调节温度。如果在以所设置的舒适温度控制室内温度的状态中达到预定时间，则控制单元200在存储单元210中存储当前温度，通过返回到步骤413来重复以上步骤，并且执行获得在预定时间的舒适温度的操作。重复地执行以上操作直到空调设备被关掉；并且，如果空调设备被关掉，则控制单元200在步骤431检测到这点，并且终止空调设备的操作。
当获得舒适温度时，控制单元200可以通过考虑湿度来获得舒适温度。这将稍后在控制空调设备的舒适温度的过程中描述。
如上所述，根据本发明的实施例的空调设备通过使用室外温度来设置舒适温度以控制室内温度。为此，控制单元200从存储在存储单元210中的数据库或从外部天气服务器收集最近几天的室外温度数据。这里，收集室外温度数据的时段不限，并且可以进一步延长。随后，控制单元200通过将与每天对应的加权值应用到对预定时段收集的室外温度数据来计算一天的指数加权滑动平均温度，如公式1所示，并且它通过使用结果来计算出相应日子的指数加权滑动平均温度，如公式2所示。
随后，控制单元200根据指数加权滑动平均温度识别出制冷或制热模式，并且如果识别出优先模式和/或湿度补偿模式，则选择值A和B用于计算舒适温度。最终，控制单元200可以通过如公式3所示将指数加权滑动平均温度乘以常数A并且加上常数B来获得室内舒适温度Tcomf。这里，常数A和B可以具有实验上预计算的值，或者可以通过动态地计算来应用。一般，在安装在家中的空调设备的情况中，预计算的常数A和B可以用于减少计算的工作。
根据本发明的实施例的空调设备和系统使用适应性舒适算法用于舒适控制，并且适应性舒适算法可以通过逻辑编辑器来实现。这里，在适应性舒适算法的公式中使用的因子可以根据静态方法或动态方法选择。室内环境可以通过CO2传感器、居住者检测传感器和入口管理数据库来识别，其可以应用到适应性舒适算法。
图5是示出根据本发明的实施例的空调系统的配置的框图。
空调系统可以被安装在建筑或医院的环境中。
参照图5，工作站500是被空调系统的管理员使用的终端，并且工作站500提供用于监视和控制从属地连接到主控制器510的装备的接口。一个工作站500可以管理多个主控制器510。
主控制器510是连接到建筑内的所有设备并且收集并控制每个设备的状态信息的最高设备。主控制器510包括从外部源收集天气信息或者从内部数据库收集历史天气信息的功能。此外，可以通过DDC(直接数据控制)55I-55L来控制和监视另一供应商的装备(例如，照明设备561、传感器562和安全设备56L)。
网关520是用于管理具有相同功能的从属设备的设备，并且扮演总体控制同一产品组的设备的角色。网关520可以是LED照明网关或者系统空调器(SAC)网关。在根据本发明的实施例的空调系统中，网关520可以是SAC网关。SAC网关通过连接到空调设备的室内设备531-53N和室外设备541-54M来收集和控制信息，并且它可以通过它自己的存储空间和处理功能来发起简单类型的控制逻辑，诸如调度器。
室内设备531-53N可以根据温度控制的范围而不同地安装。即，室内设备531-53N可以个别地安装在不同楼层或者安装在不同位置，诸如窗户侧(外部区)和从窗户转移的侧(内部区)。此外，一个或多个室外设备541-54M可以安装在各种位置。室外设备541-54M可以包括用于检测室外温度的室外温度检测单元。此外，室外温度检测单元可以独立于室外设备541-54M被安装。
在本发明的实施例中，主控制器510提供包括与室外设备531-53N对应的标识信息(室内设备ID)、安装楼层和安装位置(外部区和内部区)的信息，并且在控制温度时相应室内设备的安装楼层和位置可以通过使用室内设备531-53N的标识信息来识别。在控制温度时，主控制器510可以检测室外温度并且存储室外温度信息。如果安装了多个室外温度检测单元，则主控制器510可以将室外温度信息与室外温度检测单元的位置信息一起存储。此外，按照天和小时来存储由室外温度检测单元输出的室外温度信息，通过使用在每天的舒适温度的计算点(即，设置时间)的相应时间带的室外温度来获得指数加权滑动平均温度，通过应用与室内设备531-53N的安装位置和优先模式对应的常数A和B来设置舒适温度，并且根据所设置的舒适温度来控制室内设备531-53N。
具有以上配置的空调系统必须控制每个空调设备(即，室内设备531-53N)。为此，工作站500和/或主控制器510提供控制逻辑的写环境，以便建筑的管理员可以容易地应用节能算法。这里，控制逻辑写入由空调系统的管理员人通过工作站500独立地操作和控制终端装备(室内设备531-53N)的条件的列表中，并且控制逻辑以软件形式存储在主控制器510或工作站500中。空调系统可以通过控制逻辑连接到每个设备，并且可以执行对装备的控制。
图6是示出空调系统中用于控制空调设备的控制逻辑的示例的框图。
参照图6，为了容易地应用适应性舒适算法，管理员必须通过工作站500或主控制器510来控制每个室内设备531-53N。这里，室内设备531-53N的用于设置舒适温度的输入因子可以包括最近几天的室外温度信息(天气信息)、操作模式、优先模式和常数A和B，如图6中所示。
这里，操作模式可以是静态模式和动态模式之一。静态模式通过使用预计算的常数值A和B来设置舒适温度，并且动态模式基于在建筑或医院的环境中测量的常数值A和B来设置舒适温度。工作站500或主控制器510在图6中所示的控制逻辑中以拨动形式在操作模式的输入区域中显示静态或动态模式，并且根据管理员的选择可以设置期望的操作模式。
此外，在优先模式中，可以选择节能模式、正常模式和舒适优先模式之一。即，在获得舒适温度之后，所设置的舒适温度可以通过预定的常数C来调节。在制冷模式情况下，选择正常模式并且所计算的舒适温度Tcomf被原样使用。在控制高于舒适温度的温度的情况下，节能模式被选择并且以Tcomf+C来设置舒适温度。在控制低于舒适温度的情况下，舒适模式被选择并且以Tcomf-C来设置舒适温度。此外，在制热模式情况下，正常模式被选择并且所计算的舒适温度Tcomf被原样使用。在控制低于舒适温度的温度的情况下，节能模式被选择并且以Tcomf-C来设置舒适温度。在控制低于舒适温度的温度的情况下，舒适优先模式被选择并且以Tcomf+C来设置舒适温度。根据在优先模式的区域中生成的输入(例如，触摸)的数量，工作站500或主控制器510通过在图6中所示的控制逻辑中拨动来显示节能模式、正常模式和舒适优先模式，并且根据管理员的选择来设置优先模式。
此外，管理员可以通过选择显示在控制逻辑中的常数A或常数B的区域来手动地输入期望的常数值。如果通过图6中所示的控制逻辑输入了期望的模式或常数值，则主控制器510可以设置相应室内设备的舒适温度Tcomf。
这里，指数加权滑动平均温度和舒适温度的分布可以表现为与图1中所示的图案相同。根据空调系统的各种操作条件不同地设置舒适温度。因此，在期望条件下的舒适温度可以通过根据这样的条件来确定常数A或常数B的值来设置。条件可以包括制冷/制热模式、湿度和/或室内设备的安装位置。首先，可以根据指数加权滑动平均温度来设置制冷或制热模式。这里，如果指数加权滑动平均温度超过10℃，则可以设置制冷模式，并且如果指数加权温度低于10℃，则可以设置制热模式。此外，室内舒适温度可以通过使用与湿度一起考虑以便获得室内加权滑动平均温度的值A和B来控制，并且通过根据到窗户的距离划分成外部区和内部区可以应用A和B的不同值。如果距离短，则室内舒适温度可以通过分类成所有区来控制。在这种情况下，常数A和常数B可以如表2中所示设置。
表2
Figure GDA0002215731130000161
Figure GDA0002215731130000171
主控制器510存储表2中所示的常数A和B的值，并且它在计算舒适温度时可以通过根据室内设备的条件选择常数A和B的适当值来获得舒适温度。在计算舒适温度之后，主控制器510可以通过根据室内条件设置舒适温度来控制空调系统的室内设备。即，主控制器510可以通过根据建筑的居住者的反应选择正常模式、节能模式和舒适优先模式之一来控制室内温度。
图7是示出空调系统中控制安装在建筑中的空调设备的温度的过程的流程图。
参照图7，如果操作以适应性舒适算法开始，主控制器510在步骤711从存储在系统中的数据库或者从外部天气服务器收集近几天的室外温度数据。这里，收集温度数据的周期假设为一周，但是周期可以不限于一周。此外，可以从安装在外界的室外温度检测单元来获得存储在系统的数据库中的室外温度，并且室外温度检测单元可以安装在室外设备541-54M中或者独立于室外设备安装。
在如上所述收集室外温度数据之后，主控制器510如公式1所示通过使用所收集的室外温度数据来计算先前的指数加权滑动平均温度。先前的指数加权滑动平均温度可以通过预定时段检测的室外温度乘以每个预定的加权值并且计算平均来获得。公式1通过在从2天前到8天前的相同时间点检测到的室外温度乘以每个相应的加权值并且获得平均来计算先前的指数加权滑动平均温度Trm(n-1)。随后，主控制器510如公式2所示通过使用先前的指数加权滑动平均温度Trm(n-1)和基础日的室外温度来获得当前的指数加权滑动平均温度Trm(n)。这里，基础日可以是前一天。在本发明的实施例中，基础日被设置为昨天，并且可以通过使用昨天的室外温度和先前的指数加权滑动平均温度来获得当前的指数加权滑动平均温度。或者，如果基础日被设置为今天，则可以使用今天的室外温度，并且可以通过使用从1天前到7天前的室外温度来获得先前的指数加权滑动平均温度。
这里，根据检测单元的数量可以计算多于一个指数加权滑动平均温度。即，如果安装了室外温度检测单元，则主控制器510可以计算指数加权滑动平均温度。然而，如果安装了多于一个室外温度检测单元并且通过每个室外温度检测单元检测到不同的室外温度，则主控制器510可以计算多于一个指数加权滑动平均温度。在这种情况下，当设置舒适温度时识别室内设备531-53N的安装位置，并且可以通过分析室外温度检测单元和室内设备的安装位置来设置不同的舒适温度。
随后，主控制器510在步骤715通过分析计算的当前指数加权滑动平均温度来设置室内设备531-53N的制冷或制热模式。即，如果当前指数加权滑动平均温度低于10℃，则主控制器510在步骤715检测到它并且在步骤719为室内设备设置制热模式。如果指数加权滑动平均温度高于10℃，则主控制器510在步骤715检测到它并且在步骤717为室内设备531-53N设置制冷模式。
此外，主控制器510在步骤724分析室内设备的安装位置。即，主控制器510知道每个室内设备531-53N的安装位置，并且可以根据室内设备的安装位置在步骤723设置内部区或者在步骤727设置外部区。如果不考虑内部区和外部区的安装位置，则主控制器510在步骤725设置“所有区”。此外，主控制器510在步骤731分析对湿度的考虑。即，如果设置了湿度调节，则主控制器510在步骤735设置适应性舒适模型用于湿度补偿；否则，它在步骤733设置基于温度的适应性舒适模型。
在如上所述识别用于设置舒适温度的条件(例如，制冷/制热模式、到窗户的距离和湿度调节)之后，主控制器510在步骤751通过选择用于相应条件的值A和B来计算舒适温度。即，如果根据指数加权滑动平均温度确定了制冷/制热模式，并且如果识别出控制区和湿度补偿控制，则主控制器510可以从表2选择值A和B用于计算舒适温度。当通过使用所选择的值A和B来计算舒适温度时，主控制器510可以通过相应日的指数加权滑动平均温度乘以常数A并加上常数B来计算室内舒适温度Tcomf，如公式3所示。
随后，主控制器510在步骤761分析优先模式，并且在步骤763至767根据结果来最终设置舒适温度。这里，优先模式可以包括节能模式、正常模式和舒适优先模式。如果选择正常模式，则主控制器510在步骤765原样应用在步骤751计算的舒适温度。如果选择节能模式，则在步骤763以Tcomf+C设置制冷模式，并且以Tcomf-C设置制热模式。如果选择舒适优先模式，则在步骤767以Tcomf-C设置制冷模式，并且以Tcomf+C设置制热模式。即，根据操作模式计算的舒适温度可以最终通过建筑的管理员选择的优先模式来修改，并且舒适温度最终根据节能模式、正常模式或者舒适优先模式来确定，如公式4所示。例如，值C可以被设置为2，并且节能模式和舒适优先模式可以通过舒适温度加2或者舒适温度减2来操作。然而，值C可以不固定，并且可以是可变的。
在如上所述设置舒适温度之后，主控制器510向室内设备531-53N发送所设置的舒适温度，并且以所设置的舒适温度来控制每个室内设备531-53N。这里，如果控制室内设备531-53N的温度的条件不同，则主控制器510可以通过应用与每个条件对应的值A和B来设置舒适温度。此外，可以通过分析室内设备531-53N的安装位置和操作条件来向室内设备531-53N发送每个相应的舒适温度。
此外，在预定时间可以重复图7中所示的设置舒适温度的过程。即，一天中的室外温度根据是夜晚、早晨、白天还是傍晚而可以不同。因此，合适的舒适温度可以通过设置与设置时间对应的温度改变区段并且在设置时间重复以上操作来确定。
此外，常数A和B可以使用实验上预计算的值(静态模式)或者被动态地应用(动态模式)。即，在一般办公建筑中，通过设置静态模式并且使用预计算的常数A和B可以减少计算的工作量；并且在诸如医院、工厂和幼儿园之类的具有专门目的的建筑中，可以计算和使用相应的常数A和B。建筑的管理员可以通过根据使用的目的选择操作模式(静态或动态模式)来应用算法。这里，在动态操作模式情况下，可以使用额外的参数来获得舒适温度；并且CO2传感器、居住者检测传感器和入口管理数据库可以用于获得常数A和B以便反映居住者的数量和温度环境。这里，每个参数可以根据它们应用的环境而被适当地组合。
在预定时间周期性地重复以上过程，并且空调系统根据计算舒适温度的结果来操作。在系统空调器情况中，室内温度可以通过控制室内设备的风扇旋转、改变压缩机的操作周期以及改变电子膨胀阀(EEV)的开口来控制。
最近，比中央空调系统更多的系统空调器正在为了室内空调目的安装在建筑结构中。使用诸如湿度传感器、CO2传感器和居住者检测传感器之类的额外装备的空调控制系统增加了费用，并且在现有建筑的情况下，新的安装工作在建筑管理上产生工作负担。在小型和中型建筑的环境中，通过将简单的建筑控制系统引入到集成在现有系统空调器的室内设备和室外设备中的温度传感器，可以应用舒适控制算法，而不必安装新传感器。
因此，根据本发明的实施例的空调系统可以为居住者确保舒适性，并且获得节能效果，并且通过引入诸如制冷/制热模式、内部/外部区、优先模式和湿度补偿控制之类的额外参数可以更精确地计算室内舒适温度。此外，可以减少安装和维护成本，因为在操作在静态模式的情况下除了温度传感器之外的其它传感器是不必要的。一般，系统空调器集成了温度传感器，从而额外装备实际上不必要。然而，在动态模式情况下，可以引入额外的输入参数来反映随着时间动态变化的环境。此外，根据本发明的空调系统可以通过选择图6中所示的图标形式的算法菜单来以舒适控制算法操作，而无需对于节能操作必须学习的建筑管理系统的复杂功能。当考虑到一般由熟练的工程师来执行建筑控制方案时，提供容易的用户操作环境是本发明的最大优点之一。此外，通过选择使用预计算的用于适应舒适模型的因子A、B和C的值来减少计算工作的方法，或者通过选择根据建筑环境动态地计算因子的方法，本发明可以获得对于各种建筑环境最优化的舒适温度。
虽然已经参照其各种实施例显示和描述了本发明，但是本领域技术人员将理解，可以在其中进行形式和细节上的各种改变而不脱离如由所附权利要求及其等同物定义的本发明的精神和范围。

Claims (20)

1.一种用于通过空调设备控制室内空间的室内温度的方法，该方法包括：
获得对于先前预定时段测量的室外空间的室外温度；
基于对于先前预定时段测量的所述室外温度确定基础温度；
基于所确定的基础温度和所述空调设备的操作条件来确定舒适温度；以及
根据所确定的舒适温度来控制室内空间的室内温度，
其中，该操作条件基于所述空调设备在根据距室外空间的距离预定的多个区中的位置来确定。
2.如权利要求1所述的方法，其中基础温度包括通过对预定时段周期性测量的每个室外温度应用区别的权重因子而计算出的室外温度的平均，并且，其中用于稍后测量的室外温度的区别的权重值大于用于先前测量的室外温度的区别的权重值。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定基础温度包括：
如果到达预定时间，则测量室外温度；
存储所测量的室外温度；以及
基于对于预定时段测量的室外温度当中的在预定时间测量的室外温度，确定基础温度。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定舒适温度包括：
确定与操作条件对应的可变常数和固定常数；以及
通过基础温度乘以可变常数并加上固定常数来设置舒适温度。
5.如权利要求4所述的方法，其中固定常数和可变常数是通过对基础温度和舒适温度之间的分布关系的回归分析获得的常数。
6.如权利要求4所述的方法，其中固定常数和可变常数根据包括基础温度的范围而不同地确定。
7.如权利要求4所述的方法，其中如果操作条件指示需要节能操作则固定常数被加到预定温度或者从预定温度减去。
8.如权利要求4所述的方法，其中如果操作条件指示需要湿度调整操作，则固定常数和可变常数根据包括当前测量的室内湿度的范围而不同地确定。
9.如权利要求4所述的方法，其中固定常数和可变常数根据空调设备和室外空间之间的距离而不同地确定。
10.如权利要求1所述的方法，其中，确定该操作条件还基于如下中的至少一个：
是否需要节能操作，
是否需要湿度调节操作，或
是否需要严格的温度控制。
11.一种空调设备，包括：
检测单元，被配置为获得对于先前预定时段测量的室外空间的室外温度；
存储单元，被配置为存储所述检测单元所测量的室外温度和所述空调设备的操作条件的信息；以及
控制单元，其被配置为基于对于先前预定时段测量的所述室外温度来确定基础温度，基于所确定的基础温度和所述空调设备的操作条件来确定舒适温度，并且根据所确定的舒适温度来控制室内空间的室内温度，
其中，该操作条件基于所述空调设备在根据距室外空间的距离预定的多个区中的位置来确定。
12.如权利要求11所述的空调设备，其中基础温度包括通过对预定时段周期性测量的每个室外温度应用区别的权重因子而计算出的室外温度的平均，并且，其中用于稍后测量的室外温度的区别的权重值大于用于先前测量的室外温度的区别的权重值。
13.如权利要求11所述的空调设备，其中如果到达预定时间，则控制单元还配置为：测量室外温度，存储所测量的室外温度，并且基于对预定时段测量的室外温度当中的在预定时间测量的室外温度来确定基础温度。
14.如权利要求11所述的空调设备，其中控制单元确定与操作条件对应的可变常数和固定常数，并且通过基础温度乘以可变常数并且加上固定常数来设置舒适温度。
15.如权利要求14所述的空调设备，其中固定常数和可变常数是通过对基础温度和舒适温度之间的分布关系的回归分析获得的常数。
16.如权利要求14所述的空调设备，其中固定常数和可变常数根据包括基础温度的范围而不同地确定。
17.如权利要求14所述的空调设备，其中如果操作条件指示需要节能操作则固定常数被加到预定温度或者从预定温度减去。
18.如权利要求14所述的空调设备，其中检测单元测量湿度和固定常数，并且
其中，如果操作条件指示需要湿度调整操作，则可变常数根据包括当前测量的室内湿度的范围而不同地确定。
19.如权利要求14所述的空调设备，其中固定常数和可变常数根据空调设备和室外空间之间的距离而不同地确定。
20.如权利要求11所述的空调设备，其中，确定该操作条件还基于如下中的至少一个：
是否需要节能操作，
是否需要湿度调节操作，或
是否需要严格的温度控制。
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