CN106164596B - 用于控制hvac系统中的能量的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

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。本公开基于上述技术可被应用到智能服务(诸如智能家居、智能建筑、智能城市、智能汽车、相连的汽车、医疗保健、数字化教育、智能零售、安保和安全服务)。用于控制供热通风与空气调节系统(HAVC)中的能量的方法包括：确定用户是否不在用于能量控制的使用空间中；如果用户不在，通过使用用户的离开和到达概率以及离开时间长度的概率分布确定是否启动能量控制，其中，用户的离开和到达概率以及离开时间长度的概率分布是基于先前存储的数据确定；当确定启动能量控制时，基于先前收集和存储的数据，确定针对多个时间间隔中的每个时间间隔的离开概率和针对在每一时间间隔内发生的外出时间长度的概率分布；基于根据确定的概率分布计算的用户到达概率，选择用于执行能量控制的时间间隔。

Description

用于控制HVAC系统中的能量的方法和设备
技术领域
与示例性实施例相一致的设备和方法涉及控制供热通风与空气调节(HAVC)系统中的能量以便在楼宇管理系统中有效地节约能源。
背景技术
互联网(人类产生并消费信息的以人为中心的连通性网络)现在正在向分布式实体(诸如物品)在无人为干预下交换并处理信息的物联网(IoT)演变。万物网(IoE)(IoT技术与通过与云服务器的连接的大数据处理技术的结合)已出现。由于技术元素(诸如“感测技术”、“有线/无线通信与网络基础设施”、“服务接口技术”和“安全技术”)已被IoT实现所要求，所以传感器网络、机对机(M2M)通信、机器类型通信(MTC)等最近已被研究。
这样的IoT环境可提供这样的智能互联网技术服务：通过收集和分析在已连接的物品中产生的数据以为人类生活创造新价值。IoT通过现有的信息技术(IT)和各种工业应用之间的融合和结合可被应用到各种领域，包括智能家居、智能建筑、智能城市、智能汽车或相连的汽车、智能电网、医疗保健、智能家电和先进的医疗服务。
通常，建筑物(诸如旅店)可具有用于有效地控制能量的能量控制系统。能量控制系统可使用门锁或运动传感器来执行占用检测(或者确定用户是否在房间内)，并且如果确定用户不在房间内，能量控制系统可基于所述结果执行挫折(setback)控制。如这里使用的术语“挫折控制”可指用于暂时改变设定的温度以便在低能量使用时间(诸如夜晚时间)中节省能量。挫折控制方法可在检测到用户不在时立即启动控制，或者直到用户不在被检测到后用户不在持续了预定时间段挫折控制可开始控制。在前者的情况下，如果用户在短时间外出后回到房间，则与用户一直待在房间相比，能量消耗可能更高。原因就在于由于瞬时温度控制，当用户很快地回到房间时，与正常在房间相比，需要更多的能量消耗。在后者的情况下，可能在用户离开之后挫折控制被启动之前的预定时间段内发生额外的能量消耗。
在使用固定值的静态挫折控制的情况下，当用户外出返回房间时，将房间的温度返回到正常温度所需的时间会需要很长时间，所以在这段时间内可能无法使用户感到舒适。因此，即使用户的外出时间很长，为节约能量而关闭电源可能不当。此外，针对每一装置考虑装置的老化程度来确定可在预定时间内改变的温度并且基于已确定的温度执行动态挫折控制是有可能的。然而，由于这个方法没有考虑用户的返回时间，其能量效率或许不高，并且这个方法甚至在用户返回时间未使用户感到舒服，类似于静态挫折控制。此外，即使使用门锁或运动传感器检测占用(或用户的存在)的方法也不足以覆盖各种情况(诸如运动传感器有盲点的情况或者有很多用户的情况)的全部。
发明内容
技术问题
以上信息仅被呈现为背景信息以帮助对本公开的理解。关于上述描述中的任何一项是否可用作对于本公开的现有技术，没有确定且没有断言。
技术解决方案
一个或更多个示例性实施例的各个方面至少解决上述问题和/或缺点中的一个或更多个并且提供下述至少一些优点。相应地，示例性实施例的一方面提供通过使用在使用空间中通过网络连接的装置和传感器来执行能量控制并增加占用检测的精度的方法和装置。
示例性实施例的另一方面提供用于分析与用户特征相应的占用样式并基于占用样式执行能量控制的方法和装置。
根据示例性实施例的一方面，提供了一种用于在气候控制系统中控制能量的方法，所述方法包括：确定用户是否不在用于能量控制的使用空间；响应于用户在使用空间，通过使用用户的离开概率、用户的到达概率和离开时间长度的概率分布确定是否启动能量控制，其中，用户的离开概率、用户的到达概率和离开时间长度的概率分布是基于先前收集和存储的数据确定的；响应于确定启动能量控制，基于先前收集和存储的数据，确定在多个时间间隔中的每一时间间隔的离开概率并确定针对每一时间间隔的离开时间长度的概率分布；基于用户的到达概率，选择用于执行能量控制的目标时间间隔，其中，用户的到达概率是基于确定的概率分布计算所得，并且计算针对选择的目标时间间隔的目标温度；并且根据选择的时间间隔和计算的目标温度设置用于执行能量控制的预订。
确定概率分布的步骤可包括：收集关于用户的信息并收集关于用户空间的周围环境的信息；基于收集的信息，收集包括具有与用户的特征类似特征的用户的用户群的离开样式信息和到达样式信息；并且基于收集的样式信息，确定每一时间间隔的离开概率以及在每一时间间隔发生的离开时间长度的概率分布。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且计算目标温度的步骤可包括：确定包括具有与用户的特征类似特征的用户的用户群的期望的温度，并确定当HVAC系统的电源关闭时保持的房间温度；选择计算的用户到达概率高于或者等于预定阈值并且能量控制将被执行的时间间隔；并且基于期望的温度和房间温度计算针对选择的时间间隔的目标温度。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且设置预订的步骤可包括：基于HVAC系统的特性，计算能量控制所需的预热时间；确定用于HVAC系统的操作预订信息；并且基于计算的预热时间和确定的操作预订信息设置预订。
确定用户是否不存在的步骤可包括基于门锁的状态、从至少一个传感器输出的数据以及至少一个位于使用空间中并连接到网络或网关的装置的当前状态中的至少一个确定用户是否不存在。
先前收集和存储的数据可包括用户数据、环境数据、建筑数据和能量控制系统数据。用户数据可包括用户的性别、用户的年龄、旅行的目的、旅行时间、同伴的数量和同伴的年龄中的至少一个。环境数据可包括日期、星期和天气中的至少一个。建筑数据可包括建筑物所处的区域的特点、关于建筑物周围的信息、与建筑物附近的事件相关的数据和建筑物的过去或当前用户特定的占用样式中的至少一个。能量控制系统数据可包括与先前的能量控制执行相关的数据。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且确定是否启动能量控制的步骤可包括如果外出的时间长度预计超出在用户不在时HVAC系统的电源应保持开启的最短时间，则启动能量控制。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且最短时间是当HVAC系统的电源开启时每单位时间的能量消耗超过当HVAC系统的电源在关闭后再次被开启时用于将房间温度返回到先前的温度的每单位时间的能量消耗的时间。
所述方法还可包括，当确定启动能量控制时，确定是否存在用于能量控制的先前预订的信息，并且响应于存在先前预订的信息，基于先前预订的信息设置用于执行能量控制的预订。
所述方法还可包括计算基于设置预订的调度信息的能量消耗量，并且计算在使用空间的房间温度保持恒定时发生的能量消耗量；并且存储计算的信息以将存储的信息用于将来的能量控制。
根据另一示例性实施例的一方面，提供了一种用于在气候控制系统中控制能量的设备，包括：存储器，被配置用于存储用户相关的信息和建筑物相关的信息；温度传感器，被配置用于检测用于能量控制的使用空间的房间温度；以及温度控制器，被配置用于：响应于用户不存在，通过使用用户的离开概率、用户的到达概率和离开时间长度的概率分布确定是否启动能量控制，其中，用户的离开概率、用户的到达概率和离开时间长度的概率分布是基于先前收集和存储在存储器中的数据确定的；响应于确定启动能量控制，基于先前收集和存储的数据确定针对多个时间间隔中的每个时间间隔的离开概率和针对每一时间间隔的离开时间长度的概率分布；基于根据确定的概率分布计算的用户到达概率，选择用于执行能量控制的目标间隔，并且计算针对选择的目标时间间隔的目标温度；根据选择的目标时间间隔和计算的目标温度，设置用于执行能量控制的预订。
温度控制器可被配置用于：收集关于用户的信息以及关于使用空间的周围环境的信息；基于收集的信息，收集包括具有与用户的特征类似特征的用户的用户群的离开样式信息和到达样式信息；基于收集的样式信息，确定针对每一时间间隔的离开概率和针对在每一时间间隔发生的离开时间长度的概率分布。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且温度控制器可被配置用于：确定包括具有与用户的特征类似特征的用户的用户群的期望的温度，并确定当HVAC系统的电源关闭时被保持的房间温度；选择计算的用户到达概率高于或者等于预定阈值并且能量控制将被执行的时间间隔；并且基于期望的温度和房间温度计算针对选择的时间间隔的目标温度。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且温度控制器可被配置用于：基于HVAC系统的特点计算能量控制所需的预热时间；确定用于HVAC系统的操作预订信息；并且基于计算的预热时间和确定的操作预订信息设置预订。
温度感测单元可被配置用于基于门锁的状态、从至少一个传感器输出的数据以及至少一个位于使用空间并连接到网络或网关的装置的当前状态中的至少一个确定用户是否不存在。
先前收集和存储的数据可包括用户数据、环境数据、建筑数据和能量控制系统数据，用户数据可包括用户的性别、用户的年龄、旅行的目的、旅行时间、同伴的数量和同伴的年龄中的至少一个，环境数据可包括日期、星期和天气中的至少一个，建筑数据可包括建筑物所处区域的特征、关于建筑物周围的信息、与建筑物附近的事件相关的数据和建筑物的过去或当前用户特定的占用样式中的至少一个，并且能量控制系统数据可包括与先前的能量控制执行相关的数据。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且温度控制器可被配置用于如果外出的时间长度预计超出在用户不在时HVAC系统的电源应保持开启的最短时间，则启动能量控制。
气候控制系统可以是供热、通风、与空气调节(HVAC)系统，并且最短时间可以是当HVAC系统的电源开启时的每单位时间的能量消耗超过当HVAC系统的电源在关闭后再次被开启时用于将房间温度返回到先前的温度的每单位时间的能量消耗的时间。
温度控制器可被配置用于当确定启动能量控制时确定是否存在用于能量控制的先前预订的信息，并且响应于存在先前预订的信息，基于先前预订的信息设置用于执行能量控制的预定。
温度控制器可被配置用于计算基于设置预订的调度信息的能量消耗量，并计算在使用空间的房间温度保持恒定时发生的能量消耗量；并且存储计算的信息以将存储的信息用于将来的能量控制。
根据另一示例性实施例的一方面，提供了一种控制房间的温度的方法，所述方法包括：确定用户是否在房间里；并且响应于用户在一段时间内不在房间内，启动温度控制序列，并且温度控制序列包括：确定在时间间隔内用户到达的概率；根据确定的概率调整房间的温度。
确定用户是否在房间的步骤可包括检测锁中的卡钥匙和使用运动传感器检测运动中的至少一个。
确定在时间间隔内用户到达的概率可包括：收集关于用户的离开习惯和到达习惯的信息；基于用户的离开习惯和用户的到达习惯，确定在多个时间间隔中的每个时间间隔中用户到达的概率；并且通过将当前时间间隔与多个时间间隔中的每个时间间隔进行比较，确定在当前时间间隔中的用户到达概率。
通过结合附图公开本公开的示例性实施例的以下详细的描述，本公开的其它方面、优点和突出的特征将对本领域的技术人员变得清楚。
附图说明
通过结合附图进行的以下描述，本公开的特定示例性实施例的以上和其他方面、特征以及优点将更加清楚，其中：
图1a和图1b示出根据示例性实施例的依据加热设备的开启/关闭操作的温度变化和能量消耗；
图2示出根据示例性实施例的用于执行挫折控制(setback control)的系统的配置；
图3示出根据示例性实施例的挫折控制处理；
图4示出根据示例性实施例的确定针对挫折控制的基于用户样式的时间间隔概率分布的处理；
图5示出根据示例性实施例的针对挫折控制的特定时间间隔的目标温度设置处理；
图6示出根据示例性实施例的针对挫折控制的系统操作预定方法；以及
图7示出根据示例性实施例的针对挫折控制的能量使用计算方法。
在整个附图中，相同参考标号将被理解为指示相同部件、组件和结构。
具体实施方式
提供以下参照附图的描述以帮助全面理解由权利要求及其等同物限定的本发明的示例性实施例。所述描述包括各种具体细节以帮助该理解，但是这些细节仅被认为是示例性的。因此，本领域的普通技术人员将认识到：可在没有脱离本公开的范围和精神的情况下，可对这里描述的实施例进行各种改变和修改。另外，为了清楚和简明，可省略公知功能和结构的描述。
以下描述和权利要求中使用的术语和词语不限于书面含义，而是，仅由发明人用来实现对本发明清晰且一致的理解。因此，对本领域的技术人员而言显然的是示例性实施例的以下描述仅被提供用于说明目的，而不是用于限制由权利要求及其等同物限定的本公开的目的。
应理解除非上下文清楚地另有所指，否则单数形式包括复数形式。因此，例如，参照“组件表面”包括参照这样表面中的一个或更多个表面。
术语“基本上”的意思是被引用的特征、参数或者值不需要被准确地实现，但是偏差或变化(包括例如，公差、测量误差、测量精度限制和本领域中技术人员已知的其他因素)可按照不排除特征旨在提供的效果的数量而出现。
当诸如“……中的至少一个”的表达在一列元素之后，其修饰整个元素的列表并且不修饰列表中的个别元素。
一个或更多个示例性实施例提供一种用于为了在用户不在特定空间期间有效且高效地控制供热、通风与空气调节(HVAC)，使用通过网关(GW)或者用作GW的装置(例如，手机、TV、空调、机顶盒(STB)、冰箱、机器人清洁器、平板个人电脑(PC)、台式PC等)被连接到以及被控制/监控的多种装置和传感器的状态来确定用户占用(或者确定用户是否在房间里)的方法以及针对用户的舒适度并基于用户占用的样式而设计的的能量节约方法。气候控制是用于提供热舒适和可接受的室内空气质量(诸如温度、湿度、细尘浓度等)的方法。
为了根据示例性实施例的能量控制，在预定期间内可将用户的离开时间、到达时间和耗费的离开时间长度存储在服务器或者网关中。此外，可将HVAC系统的日期、星期、时区、温度、湿度、日照量、提供的能量、室温和所述控制历史存储在服务器或者网关中。此外，可从管理建筑物(例如，旅馆(能量控制的主体))的系统收集关于客人的数量、客人的性别、房间的温度和HVAC控制状态的数据，并且可在能量控制算法中反映已收集的数据。此外，涉及关于建筑物周边的信息的数据可被收集并在能量控制中被体现。
在下面的描述中，根据本公开的实施例的能量控制方法将被划分为四个方法：占用检测方法、用于分析用户离开/到达样式的数据收集和处理方法、基于样式的挫折方法和基于用户到达概率的挫折控制方法。此外，术语‘能量控制’将与“挫折控制”互换使用。
首先，将描述根据示例性实施例的用于挫折控制的占用检测方法。
为了更加精确的占用检测，根据示例性实施例，通过将使用空间中的装置或传感器连接到网络或者网关并反映装置的状态(例如，电源开启/关闭状态、网络(诸如无线局域网(WLAN))的连接状态等)来确定占用是有可能的。与仅使用门锁或运动传感器确定占用的传统方法相比，通过利用这个信息来提高占用检测结果的可靠性是有可能的。
在一个示例性实施例中，占用可根据以下情形中的至少一个来确定(诸如，可确定用户在房间中)：(1)如果卡钥匙被插入(或插入)、(2)如果运动感测或装置控制已发生、(3)如果在用户不在的状态时门锁的状态被改变并且然后通过传感器已经完成感测或者在与网络连接的装置中已发生控制、以及(4)如果用户的手机、平板PC或膝上型计算机被连接到WLAN以访问服务。
此外，在示例性实施例中，可根据以下情形中的至少一个来确定用户离开房间：(1)如果卡钥匙未被插入、(2)如果在占用状态下门锁的状态被改变并且然后在预定时间内未完成通过传感器的感测或者在通过网络连接的装置中未发生控制、以及(3)如果用户的手机、平板PC或膝上型计算机被连接到WLAN以在执行能量控制的空间以外的空间中访问服务。
通过网络连接的装置可包括空调、冰箱、音频设备、照明装置、立灯、吹风机、咖啡壶等，并且其他装置也可通过网络被连接。传感器可包括运动传感器、接触传感器、磁传感器等。
可根据通过一个或更多个的以上条件的结合而满足预定数量的条件确定用户是出现在房间还是离开房间。
接下来，将描述根据示例性实施例的用于空间用户占用样式的识别的数据收集和处理方法。
为了有效地控制能量，预测用户的离开和到达时间是有必要的。为此，在示例性实施例中，可识别关于建筑物的周围或其他用户的空间使用样式的信息以便确定空间用户占用方式。
为了确定用户的占用方式，可收集用户数据(例如，性别、年龄、行程目的等)、环境数据(例如，日期、星期、天气等)和离开/到达时间数据。
已收集的数据可被用户数据的类型和环境数据分离，并且已分离的数据可以以时间间隔为单位被再次存储。基于以时间间隔为单位存储的数据，可计算和存储离开概率，可存储离开之后直到到达的时间分布，并且可存储关于用户将外出的概率的分布以及耗费的离开时间长度。
此外，可估计建筑物的领域特征被利用的占用时间。换言之，基于事件被安排在建筑物所处的区域的情况下事件正在发生的时间段、基于建筑物所处的区域的特征(例如，旅游区、办公区等)以及基于过去或当前特定用户的占用样式，有可能估计具有类似特征的用户的占用时间。如果这样的数据积累到某种程度，则有可能设置并使用针对每一占用样式的初始值。此外，基于建筑物周围的兴趣点(POI)信息，有可能提高占用时间的预测精度。例如，有可能通过收集建筑物所在区域的特征以及位于建筑物周围的主要设施(诸如餐馆、景点、商场、娱乐设施和活动场所)的营业和结束时间来预测用户的占用时间。此外，如果许多人待在一个房间或者与孩子在一起，他们很可能是度假的游客，并且如果一个人独自待在房间里，这个人很可能是商务客人。通过结合这些特征，有可能确定占用样式。
例如，在国际消费电子展举办期间，普遍认为大多数房间用户将在展会开放期间外出，并在展会结束后回到房间。此外，客人占用方式可依据建筑物所在区域的特征而改变。在拉斯维加斯，用户主要在夜晚使用赌博设施。因此，在许多情况下，用户如果晚上外出，他们直到深夜才会回到房间。在圣荷西，有很多出差的客人。因此，在许多情况下，用户如果早餐后外出，他们可能直到晚餐才回来。此外，在夏威夷，用户主要是游客，因此他们主要在白天外出。
接下来，将描述根据示例性实施例的基于用户样式执行挫折控制的方法。
在示例性实施例中，有可能通过计算对于与温度变化相应的能量消耗的分析的节约能量的实际需要的时间间隔的长度并将时间长度与用户空间不在样式结合来执行挫折控制。
图1a和图1b示出根据加热装置的开启/关闭操作的温度变化和能量消耗。
图1a示出当加热装置的电源在关闭一段时间后再次被开启时的温度变化和能量消耗，并且图1b示出当加热装置的电源没有关闭而一直保持开启时的温度变化和能量消耗。使用图1a和图1b中的能量消耗曲线图，有可能发现在时间T当电源一直保持开启时发生的能量消耗超出当电源在关闭一段时间后再次被开启时发生的能量消耗。因此，有可能通过使用时间T执行挫折控制以节约能量。
首先，将描述计算针对节约能量需要的时间间隔T的长度的方法。
老化程度、传热速率、使用效率、能量消耗和功能中的任何或所有可依据HVAC系统而不同。因此，在示例性实施例中，能量节约需要的最短时间长度针对每一HVAC系统来确定。已确定的最短时间长度可被存储在服务器或网关中。例如，在加热的情况下，可存储用于保持温度恒定需要的能量(＝A)超出用于在降低温度(例如，A>B)后升高温度需要的能量(＝B)的时间T。可使用当HVAC系统的电源关闭时发生的与时间相关的温度变化、当电源被开启时发生的与时间相关的温度变化以及能量消耗来确定时间T。
例如，假设当前温度是23℃并且60千瓦的能量被消耗以保持温度23℃一个小时，每分钟能量消耗是1。在这种情况下，如果加热装置的电源被关闭，房间温度可掉到19℃并且已下降的房间温度可被保持。换言之，Tempmin＝19℃。此外，如果加热装置的电源被关闭，房间温度从23℃降到19℃可花费20分钟，并且在这种情况下，温度每分钟减少0.2。此外，假设通过再次开启加热装置的电源来将房间温度从19℃升高到23℃花费10分钟，并且80千瓦的能量被消耗，温度每分钟升高0.4并且每分钟能量消耗是8。因此，如果T长于80分钟，能量节约是有可能的。
用这种方式，系统管理者可通过控制历史，确定需要多少时间以便节约能量。
更具体地说，通过每一HVAC系统消耗每个能量的温度变化可被存储在服务器或网关中。依据装置的老化程度，即使由两个装置消耗的能量相同，装置能够改变的温度也可不同。温度值改变/每小时能量消耗/外面温度也可被存储在服务器或GW中。如果这样的信息被存储在服务器中，服务器可根据客人到达时间计算并控制HVAC系统的预热/预冷却的开始时间。此外，在这样的信息被存储在GW的情况下，如果服务器向GW提供关于直到客人到达时间的剩余时间的信息，则GW可考虑HVAC系统的性能计算预热/预冷却开始时间，并且根据计算时间控制HVAC系统。
下面，将描述启动挫折控制的方法。
在示例性实施例中，可使用用户的离开/到达发生概率和离开时间长度的概率分布来启动挫折控制。可通过用户的离开/到达样式的分析来获取在每一时间间隔发生的针对离开时间长度的概率分布，并且可使用在时间间隔内发生的离开时间的长度长于用于能量节约需要的时间T的概率‘a’来执行能量控制。
如果一个时间间隔的离开时间的平均长度被表示为E(L_i)，则当a>p_t时，挫折温度控制可被开启。这里，p_t由下面的公式(1)确定。
p_t＝Us/(Us+Uw) (1)
其中，Us表示当温度在E(L_i)期间保持不变时每单位时间的平均能量消耗，并且Uw表示当随着在E(L_i)期间电源被关闭之后电源被开启温度返回到初始温度时每单位时间的平均能量消耗。
‘p_t’可乘以常值并且鉴于周围环境或条件表示为αp_t，其中‘α’是可被用户定义的常值并且可具有0≤α≤1/a的值。如果αp_t被设置得更大，则可在特定时间保持适当的温度的概率可能越高，并且节能率可能越低。相反地，如果αp_t被设置得更小，则可在特定时间保持适当的温度的概率可能越低，并且节能率可能越高。例如，在五星级旅店，其当务之急是用户的满意度，αp_t可被设置到0.8(αp_t＝0.8)以便增加用于保持适当温度的概率，并且在二星级旅店，能量节约是重要的，αp_t可被设置到0.4(αp_t＝0.4)以便增加节能率。
接下来，将描述根据示例性实施例的基于用户到达样式的动态挫折控制方法。
在示例性实施例中，挫折可基于在用户不在期间用户到达时间样式被控制以便节约能量。在当用户到达房间时用户能够感受到舒适的范围内执行挫折控制是优选的。
首先，各种方法可被使用以预测用户到达时间。例如，如果用户当前位置由于用户访问外部网络而被识别，用户的到达时间可基于从用户的当前位置到建筑物的位置的距离被预测。此外，也有可能通过利用每一时间间隔用户的到达概率或者基于已发生的离开时间间隔的针对离开时间的长度的分布来预测用户的到达时间。
此外，在普通温度控制中，除温度突然升高的情况，HVAC系统的每小时可调节温度范围可基于能量消耗来确定，并且用于挫折控制。每小时可调节温度范围依据老化程度、传热速率、使用效率和HVAC系统的功能而不同。因此，每一HVAC系统可通过收集和处理温度调节相关的数据计算多少HVAC系统在t分钟内能够调节温度，并且然后将计算值存储在服务器或者GW中以使用针对挫折控制的被存储的值。
根据示例性实施例执行挫折控制的方法如下。
首先，通过使用接近用户到达概率高的间隔中的占用温度的值控制温度并且如果在特定时间间隔到达概率高，则在所述特定时间间隔将房间温度保持在占用温度，有可能在没有剧烈能量消耗的情况下使得温度达到合适的温度。有可能依据季节确定加热/冷却或通风，并且将在温度控制器的电源关闭时给出的房间温度Tempmin与占用温度进行比较以设置挫折控制的目标温度。换言之，有可能将目标温度设置为通过将占用温度与Tempmin之间的差乘以用户回家的概率而获得的值。此外，有可能接收用户要求并且在挫折控制中反映用户的要求。
作为示例，如果用户感觉舒适的温度是21℃，Tempmin18℃，并且用户在第i个时间间隔返回房间的概率是0.74，那么在时间间隔设置的温度可以是21-{|21-18|x(1-0.74)}＝20.22℃。此外，如果在加热设备的电源关闭时给出的温度Tempmin是18℃(Tempmin＝18℃)，占用温度是23℃，并且用户的到达概率是0.65，那么挫折控制的目标温度可以是23-{|23-18|x(1-0.65)}＝21.25℃。如果到达概率超出参考值，则有可能使用预定阈值将目标温度调节到占用温度，并且如果到达概率更低于或者等于参考值时，有可能使用预定阈值执行用于关闭电源的挫折控制。
根据另一示例性实施例执行挫折控制的方法如下所述。
首先，通过使用接近用户到达概率高的间隔中的占用温度的值控制温度，并且如果在特定时间间隔到达概率高，则在特定时间间隔将房间温度保持在接近占用温度的值，有可能在没有剧烈能量消耗的情况下在预定时间内(例如，t分钟)使得温度达到合适的温度。有可能依据季节确定加热/冷却，并且将在温度控制器的电源关闭时给出的房间温度Tempmin与占用温度进行比较以设置挫折控制的目标温度。换言之，有可能将目标温度设置为通过将占用温度与能够在t分钟内达到的适合的温度之间的差乘以用户的回家概率而获得的值。此外，有可能接收用户的要求并且在挫折控制中反映用户的要求。
作为具体的示例，如果用户感觉舒适的温度是21℃，在一般能量消耗下t分钟内能够达到适合温度的温度是5℃，并且用户在第i个时间间隔返回房间的概率是0.74，那么在时间间隔中的挫折控制的目标温度可能是21-(5×0.74)＝17.3℃。此外，如果在加热设备的电源关闭时给出的温度Tempmin是18℃(Tempmin＝18℃)，占用温度是23℃，在t分钟内能够达到适合温度的温度是5℃，并且用户的到达概率是0.74，那么在时间间隔中挫折控制的目标温度是23-{5×(1-0.74)}＝max(Tempmin,21.7)＝21.7℃。如果到达概率超出参考值，则有可能使用预定阈值将目标温度调节到占用温度，并且如果到达概率低于或者等于参考值时，则有可能使用预定阈值执行用于关闭电源的挫折控制。此外，通过调整时间t，有可能调整当用户到达房间时房间温度能够达到占用温度的时间。
图2示意性地示出根据示例性实施例的用于执行挫折控制的系统的配置。
参照图2，根据示例性实施例的挫折控制系统200可包括温度感测单元210、温度控制器220和存储单元230。存储单元230可存储用户数据(例如，用户的性别、年龄、旅行目的等)、环境数据(例如，日期、星期、天气等)、建筑数据231(例如，外出/回家时间数据、用户偏好的温度、周围环境相关的数据等)以及包括针对建筑物的月份/日期/星期/时间而设置的时间间隔、针对每一时间间隔而设置的温度值、挫折控制系统的操作预定信息和能量使用信息的能量管理系统(EMS)数据233。建筑数据231可被连接到web、互联网、服务器、旅店信息系统等以存储客人信息、当地事件信息、附近POI信息等。
温度感测单元210可使用温度传感器检测房间温度，并且温度控制器220通过根据示例性实施例的挫折控制方法可控制房间温度。根据示例性实施例依据数据收集和存储方法，存储器单元230可将针对挫折控制的数据单独存储为建筑数据231和EMS数据233。
图3示出根据示例性实施例的挫折控制处理。
参照图3，挫折控制系统200在操作301可(例如，通过使用门锁或运动传感器)确定用户是否不在，并且在操作303确定在用户不在时是否开启挫折控制。换言之，通过利用用户的离开/到达发生概率和离开时间长度的概率分布，如果a>p_t，则挫折控制系统200可确定开启挫折温度控制，其中，用户的离开/到达发生概率和离开时间长度的概率分布是基于用户数据(例如，性别、年龄、旅游目的等)、环境数据(例如，日期、星期、天气等)、离开/到达时间数据和建筑物的领域特征计算所得。当确定开启挫折控制时，挫折控制系统200可在操作305确定是否有针对挫折控制系统200的操作预定信息，并且存在如果预留信息，则挫折控制系统200可在操作311依据的预留信息设置用于挫折控制的预订。如果不存在预留信息，则挫折控制系统200在操作307可基于在存储单元230中存储的数据确定针对每一时间间隔的离开发生概率和每一时间间隔发生的离开时间长度的概率分布，并且在操作309可依据已确定的概率分布选择用户到达概率高于或者等于预定值(c％)的时间间隔，并且计算针对已选择的时间间隔的目标温度。例如，如果c＝5％，则挫折控制系统200可只针对用户到达概率高于或者等于5％的时间间隔执行挫折控制。如果c＝0，则挫折控制系统200可执行针对所有时间间隔的挫折控制。如果c＝100％，则挫折控制系统200不可执行针对任何时间间隔的挫折控制。换言之，如果用户返回到房间同时直到用户返回到房间挫折控制系统200保持关闭加热/冷却设备的电源，则挫折控制系统200可通过开启加热/冷却设备的电源来开始温度控制。可使用建筑数据基于对于具有类似特征的用户的适合温度设置目标温度。此外，挫折控制系统200可基于当前温度、调度信息、已选择的时间间隔和间隔特定的目标温度计算针对挫折控制的加热/冷却设备的操作时间。挫折控制系统200可通过反映热转换延迟时间计算操作时间。在操作311，挫折控制系统200可依据计算值设置用于挫折控制的预订。
图4示出根据示例性实施例的确定用于挫折控制的基于用户样式的时间间隔的概率分布的处理。
参照图4，挫折控制系统200在操作401可收集用户信息和环境信息，并且在操作403基于建筑物信息收集离开/到达样式信息。在操作405，基于已收集的信息，挫折控制系统200可确定时间间隔特定的离开/到达概率分布和针对时间间隔特定的离开时间的长度的概率分布，并且基于根据示例性实施例的挫折控制方法选择用于执行挫折控制的时间间隔。在操作407，挫折控制系统200可存储已选取的时间间隔作为EMS数据。
图5示出根据实施例的用于挫折控制的时间间隔特定的目标温度设置处理。
参照图5，在操作501，基于建筑数据，挫折控制系统200可确定具有类似特征的用户群会感觉到舒适的期望的温度，并且确定当加热/冷却设备的电源关闭时保持的房间温度Tempmin。接下来，在操作503，挫折控制系统200可基于在图4的操作405确定的基于用户样式的时间间隔概率分布确定用户到达方式和离开时间长度的概率分布。在操作505，挫折控制系统200可选择挫折控制系统200将依据在操作501确定的温度值以及用户到达样式和外出时间长度的概率分布执行挫折控制的感兴趣的间隔，并且针对已选择的时间间隔设置目标温度，其中，在操作503确定所述用户到达样式和外出时间长度的概率分布。在操作507，挫折控制系统200可存储选择的时间间隔特定的目标温度作为EMS数据。
图6示出根据示例性实施例的用于挫折控制的系统操作预订方法。
参照图6，在操作601，挫折控制系统200可确定通过图5中的处理而设置的时间间隔特定的目标温度，并且在操作603，基于建筑数据确定针对目标温度的预热时间。预热时间是反映了所述系统的热传递延迟时间的时间。在操作605，挫折控制系统200可基于EMS数据确定系统操作预订信息。在操作607，挫折控制系统200可基于在操作601至603中确定的信息最终预订用于挫折控制的系统操作。
图7示出根据示例性实施例的用于挫折控制的能量使用计算方法。
参照图7，在操作701，挫折控制系统200可确定关于图6中的预订的系统操作预订信息，并且在操作703，基于建筑数据和已计算的预热时间，计算加热/冷却设备的经预测的操作时间。在操作705，基于当前时间、加热/冷却设备的预订信息以及期望的操作时间，挫折控制系统200可计算能量使用并且存储已计算的能量使用作为EMS数据。此外，通过将在挫折控制被使用时给出的能量使用与在挫折控制未被使用时给出的能量使用进行比较，使用已存储的数据，有可能有效地节约能量。
图3至图7所示的过程不需要按照顺序执行，并且一些过程在不影响挫折控制的效率的范围内就所述顺序可受到改变。
如上所述，根据示例性实施例的挫折控制方法可收集建筑物的领域特征被考虑在内的数据并进行分组，因此已收集和已分组的数据不仅被用于挫折控制，而且被用于建筑物管理。此外，有可能通过使用旅店周围信息、其他客人的实时占用/不在样式以及基于住房信息的客人到达时间预测方法和它的信息有效地执行HVAC控制以节约能量。此外，在没有考虑用户的返回时间的情况下，如以传统的方式，很难防止能源低效和用户不方便问题的发生。此外，有可能执行将HVAC系统的特征(例如，老化程度、效率、功能等)考虑在内的挫折，并且通过使用用户的到达/离开样式执行挫折控制，有可能提供高能量节约速率的同时还确保用户的舒适。结果，有可能通过能量节约预测有效地运行建筑物。
虽然参照示例性实施例示出和描述了本公开，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离由附加的权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (14)

1.一种用于在供热、通风、与空气调节(HVAC)系统中控制温度的方法，所述方法包括：
确定用户是否不在空间中；
响应于用户不在，获得包括以下项中的至少一项的信息：与用户相关的数据、与所述空间周围环境相关的数据和与所述空间位于的区域相关的数据；
基于针对多个时间间隔中的每一时间间隔的用户的离开时间长度的概率分布，确定针对所述多个时间间隔中的每一时间间隔的用户的到达概率，其中，所述概率分布是基于所述信息被确定的；
基于所述到达概率，选择所述多个时间间隔中的用于执行温度控制的目标时间间隔
确定针对所述空间的目标温度；
在所述目标时间间隔中执行温度控制，使得所述空间的温度被调节为所述目标温度，
其中，在所述目标时间间隔中执行温度控制的时间长度是基于与温度变化相应的能量消耗被确定的。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述概率分布的步骤包括：
基于所述信息，获得包括具有与用户的特征类似的特征的用户的用户群的离开样式信息和到达样式信息；并且
基于获得的离开样式信息和获得的到达样式信息，确定所述概率分布。
3.如权利要求1所述的方法，其中，选择所述目标时间间隔并确定所述目标温度的步骤包括：
确定包括具有与用户的特征类似的特征的用户的用户群的期望的温度，并确定当HVAC系统的电源关闭时保持的房间温度；
选择所述到达概率高于或者等于预先确定的阈值并且能量控制将被执行的所述目标时间间隔；并且
基于期望的温度和房间温度，确定针对所述目标时间间隔的所述目标温度。
4.如权利要求1所述的方法，其中，执行温度控制的步骤包括：
基于HVAC系统的特征，确定温度控制所需的预热时间；
确定用于HVAC系统的操作预订信息；并且
基于所述预热时间和所述操作预订信息来设置预订。
5.如权利要求1所述的方法，其中，确定用户是否不在的步骤包括：
基于以下项中的至少一项来确定用户是否不在：门锁的状态、从至少一个传感器输出的数据以及至少一个位于所述空间中并连接到网络或网关的装置的当前状态。
6.如权利要求1所述的方法，
其中，与用户相关的数据包括用户的性别、用户的年龄、旅行的目的、旅行时间、同伴的数量和同伴的年龄中的至少一个的数据；
其中，与所述空间周围环境相关的数据包括日期、星期和天气中的至少一个的数据；
其中，与所述空间位于的区域相关的数据包括包含有所述空间的建筑物所处的区域的特征、关于所述建筑物周围的信息、与所述建筑物附近的事件相关的数据和所述建筑物的过去或当前用户特定占用样式中的至少一个的数据。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：
如果外出的时间长度预计超出在用户不在时HVAC系统的电源应保持开启的最短时间，则确定启动温度控制。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述最短时间是在HVAC系统的电源开启时的每单位时间的能量消耗超出用于在HVAC系统的电源在关闭后再次被开启时用于将房间温度返回到先前的温度的每单位时间的能量消耗的时间。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：
当确定启动温度控制时，确定是否存在用于温度控制的先前预订的信息，并且响应于存在所述先前预订的信息，基于所述先前预订的信息来设置用于执行温度控制的预订，
其中，所述先前预定的信息包括用于启动温度控制的时间信息和所述目标温度。
10.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定基于温度控制的调度信息的能量消耗以及在所述空间的温度保持恒定时的能量消耗；并且
存储基于温度控制的调度信息的能量消耗以及在所述空间的温度保持恒定时的能量消耗，以用于将来的温度控制。
11.一种用于在供热、通风、与空气调节(HVAC)系统中控制温度的设备，所述设备包括：
存储装置；
控制器，被配置为用于：
确定用户是否不在空间中；
响应于用户不在，从存储装置获得包括以下项中的至少一项的信息：与用户相关的数据、与所述空间周围环境相关的数据和与所述空间位于的区域相关的数据；
基于针对多个时间间隔中的每一时间间隔的用户的离开时间长度的概率分布，确定针对所述多个时间间隔中的每一时间间隔的用户的到达概率，其中，所述概率分布是基于所述信息被确定的；
基于所述到达概率，选择所述多个时间间隔中的用于执行温度控制的目标时间间隔；
确定针对所述空间的目标温度；
在所述目标时间间隔中执行温度控制，使得所述空间的温度被调节为所述目标温度，
其中，在所述目标时间间隔中执行温度控制的时间长度是基于与温度变化相应的能量消耗被确定的。
12.如权利要求11所述的设备适用于根据权利要求2至10之一进行操作。
13.一种控制房间气候的方法，所述方法包括：
确定用户是否不在房间；并且
响应于用户在一段时间内不在房间，启动温度控制序列，
其中，温度控制序列包括：
获得关于用户的离开习惯和用户的到达习惯的信息；
基于用户的离开习惯和用户的到达习惯，确定在多个时间间隔中的每一时间间隔中用户的到达概率；
使用所述多个时间间隔中的每一时间间隔的到达概率来确定在当前时间间隔中用户的到达概率；
根据在当前时间间隔中的到达概率来调节房间的温度，
其中，调节温度的时间长度是基于与温度变化相应的能量消耗被确定的。
14.如权利要求13所述的方法，其中，确定用户是否不在房间的步骤包括以下操作中的至少一个：检测锁中的卡钥匙和使用运动传感器检测运动。
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