EP4244543A1 - Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern - Google Patents

Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern

Info

Publication number
EP4244543A1
EP4244543A1 EP22703897.3A EP22703897A EP4244543A1 EP 4244543 A1 EP4244543 A1 EP 4244543A1 EP 22703897 A EP22703897 A EP 22703897A EP 4244543 A1 EP4244543 A1 EP 4244543A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
room
climate
users
energy
preferences
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.)
Pending
Application number
EP22703897.3A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Hermann Georg Mayer
Oliver Zechlin
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.)
Siemens AG
Siemens Corp
Original Assignee
Siemens AG
Siemens Corp
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 Siemens AG, Siemens Corp filed Critical Siemens AG
Publication of EP4244543A1 publication Critical patent/EP4244543A1/de
Pending legal-status Critical Current

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
    • 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
    • F24F11/30—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
    • F24F11/50—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
    • 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
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/72—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/20—Humidity
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F24F2120/10—Occupancy
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F24F2120/10—Occupancy
    • F24F2120/12—Position of occupants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
    • F24F2120/20—Feedback from users
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2130/00—Control inputs relating to environmental factors not covered by group F24F2110/00
    • F24F2130/10—Weather information or forecasts
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2130/00—Control inputs relating to environmental factors not covered by group F24F2110/00
    • F24F2130/20—Sunlight

Definitions

  • the setting of heating, air conditioning, ventilation or other systems for controlling the temperature, humidity or other parameters of a room climate plays an important role for personal well-being at work or in a home. Especially in open-plan offices with many people, it is often difficult to find an optimal setting of the climate control systems that meets the needs of everyone in the room. This problem occurs in particular when the room climate is controlled centrally. But even with individual settings for local radiators, cooling systems or ventilation, the individual needs of the room users can often not be fully met, since individual settings also usually affect the entire room climate. In addition, climate control systems often react sluggishly, so that the effects of settings are often difficult to assess.
  • climate preferences are read in by room users.
  • the climate preferences can relate in particular to a temperature, air humidity, ventilation, brightness, shading and/or solar radiation of a room.
  • physical factors influencing the room climate are recorded and fed into a simulator for simulating the room climate.
  • the simulator is used to simulate the energy expenditure for adapting the room climate to the climate preferences.
  • an energy-saving distribution of the room users is then determined.
  • location allocation information is issued for room users.
  • an arrangement for adjusting a room climate with climate preferences of room users, a computer program product and a computer-readable, preferably non-volatile storage medium are provided.
  • the method according to the invention, the arrangement according to the invention and the computer program product according to the invention can be carried out in particular by means of one or more computers, one or more processors, application-specific integrated circuits (AS IC), digital signal processors (DSP), a cloud infrastructure and/or so-called “field programmable gate arrays” (FPGA).
  • AS IC application-specific integrated circuits
  • DSP digital signal processors
  • FPGA field programmable gate arrays
  • a room climate can be adjusted to be efficient and be compared with the climate preferences of the room users in an energy-saving manner. In many cases, user comfort and thus user satisfaction can be significantly improved as a result.
  • the room climate can be approximated to the climate preferences of room users distributed according to the energy-saving distribution. This can be done in particular by actively controlling a heating, air conditioning, ventilation and/or shading system. Due to an inherent inertia of the aforementioned climate control systems, they can preferably already be controlled before the room users are actually positioned or will be positioned according to the energy-saving distribution.
  • temperature, air humidity, ventilation, brightness, shading or other room climate data of the room can be used as influencing factors; current, historical or forecast weather data; a space usage behavior; and/or a window position, a door position or a position of a shading system are preferably detected by sensors and/or location-specifically.
  • historical room climate data and/or other historical influencing factors can also be recorded and used. Taking the aforementioned influencing factors into account generally allows a relatively precise simulation of a room climate.
  • a digital building model for the room can be read.
  • the energy consumption can then be simulated using the digital building model.
  • the simulation can often be significantly simplified or improved by using a digital building model.
  • a semantic building model can be read in as a digital building model.
  • a building element type of the semantic building model can be assigned to a building element type-specific simulator component, which can be initialized by specifying the semantic building model via a building element of this building element type.
  • the simulator can be modularized in many cases in an efficient manner, which generally simplifies configuration or initialization of the simulator.
  • the room or a construction plan of the room can be scanned and the digital building model can be generated as a function of this.
  • a thermal image of the room can be recorded, by means of which the simulator is calibrated.
  • Such a calibration based on real heat data can generally improve the accuracy of the simulation, in particular of a temperature or flow simulation.
  • a current temperature distribution in the room for calibrating the simulator can be determined or estimated using temperature sensors, using a further simulation, using weather data, using data from a digital building model and/or using data from a building management system.
  • a deviation between a simulated room climate and the climate preferences of room users distributed according to a respective distribution can be determined in order to simulate a respective energy consumption.
  • an energy expenditure for an adaptation of the room climate that reduces or minimizes the deviation can be determined.
  • a possibly minimum energy expenditure can be determined at which the resulting deviation does not exceed a predetermined tolerance value.
  • the energy expenditure for variations in climate preferences and/or the influencing factors can be simulated.
  • a sensitivity value can be determined for the distribution of room users, which quantifies a variation in energy consumption when climate preferences and/or influencing factors vary.
  • the energy-saving distribution can then be determined depending on the determined sensitivity values.
  • a smaller sensitivity value generally indicates that the energy consumption is less dependent on climate preferences and/or the influencing factors.
  • a fluctuation indication of an expected fluctuation in the occupancy of the room by room users can be read in.
  • the energy-saving distribution can then be determined as a function of the fluctuation information.
  • the simulation can be improved on the basis of such a fluctuation specification.
  • the indication of fluctuations can in particular include historical data about room occupancy over the course of a day, week or year.
  • FIG. 1 shows an arrangement according to the invention for adjusting a room climate in a room with the climate preferences of room users
  • FIG. 3 shows a first diagram to illustrate a connection between the fulfillment of climate preferences and energy expenditure
  • FIG. 4 shows a second diagram to illustrate a less sensitive connection between the fulfillment of climate preferences and energy expenditure.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of an arrangement A according to the invention for balancing a room climate in a room R with the climate preferences of room users.
  • the arrangement A is computer-controlled and has one or more processors PROC for executing the method steps according to the invention and one or more memories MEM for storing data to be processed by the arrangement A.
  • the room R can be part of a building or structure such.
  • B an open-plan office, a factory building, a living space or another room whose indoor climate is to be compared with the climate preferences of room users.
  • the room climate can in particular include or relate to a temperature, humidity, ventilation, brightness, shading and/or solar radiation of the room R.
  • the indoor climate is preferably viewed or recorded as a function of location.
  • the room R has a control system H for preferably location-dependent control of the room climate.
  • the control system H can for example a heating system, an air conditioning system, a ventilation system and/or a shading device.
  • the room R and/or its surroundings have a sensor system S, which measures physical influencing factors EF on the room climate, preferably in a location-specific manner, or records them in some other way.
  • the sensor system S preferably also detects a current occupancy of the room R by room users. Temperature, humidity, ventilation, brightness, shading, solar radiation, window position, door position, position of a shading system, room usage behavior or other room climate data of the room can be recorded as influencing factors EF, preferably in a location-specific manner.
  • Predicted, current or historical weather data WD can be retrieved from the Internet IN, for example, as further physical influencing factors EF.
  • a digital, semantic building model BIM is read in by the arrangement A from the database DB, through which the room R is structurally specified.
  • the semantic building model BIM is preferably a so-called BIM model (BIM: Building Information Model) or another CAD model.
  • BIM Building Information Model
  • the semantic building model BIM describes a geometry of the room R and a variety of its building elements such.
  • the semantic building model BIM or The information given can also be understood as physical influencing factors.
  • the indoor climate of the room R is to be matched with the climate preferences of the room users through the arrangement A.
  • the climate preferences of the room users are queried by the arrangement A via their mobile phones MT and/or stored or historical climate preferences are read.
  • the climate preferences can relate in particular to a temperature, an air humidity, a ventilation, a brightness, a shading and/or an insolation of the room R.
  • climate preferences T1 and T2 of the room users are considered as climate preferences for reasons of clarity.
  • TI could stand for a “rather cool” temperature preference and T2 for a “rather warm” temperature preference.
  • the climate preferences TI and T2 can be specified, for example, by temperature intervals.
  • the arrangement A has a simulator S IM .
  • the semantic building model BIM, the physical influencing factors EF, the weather data WD and the climate preferences TI and T2 are fed into the simulator S IM.
  • the simulator S IM can speci c simulator components z. B. for temperature simulation and/or for flow simulation. If necessary, a temperature simulation of the simulator S IM can be calibrated using recorded thermal images of the room R.
  • the simulator S IM can be used for various types of building elements, such as e.g. B. Windows, doors or walls of the semantic building model BIM each include a building element type-specific simulator component. The latter can then be specified by specifying the semantic building model BIM via con- concrete building elements of the respective building element type are initialized.
  • a respective wall of the room R can be coupled with a simulator component that specifically simulates heat conduction through the wall and is initialized using information about the thermal conductivity of the wall from the semantic building model BIM.
  • a configuration or initialization of simulation models or other simulator components of the simulator SIM can be automated or simplified in many cases.
  • the arrangement A also has a generator GEN coupled to the simulator SIM for generating distributions D1, ..., DN of room users in the room R.
  • a respective distribution D1, ... or DN can preferably be represented by a data structure , which indicates the positions of room users in space R.
  • the climate preferences here TI and T2 are fed into the generator GEN.
  • the generator GEN Based on the climate preferences TI and T2, the generator GEN preferably generates distributions D1, . . . DN in which room users with the same or similar climate preferences are positioned adjacent to one another.
  • the generated distributions D1,...,DN are transmitted from the generator GEN to the simulator SIM.
  • the simulator SIM simulates an energy expenditure El, ... or EN for an adaptation of the room climate to the climate preferences distributed according to Dl, ... or DN, here TI and T2.
  • the respective energy expenditure El, ... or EN deviations between different simulated room climates and the climate preferences of the room users distributed according to Dl, ... or DN are determined.
  • an energy expenditure El, . . . or EN determined by which a deviation is reduced or minimized.
  • a tolerance value for the deviation can preferably be specified. In this way, a possibly minimal energy consumption E1, . . . or EN can be determined in which the resulting deviation does not exceed the specified tolerance value.
  • D1 . . .
  • the resulting variation of the respective energy expenditure El, ... or EN is quantified by a distribution-specific sensitivity value Sl, ... or SN.
  • a smaller sensitivity value Sl, ... or SN indicates a lower dependency of the energy expenditure El, ... or EN on the climate preferences TI, T2 and/or the influencing factors EF.
  • Distributions with smaller sensitivity values are therefore more robust to fluctuations in climate preferences and/or influencing factors. If influencing factors or climate preferences change, robust distributions usually require minor adjustments and are therefore often preferable to less robust distributions.
  • the room occupancy currently measured by the sensor system S and/or a fluctuation indication of an expected fluctuation in the room occupancy is transmitted to the selection module SEL.
  • the fluctuation information can be read from the database DB and in particular can include historical data about room occupancy over the course of a day, week or year.
  • the selection module SEL serves to determine and select an energy-saving distribution of room users depending on the energy expenditures El, ..., EN and the sensitivity values S1, ..., SN. In this case, a distribution with a relatively low energy requirement and a relatively low sensitivity value is selected. If necessary, a weighted sum of a respective energy expenditure E1, . . . or EN and the respectively associated sensitivity value S1, . . . or SN can be formed. In this case, a distribution with the smallest weighted sum can be selected as the energy-saving distribution.
  • the room occupancy and/or the fluctuation information can also be taken into account when selecting the energy-saving distribution.
  • the fluctuation information can be compared with the sensitivity values S1,...,SN. Depending on this, distributions that react too sensitively to the expected fluctuations according to their sensitivity value can be discarded for the selection.
  • the distribution D2 best meets the above criteria for a less sensitive, energy-saving distribution and is therefore selected.
  • the selected energy-saving distribution D2 is transmitted from the selection module SEL to a location allocation device POE coupled to it.
  • the location allocation device POE determines the individual position specified there in the room R for a respective room user specified in the distribution D2 and inserts this into a room user-specific location allocation specification POS.
  • the respective location allocation information POS is then individually transmitted by the location allocation device POE for each room user to their cell phone MT.
  • the respective room user is given an individually optimized assigned position, for example in an open-plan office.
  • the selected energy-saving distribution D2 and the associated energy expenditure E2 are transmitted from the selection module SEL to a control device CTL coupled to it.
  • the control device CTL is used to control and set the control system H depending on the selected energy-saving distribution D2 and the determined energy consumption E2.
  • Corresponding control data CD are transmitted to the control system H by the control device CTL for this purpose.
  • the control system H can preferably already be activated before the room users are or are being distributed according to the selected distribution D2.
  • a room climate can be adjusted to the climate preferences of the room users in an efficient and energy-saving manner. In many cases, user comfort and thus user satisfaction can be significantly improved as a result.
  • FIG. 2 illustrates different distributions D1, . . . , D6 of room users in room R grouped according to their different climate preferences, here TI and T2 .
  • the distributions D1 , . . . , D6 are an exemplary selection from the distributions D1 , . . . , DN . Possible whereabouts of the room users within the room R are illustrated in FIG. 2 by small rectangles.
  • the room R for a respective distribution D1, . . . , D6 divided into different room climate zones TZ 1 and TZ2.
  • the room climate zone TZ 1 is in each case that area of the room R in which room users are with the climate preference TI.
  • the room climate zone TZ2 is that area of the room R in which room users with climate preference T2 are located.
  • the room climate zones TZ1 and TZ2 are each marked in FIG. 2 by a dotted line.
  • the room climate zones TZ1 and TZ2 are temperature zones.
  • the simulator SIM simulates for each distribution D1, ..., D6 that energy expenditure E1, ..., E6 that is required to create the corresponding room climate in the respective room climate zones TZ1 and TZ2.
  • Distributions D4 and D5 are obviously less robust in the above sense. Distributions D4 and D5 are only comfortable for all room users if they have the same climate preference. Experience has shown that this is only the case for a few room user distributions.
  • FIGS. 3 and 4 each illustrate, by way of example, a connection between an energy expenditure E and a resulting fulfillment of climate preferences by room users.
  • the energy expenditure E can in particular be a heating output.
  • a deviation DEL between a simulated room climate and the climate preferences of the room users is plotted against the energy expenditure E.
  • a deviation DEL that is as small as possible should be aimed for in order to optimize the comfort.
  • the first diagram shown in FIG. 3 shows a course of the deviation DEL for room user distributions that have a higher sensitivity value, ie are less robust.
  • the distributions D4, D5 and D6 are highlighted.
  • the lower robustness of the distributions shown can be seen in FIG. 3 in particular from the fact that the minimum of the deviation DEL is relatively small. Ie even relatively small variations of the comfort-optimizing distribution D6 reduce the comfort considerably.
  • the second diagram shown in FIG. H are more robust.
  • the distributions D1, D2 and D3 are highlighted.
  • the greater robustness of the distributions shown can be seen in FIG. 4 in particular from the fact that the minimum of the deviation DEL is relatively wide.
  • D. H Variations in the comfort-optimizing distribution D2 reduce the comfort relatively little.
  • the robust and energy-saving distribution D2 is selected in the present exemplary embodiment.
  • the room users are then distributed in the room R according to the selected distribution D2, as described above, by individual location allocation information POS.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen (T1, T2) von Raumnutzern werden Klimapräferenzen (T1, T2) von Raumnutzern eingelesen. Weiterhin werden physikalische Einflussfaktoren (EF, WD) auf das Raumklima erfasst und in einen Simulator (SIM) zum Simulieren des Raumklimas eingespeist. Mittels des Simulators (SIM) werden abhängig von den erfassten Einflussfaktoren (EF, WD) für unterschiedliche Verteilungen (D1,...,DN) von Raumnutzern im Raum (R) jeweils ein Energieaufwand (E1,...,EN) für eine Anpassung des Raumklimas an die Klimapräferenzen (T1, T2) simuliert. Abhängig von den simulierten Energieaufwänden (E1,...,EN) wird dann eine energiesparende Verteilung (D2) der Raumnutzer ermittelt. Weiterhin werden gemäß der energiesparenden Verteilung (D2) Ortszuteilungsangaben (POS) für Raumnutzer ausgegeben.

Description

Beschreibung
Verfahren und Anordnung zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern
Für ein persönliches Wohlbefinden am Arbeitsplatz oder in einer Wohnung spielt die Einstellung von Hei zung, Klimaanlage , Lüftung oder anderer Systeme zur Regelung der Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder anderer Parameter eines Raumklimas eine wesentliche Rolle . Insbesondere in Großraumbüros mit vielen Personen ist es oft schwierig, eine optimale Einstellung der Klimaregelungssysteme zu finden, die den Wünschen aller im Raum befindlichen Personen gerecht wird . Dieses Problem tritt insbesondere dann auf , wenn das Raumklima zentral geregelt wird . Aber auch bei individueller Einstellung lokaler Hei zkörper, Kühlsysteme oder Lüftungen können die individuellen Bedürfnisse der Raumnutzer oft nicht vollständig erfüllt werden, da sich auch individuelle Einstellungen in der Regel auf das gesamte Raumklima auswirken . Zudem reagieren Klimaregelungssysteme häufig träge , so dass Auswirkungen von Einstellungen oft schwer abschätzbar sind .
Aus j üngerer Zeit sind Applikationen für Mobiltelef one bekannt , die eine Konsens findung zwischen verschiedenen Raumnutzern erleichtern und auch eine aktive Kontrolle des Raumklimas während Abwesenheits zeiten zulassen . So gefundene Einstellungen führen aber häufig zu Durchschnittsresultaten, mit denen nicht alle Raumnutzer zufrieden sind . Zudem kann auf Änderungen des Personenaufkommens in vielen Fällen nur unzureichend reagiert werden .
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren und eine Anordnung anzugeben, die einen ef fi zienteren Abgleich eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern erlauben .
Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 , durch eine Anordnung mit den Merk- malen des Patentanspruchs 12 , durch ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Patentanspruchs 13 sowie durch ein computerlesbares Speichermedium mit den Merkmalen des Patentanspruchs 14 .
Zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern werden Klimapräferenzen von Raumnutzern eingelesen . Die Klimapräferenzen können hierbei insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit , eine Lüftung, eine Helligkeit , eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung eines Raumes betref fen . Weiterhin werden physikalische Einfluss faktoren auf das Raumklima erfasst und in einen Simulator zum Simulieren des Raumklimas eingespeist . Mittels des Simulators werden abhängig von den erfassten Einfluss faktoren für unterschiedliche Verteilungen von Raumnutzern im Raum j eweils ein Energieaufwand für eine Anpassung des Raumklimas an die Klimapräferenzen simuliert . Abhängig von den simulierten Energieaufwänden wird dann eine energiesparende Verteilung der Raumnutzer ermittelt . Weiterhin werden gemäß der energiesparenden Verteilung Orts zuteilungsangaben für Raumnutzer ausgegeben .
Zum Aus führen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind eine Anordnung zum Abgleichen eines Raumklimas mit Klimapräferenzen von Raumnutzern, ein Computerprogrammprodukt sowie ein computerlesbares , vorzugsweise nicht flüchtiges Speichermedium vorgesehen .
Das erfindungsgemäße Verfahren, die erfindungsgemäße Anordnung sowie das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt können insbesondere mittels eines oder mehrerer Computer, eines oder mehrerer Prozessoren, anwendungsspezi fischer integrierter Schaltungen (AS IC ) , digitaler Signalprozessoren ( DSP ) , einer Cloud- Inf rastruktur und/oder sogenannter „Field Programmable Gate Arrays" ( FPGA) ausgeführt werden .
Durch eine an Klimapräferenzen orientierte Verteilung von Raumnutzern im Raum kann ein Raumklima auf ef fi ziente und energiesparende Weise mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden . In vielen Fällen kann dadurch ein Nutzerkomfort und damit eine Nut zerzuf riedenheit erheblich verbessert werden .
Vorteilhafte Aus führungs formen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben .
Gemäß einer vorteilhaften Aus führungs form der Erfindung kann das Raumklima an die Klimapräferenzen von gemäß der energiesparenden Verteilung verteilten Raumnutzern angenähert werden . Dies kann insbesondere durch aktives Ansteuern einer Hei zung, einer Klimaanlage , einer Lüftung und/oder einer Beschattungsanlage erfolgen . Wegen einer immanenten Trägheit der vorgenannten Klimaregelsysteme können diese vorzugsweise schon angesteuert werden, bevor die Raumnutzer tatsächlich gemäß der energiesparenden Verteilung positioniert sind oder positioniert werden .
Gemäß weiterer vorteilhafter Aus führungs formen der Erfindung können als Einfluss faktoren eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit , eine Lüftung, eine Helligkeit , eine Abschattung oder andere Raumklimadaten des Raumes ; aktuelle , historische oder vorhergesagte Wetterdaten; ein Raumnutzungsverhalten; und/oder eine Fensterstellung, eine Türstellung oder eine Stellung einer Beschattungsanlage vorzugsweise sensorisch und/oder ortsspezi fisch erfasst werden . Alternativ oder zusätzlich können auch historische Raumklimadaten und/oder andere historische Einfluss faktoren erfasst und verwendet werden . Eine Berücksichtigung der vorgenannten Einfluss faktoren erlaubt in der Regel eine verhältnismäßig genaue Simulation eines Raumklimas .
Nach einer besonders vorteilhaften Aus führungs form der Erfindung kann ein digitales Gebäudemodell für den Raum eingelesen werden . Anhand des digitalen Gebäudemodells können dann die Energieaufwände simuliert werden . Insofern eine Raumgeometrie sowie die Eigenschaften von Gebäudeelementen des Raumes in der Regel einen erheblichen Einfluss auf ein Raumklima haben, kann die Simulation durch Nutzung eines digitalen Gebäudemodells häufig wesentlich vereinfacht oder verbessert werden .
Als digitales Gebäudemodell kann insbesondere ein semantisches Gebäudemodell eingelesen werden . Dabei kann ein Gebäudeeiementyp des semantischen Gebäudemodells einer gebäudeelementtypspezi fischen Simulatorkomponente zugeordnet werden, die durch eine Angabe des semantischen Gebäudemodells über ein Gebäudeelement dieses Gebäudeelementtyps initialisiert werden kann . Hierdurch kann der Simulator in vielen Fällen in ef fi zienter Weise modularisiert werden, was eine Konfiguration oder Initialisierung des Simulators in der Regel vereinfacht .
Nach einer weiteren vorteilhaften Aus führungs form der Erfindung kann der Raum oder ein Bauplan des Raumes gescannt und abhängig davon das digitale Gebäudemodell generiert werden .
Weiterhin kann ein Wärmebild des Raumes aufgenommen werden, mittels dessen der Simulator kalibriert wird . Durch eine solche Kalibrierung anhand von realen Wärmedaten kann eine Genauigkeit der Simulation, insbesondere einer Temperatur- oder Strömungssimulation in der Regel verbessert werden . Alternativ oder zusätzlich kann eine aktuelle Temperaturverteilung im Raum zur Kalibrierung des Simulators durch Temperatursensoren, mittels einer weiteren Simulation, anhand von Wetterdaten, anhand von Daten eines digitalen Gebäudemodells und/oder anhand von Daten eines Building-Management-Systems ermittelt oder geschätzt werden .
Nach einer weiteren vorteilhaften Aus führungs form der Erfindung kann zur Simulation eines j eweiligen Energieaufwands eine Abweichung zwischen einem simulierten Raumklima und den Klimapräferenzen von gemäß einer j eweiligen Verteilung verteilten Raumnutzern ermittelt werden . Damit kann ein Energieaufwand für eine die Abweichung verringernde oder minimierende Anpassung des Raumklimas ermittelt werden . Insbesondere kann ein ggf . minimaler Energieaufwand ermittelt werden, bei dem die resultierende Abweichung einen vorgegebenen Toleranzwert nicht überschreitet .
Nach einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung können die Energieaufwände für Variationen der Klimapräferenzen und/oder der Einfluss faktoren simuliert werden . Damit kann für die Verteilungen der Raumnutzer j eweils ein Sensitivi- tätswert ermittelt werden, der eine Variation der Energieaufwände bei Variation der Klimapräferenzen und/oder der Einfluss faktoren quanti fi ziert . Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von den ermittelten Sensitivitätswerten ermittelt werden . Ein kleinerer Sensitivitätswert zeigt dabei in der Regel eine geringere Abhängigkeit des Energieaufwandes von den Klimapräferenzen und/oder den Einfluss faktoren an .
Falls sich Einfluss faktoren oder Klimapräferenzen ändern, erfordern weniger sensitive Verteilungen in der Regel geringere Anpassungen und sind aus diesem Grund gegenüber sensitiveren Verteilungen oft zu bevorzugen .
Weiterhin kann eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung einer Belegung des Raumes durch Raumnutzer eingelesen werden . Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von der Schwankungsangabe ermittelt werden . Anhand einer solchen Schwankungsangabe kann die Simulation in vielen Fällen verbessert werden . Die Schwankungsangabe kann insbesondere historische Daten über eine Raumbelegung im Tages- , Wochen- oder Jahresverlauf umfassen .
Darüber hinaus kann eine aktuelle Belegung des Raumes durch Raumnutzer erfasst werden . Die energiesparende Verteilung kann dann abhängig von der aktuellen Belegung ermittelt werden . Insofern eine Verteilung von Klimapräferenzen in der Regel auch von einer aktuellen Raumbelegung abhängt , kann mit dieser Information die Simulation in der Regel verbessert werden . Ein Aus führungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der Zeichnung näher erläutert . Dabei zeigen j eweils in schematischer Darstellung :
Figur 1 eine erfindungsgemäße Anordnung zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes mit Klimapräferenzen von Raumnutzern,
Figur 2 verschiedene Verteilungen von Raumnutzern mit unterschiedlichen Klimapräferenzen,
Figur 3 ein erstes Diagramm zur Veranschaulichung eines Zusammenhangs zwischen einer Erfüllung von Klimapräferenzen und einem Energieaufwand, und
Figur 4 ein zweites Diagramm zur Veranschaulichung eines weniger sensitiven Zusammenhangs zwischen einer Erfüllung von Klimapräferenzen und einem Energieaufwand .
Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung eine erfindungsgemäße Anordnung A zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes R mit Klimapräferenzen von Raumnutzern . Die Anordnung A ist computergesteuert und verfügt über einen oder mehrere Prozessoren PROC zum Aus führen der erfindungsgemäßen Verfahrensschritte sowie über einen oder mehrere Speicher MEM zum Speichern von durch die Anordnung A zu verarbeitenden Daten . Der Raum R kann ein Teil eines Gebäudes oder eines Bauwerks sein, wie z . B . ein Großraumbüro , eine Fabrikhalle , ein Wohnraum o- der ein anderer Raum, dessen Raumklima mit Klimapräferenzen von Raumnutzern abzugleichen ist . Das Raumklima kann insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit , eine Lüftung, eine Helligkeit , eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung des Raumes R umfassen oder betref fen . Das Raumklima wird vorzugsweise ortsabhängig betrachtet oder erfasst .
Der Raum R weist ein Regelsystem H zum vorzugsweisen ortsabhängigen Regeln des Raumklimas auf . Das Regelsystem H kann beispielsweise eine Hei zungsanlage , eine Klimaanlage , eine Lüftung und/oder eine Beschattungseinrichtung umfassen .
Weiterhin weist der Raum R und/oder seine Umgebung eine Sensorik S auf , die physikalische Einfluss faktoren EF auf das Raumklima vorzugsweise ortsspezi fisch misst oder anderweitig erfasst . Darüber hinaus erfasst die Sensorik S vorzugsweise auch eine aktuelle Belegung des Raumes R durch Raumnutzer . Als Einfluss faktoren EF können insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit , eine Lüftung, eine Helligkeit , eine Abschattung, eine Sonneneinstrahlung, eine Fensterstellung, eine Türstellung, eine Stellung einer Abschattungsanlage , ein Raumnutzungsverhalten oder andere Raumklimadaten des Raumes vorzugsweise ortsspezi fisch erfasst werden .
Als weitere physikalische Einfluss faktoren EF können vorhergesagte , aktuelle oder historische Wetterdaten WD beispielsweise aus dem Internet IN abgerufen werden .
Während aktuelle Raumklimadaten oder Umgebungsdaten, wie z . B . eine Außentemperatur vorzugsweise mittels der Sensorik S erfasst werden, können historische Raumklimadaten oder andere Einfluss faktoren auf das Raumklima z . B . aus einer Datenbank DB eingelesen werden .
Im vorliegenden Aus führungsbeispiel wird durch die Anordnung A von der Datenbank DB insbesondere ein digitales , semantisches Gebäudemodell BIM eingelesen, durch das der Raum R baulich spezi fi ziert wird . Das semantische Gebäudemodell BIM ist vorzugsweise ein sogenanntes BIM-Modell (BIM : Building Information Model ) oder ein anderes CAD-Modell . Das semantische Gebäudemodell BIM beschreibt eine Geometrie des Raumes R sowie eine Viel zahl von dessen Gebäudeelementen, wie z . B . Wände , Decken, Böden, Fenster oder Türen in maschinenlesbarer Form mittels einer Viel zahl von Gebäudeelementangaben . Insofern die Geometrie und die spezi fischen Gebäudeelemente eines Raumes einen wesentlichen Einfluss auf dessen Raumklima haben, können das semantische Gebäudemodell BIM oder darin ent- haltene Angaben auch als physikalische Einfluss faktoren aufgefasst werden .
Erfindungsgemäß soll durch die Anordnung A das Raumklima des Raumes R mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden . Zu diesem Zweck werden durch die Anordnung A Klimapräferenzen der Raumnutzer über deren Mobiltelef one MT abgefragt und/oder gespeicherte oder historische Klimapräferenzen eingelesen . Die Klimapräferenzen können insbesondere eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit , eine Lüftung, eine Helligkeit , eine Abschattung und/oder eine Sonneneinstrahlung des Raumes R betref fen .
Im vorliegenden Aus führungsbeispiel werden als Klimapräferenzen aus Gründen der Übersichtlichkeit nur zwei Temperaturpräferenzen TI und T2 der Raumnutzer betrachtet . Dabei könnte TI für eine Temperaturpräferenz „eher kühl" und T2 für eine Temperaturpräferenz „eher warm" stehen . Die Klimapräferenzen TI und T2 können beispielsweise durch Temperaturintervalle spezi fi ziert sein .
Zum Simulieren des Raumklimas des Raumes R verfügt die Anordnung A über einen Simulator S IM . Zum Zweck dieser Simulation werden in den Simulator S IM das semantische Gebäudemodell BIM, die physikalischen Einfluss faktoren EF, die Wetterdaten WD sowie die Klimapräferenzen TI und T2 eingespeist .
Der Simulator S IM kann spezi fische Simulatorkomponenten z . B . zur Temperatursimulation und/oder zur Strömungssimulation umfassen . Gegebenenfalls kann eine Temperatursimulation des Simulators S IM anhand von auf genommenen Wärmebildern des Raumes R kalibriert werden .
Darüber hinaus kann der Simulator S IM für verschiedene Gebäudeeiementypen, wie z . B . Fenster, Türen oder Wände des semantischen Gebäudemodells BIM j eweils eine gebäudeelementtypspezi fische Simulatorkomponente umfassen . Letztere kann dann durch Angaben des semantischen Gebäudemodells BIM über kon- krete Gebäudeelemente des jeweiligen Gebäudeelementtyps initialisiert werden. So kann eine jeweilige Wand des Raumes R mit einer Simulatorkomponente gekoppelt werden, die spezifisch eine Wärmeleitung durch die Wand simuliert und anhand von Angaben über die Wärmeleitfähigkeit der Wand aus dem semantischen Gebäudemodell BIM initialisiert wird. Auf die vorstehende Weise kann eine Konfiguration oder Initialisierung von Simulationsmodellen oder anderen Simulatorkomponenten des Simulators SIM in vielen Fällen automatisiert oder vereinfacht werden.
Die Anordnung A verfügt weiterhin über einen mit dem Simulator SIM gekoppelten Generator GEN zum Generieren von Verteilungen D1, ...,DN von Raumnutzern im Raum R. Eine jeweilige Verteilung Dl, ... bzw. DN kann dabei vorzugsweise durch eine Datenstruktur dargestellt werden, die die Positionen von Raumnutzern im Raum R angibt.
In den Generator GEN werden die Klimapräferenzen, hier TI und T2 eingespeist. Anhand der Klimapräferenzen TI und T2 werden durch den Generator GEN bevorzugt Verteilungen D1, ...,DN generiert, bei denen Raumnutzer mit gleicher oder ähnlicher Klimapräferenz zueinander benachbart positioniert sind. Die generierten Verteilungen D1, ...,DN werden von Generator GEN zum Simulator SIM übermittelt.
Der Simulator SIM simuliert abhängig von den Einflussfaktoren EF für die übermittelten Verteilungen D1, ...,DN jeweils einen Energieaufwand El, ... bzw. EN für eine Anpassung des Raumklimas an die gemäß Dl, ... bzw. DN verteilten Klimapräferenzen, hier TI und T2. Dabei werden zur Ermittlung des jeweiligen Energieaufwandes El, ... bzw. EN jeweils Abweichungen zwischen verschiedenen simulierten Raumklimata und den Klimapräferenzen der gemäß Dl, ... bzw. DN verteilten Raumnutzer ermittelt. Anhand der Abweichungen wird für eine jeweilige Verteilung Dl, . . . bzw. DN ein Energieaufwand El, . . . bzw. EN ermittelt, durch den eine Abweichung verringert oder minimiert wird. Vorzugsweise kann hierbei ein Toleranzwert für die Abweichun- gen vorgegeben werden. Damit kann ein ggf. minimaler Energieaufwand El, ... bzw. EN ermittelt werden, bei dem die resultierende Abweichung den vorgegebenen Toleranzwert nicht überschreitet .
Die obigen Energieaufwände El, ..., EN werden im vorliegenden Ausführungsbeispiel zusätzlich für eine Vielzahl von Variationen der Klimapräferenzen, hier TI und T2, und/oder der Einflussfaktoren EF simuliert. Dabei wird für eine jeweilige Verteilung Dl, ..., bzw. DN jeweils ermittelt, wie stark ein jeweiliger Energieaufwand El, ... bzw. EN bei Variation der Klimapräferenzen TI, T2 und/oder der Einflussfaktoren EF variiert. Die resultierende Variation des jeweiligen Energieaufwands El, ... bzw. EN wird durch einen verteilungsspezifischen Sensitivitätswert Sl, ... bzw. SN quantifiziert. Ein kleinerer Sensitivitätswert Sl, ... bzw. SN zeigt dabei eine geringere Abhängigkeit des Energieaufwandes El, ... bzw. EN von den Klimapräferenzen TI, T2 und/oder den Einflussfaktoren EF an. Verteilungen mit kleineren Sensitivitätswerten sind also robuster gegenüber Schwankungen von Klimapräferenzen und/oder Einflussfaktoren. Falls sich Einflussfaktoren oder Klimapräferenzen ändern, erfordern robuste Verteilungen in der Regel geringere Anpassungen und sind aus diesem Grund gegenüber weniger robusten Verteilungen oft zu bevorzugen.
Die Verteilungen D1, ...,DN, die ermittelten Energieaufwände El, ..., EN sowie die ermittelten Sensitivitätswerte S1, ...,SN werden vom Simulator SIM zu einem mit dem Simulator SIM gekoppelten Selektionsmodul SEL übermittelt.
Darüber hinaus wird ggf. die von der Sensorik S aktuell gemessene Raumbelegung und/oder eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung der Raumbelegung zum Selektionsmodul SEL übermittelt. Die Schwankungsangabe kann dabei aus der Datenbank DB eingelesen werden und insbesondere historische Daten über eine Raumbelegung im Tages-, Wochen- oder Jahresverlauf umfassen. Das Selektionsmodul SEL dient zum Ermitteln und Selektieren einer energiesparenden Verteilung von Raumnutzern abhängig von den Energieaufwänden El, ..., EN und den Sensitivitätswer- ten S1, ...,SN. Hierbei wird eine Verteilung mit einem verhältnismäßig geringen Energiebedarf und einem verhältnismäßig geringen Sensitivitätswert selektiert. Ggf. kann eine gewichtete Summe eines jeweiligen Energieaufwands El, ... bzw. EN und des jeweils zugeordneten Sensitivitätswerts Sl, ... bzw. SN gebildet werden. In diesem Fall kann eine Verteilung mit der kleinsten gewichteten Summe als energiesparende Verteilung selektiert werden.
Neben den Energieaufwänden El, ..., EN und den Sensitivitäts- werten S1, ...,SN kann bei der Selektion der energiesparenden Verteilung auch die Raumbelegung und/oder die Schwankungsangabe berücksichtigt werden. Insbesondere kann die Schwankungsangabe mit den Sensitivitätswerten S1, ...,SN verglichen werden. Abhängig davon können Verteilungen für die Selektion verworfen werden, die gemäß ihrem Sensitivitätswert zu sensitiv auf die zu erwartenden Schwankungen reagieren.
Für das vorliegende Ausführungsbeispiel sei angenommen, dass die Verteilung D2 die vorstehenden Kriterien für eine wenig sensitive energiesparende Verteilung am besten erfüllt und deshalb selektiert wird.
Die selektierte energiesparende Verteilung D2 wird vom Selektionsmodul SEL zu einer mit diesem gekoppelten Ortszuteilungseinrichtung POE übermittelt. Die Ortszuteilungseinrichtung POE ermittelt für einen jeweiligen in der Verteilung D2 angegebenen Raumnutzer dessen dort angegebene individuelle Position im Raum R und fügt diese in eine raumnutzerindividuelle Ortszuteilungsangabe POS ein. Die jeweiligen Ortszuteilungsangaben POS werden dann von der Ortszuteilungseinrichtung POE für jeden Raumnutzer individuell auf dessen Mobiltelefon MT übermittelt. Durch die jeweilige Ortszuteilungsangabe POS wird dem jeweiligen Raumnutzer eine individuell opti- mierte Position, beispielsweise in einem Großraumbüro zugeteilt .
Weiterhin werden die selektierte energiesparende Verteilung D2 sowie der zugehörige Energieaufwand E2 vom Selektionsmodul SEL zu einer mit diesem gekoppelten Steuereinrichtung CTL übermittelt . Die Steuereinrichtung CTL dient zum Ansteuern und Einstellen des Regelsystems H abhängig von der selektierten energiesparenden Verteilung D2 und dem ermittelten Energieaufwand E2 . Zu diesem Zweck werden von der Steuereinrichtung CTL entsprechende Steuerdaten CD zum Regelsystem H übermittelt . Insofern derartige Klimaregelsysteme oft träge reagieren, kann das Regelsystem H vorzugsweise schon ansteuert werden, bevor die Raumnutzer entsprechend der selektierten Verteilung D2 verteilt sind oder verteilt werden .
Durch die an Klimapräferenzen orientierte Verteilung von Raumnutzern im Raum sowie durch die aktive Steuerung des Regelsystems H kann ein Raumklima auf ef fi ziente und energiesparende Weise mit Klimapräferenzen der Raumnutzer abgeglichen werden . In vielen Fällen kann dadurch ein Nutzerkomfort und damit eine Nut zerzuf riedenheit erheblich verbessert werden .
Figur 2 veranschaulicht unterschiedliche Verteilungen D1 , . . . , D6 von Raumnutzern im Raum R, die nach ihren unterschiedlichen Klimapräferenzen, hier TI und T2 , gruppiert sind . Die Verteilungen D1 , . . . , D6 sind hierbei eine beispielhafte Auswahl aus den oben beschriebenen Verteilungen D1 , . . . , DN . Mögliche Aufenthaltsorte der Raumnutzer innerhalb des Raumes R sind in Figur 2 durch kleine Rechtecke veranschaulicht .
Durch die Gruppierung der Raumnutzer nach ihren Klimapräferenzen TI und T2 wird der Raum R für eine j eweilige Verteilung D1 , . . . , D6 in verschiedene Raumklimazonen TZ 1 und TZ2 eingeteilt . Dabei ist die Raumklimazone TZ 1 j eweils derj enige Bereich des Raumes R, in dem sich Raumnutzer mit der Klimapräferenz TI befinden. Entsprechend ist die Raumklimazone TZ2 jeweils derjenige Bereich des Raumes R, in dem sich Raumnutzer mit der Klimapräferenz T2 befinden. Die Raumklimazonen TZ1 und TZ2 sind in Figur 2 jeweils durch eine punktierte Linie markiert. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel sind die Raumklimazonen TZ1 und TZ2 Temperaturzonen .
Wie oben bereits ausgeführt, simuliert der Simulator SIM für jede Verteilung D1, ...,D6 jeweils denjenigen Energieaufwand E1, ...,E6, der benötigt wird, um in den jeweiligen Raumklimazonen TZ1 und TZ2 das entsprechende Raumklima zu schaffen.
Die einheitlichen Verteilungen D4 und D5 sind im obigen Sinne offenbar weniger robust. Die Verteilungen D4 und D5 sind nur dann für alle Raumnutzer komfortabel, wenn diese die gleiche Klimapräferenz haben. Erfahrungsgemäß ist dies aber nur bei wenigen Raumnutzerverteilungen der Fall.
Die Figuren 3 und 4 veranschaulichen beispielhaft jeweils einen Zusammenhang zwischen einem Energieaufwand E und einer daraus resultierenden Erfüllung von Klimapräferenzen von Raumnutzern. Der Energieaufwand E kann dabei insbesondere eine Heizleistung sein. In den dargestellten schematischen Diagrammen ist jeweils eine Abweichung DEL zwischen einem simuliertem Raumklima und den Klimapräferenzen der Raumnutzer gegen den Energieaufwand E aufgetragen. Insofern ein Komfort der Raumnutzer mit steigender Abweichung DEL sinkt, ist zur Optimierung des Komforts eine möglichst kleine Abweichung DEL anzustreben .
In dem in Figur 3 dargestellten, ersten Diagramm ist ein Verlauf der Abweichung DEL für Raumnutzerverteilungen dargestellt, die einen höheren Sensitivitätswert aufweisen, d.h. weniger robust sind. Dabei sind die Verteilungen D4, D5 und D6 hervorgehoben. Die geringere Robustheit der dargestellten Verteilungen ist in Figur 3 insbesondere dadurch ersichtlich, dass das Minimum der Abweichung DEL relativ schmal ist. D.h. schon verhältnismäßig geringfügige Variationen der komfortoptimierenden Verteilung D6 verringern den Komfort erheblich .
Demgegenüber ist in dem in Figur 4 dargestellten, zweiten Diagramm ein Verlauf der Abweichung DEL für Raumnutzerverteilungen dargestellt , die einen geringeren Sensitivitätswert aufweisen, d . h . robuster sind . Dabei sind die Verteilungen Dl , D2 und D3 hervorgehoben . Die größere Robustheit der dargestellten Verteilungen ist in Figur 4 insbesondere dadurch ersichtlich, dass das Minimum der Abweichung DEL relativ breit ist . D . h . Variationen der komfortoptimierenden Verteilung D2 verringern den Komfort verhältnismäßig wenig .
Damit der Komfort bei Veränderungen der Einfluss faktoren oder bei neu hinzukommenden Raumnutzern mit anderen Klimapräferenzen nicht erheblich sinkt oder einen zu hohen Energieaufwand erfordert , wird im vorliegenden Aus führungsbeispiel die sowohl robuste als auch energiesparende Verteilung D2 selektiert . Die Raumnutzer werden dann gemäß der selektierten Verteilung D2 , wie oben beschrieben, durch individuelle Orts zuteilungsangaben POS im Raum R verteilt .

Claims

Patentansprüche
1. Computerimplementiertes Verfahren zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes (R) mit Klimapräferenzen (TI, T2) von Raumnutzern, wobei a) Klimapräferenzen (TI, T2) von Raumnutzern eingelesen werden, b) physikalische Einflussfaktoren (EF, WD) auf das Raumklima erfasst werden, c) die erfassten Einflussfaktoren (EF, WD) in einen Simulator (SIM) zum Simulieren des Raumklimas eingespeist werden, d) abhängig von den erfassten Einflussfaktoren (EF, WD) mittels des Simulators (SIM) für unterschiedliche Verteilungen (D1, ...DN) von Raumnutzern im Raum (R) jeweils ein Energieaufwand (El, ..., EN) für eine Anpassung des Raumklimas an die Klimapräferenzen (TI, T2) simuliert wird, e) abhängig von den simulierten Energieaufwänden (El, ..., EN) eine energiesparende Verteilung (D2) der Raumnutzer ermittelt wird, und f) gemäß der energiesparenden Verteilung (D2) Ortszuteilungsangaben (POS) für Raumnutzer ausgegeben werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Raumklima an die Klimapräferenzen (TI, T2) von gemäß der energiesparenden Verteilung (D2) verteilten Raumnutzern angenähert wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Einflussfaktoren (EF, WD)
- eine Temperatur, eine Luftfeuchtigkeit, eine Lüftung, eine Helligkeit, eine Abschattung oder andere Raumklimadaten des Raumes ,
- aktuelle, historische oder vorhergesagte Wetterdaten (WD) ,
- ein Raumnutzungsverhalten und/oder
- eine Fensterstellung, eine Türstellung oder eine Stellung einer Beschattungsanlage vorzugsweise sensorisch erfasst werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein digitales Gebäudemodell (BIM) für den Raum (R) eingelesen wird, und dass die Energieaufwände (El, ..., EN) anhand des digitalen Gebäudemodells (BIM) simuliert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als digitales Gebäudemodell (BIM) ein semantisches Gebäudemodell eingelesen wird, dass ein Gebäudeeiementyp des semantischen Gebäudemodells (BIM) einer gebäudeelementtypspezifischen Simulatorkomponente zugeordnet wird, und dass die gebäudeelementtypspezifische Simulatorkomponente durch eine Angabe des semantischen Gebäudemodells (BIM) über ein Gebäudeelement dieses Gebäudeelementtyps initialisiert wird .
6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Raum (R) oder ein Bauplan des Raumes gescannt wird, und dass abhängig davon das digitale Gebäudemodell (BIM) generiert wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Wärmebild des Raumes (R) aufgenommen wird, und dass der Simulator (SIM) mittels des Wärmebildes kalibriert wird .
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Simulation eines jeweiligen Energieaufwands (El, ... , EN)
- eine Abweichung zwischen einem simulierten Raumklima und den Klimapräferenzen (TI, T2) von gemäß einer jeweiligen Ver- 17 teilung (D1, ...,DN) verteilten Raumnutzern ermittelt wird, und
- ein Energieaufwand (El, ..., EN) für eine die Abweichung verringernde oder minimierende Anpassung des Raumklimas ermittelt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Energieaufwände für Variationen der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren simuliert werden, dass für die Verteilungen (D1, ...,DN) der Raumnutzer jeweils ein Sensitivitätswert (S1, ...,SN) ermittelt wird, der eine Variation der Energieaufwände bei Variation der Klimapräferenzen und/oder der Einflussfaktoren quantifiziert, und dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von den ermittelten Sensitivitätswerten (S1, ...,SN) ermittelt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Schwankungsangabe über eine zu erwartende Schwankung einer Belegung des Raumes (R) durch Raumnutzer eingelesen wird, und dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von der Schwankungsangabe ermittelt wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine aktuelle Belegung des Raumes (R) durch Raumnutzer erfasst wird, dass die energiesparende Verteilung (D2) abhängig von der aktuellen Belegung ermittelt wird.
12. Anordnung (A) zum Abgleichen eines Raumklimas eines Raumes (R) mit Klimapräferenzen von Raumnutzern, eingerichtet zum Ausführen eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche .
13. Computerprogrammprodukt, eingerichtet zum Ausführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11.
14. Computerlesbares Speichermedium mit einem gespeicherten Computerprogrammprodukt nach Anspruch 13.
EP22703897.3A 2021-01-29 2022-01-20 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern Pending EP4244543A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP21154350.9A EP4036488A1 (de) 2021-01-29 2021-01-29 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern
PCT/EP2022/051264 WO2022161856A1 (de) 2021-01-29 2022-01-20 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4244543A1 true EP4244543A1 (de) 2023-09-20

Family

ID=74418312

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP21154350.9A Pending EP4036488A1 (de) 2021-01-29 2021-01-29 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern
EP22703897.3A Pending EP4244543A1 (de) 2021-01-29 2022-01-20 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP21154350.9A Pending EP4036488A1 (de) 2021-01-29 2021-01-29 Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20240410605A1 (de)
EP (2) EP4036488A1 (de)
JP (1) JP7604668B2 (de)
CN (1) CN116761959A (de)
WO (1) WO2022161856A1 (de)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117870122B (zh) * 2024-02-19 2024-07-23 苏州曼凯系统集成科技有限公司 一种暖通设备控制系统、控制方法、控制装置和存储介质
CN118862547A (zh) * 2024-06-25 2024-10-29 浙江大学 一种基于bim的智慧建筑能耗控制方法及系统

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4544816B2 (ja) 2002-10-23 2010-09-15 ダイキン工業株式会社 エリア別空調制御システム
JP5213635B2 (ja) 2008-10-16 2013-06-19 高砂熱学工業株式会社 温熱環境提供装置、方法及びプログラム
DE102010050726A1 (de) * 2010-11-08 2012-05-10 Alphaeos Gmbh & Co. Kg Gebäudeautomationssystem
JP2014206779A (ja) 2013-04-10 2014-10-30 大阪瓦斯株式会社 座席指定システム
CN108981932B (zh) 2013-05-17 2020-08-18 松下电器（美国）知识产权公司 热图像传感器以及空气调节机
US20160054023A1 (en) 2014-08-22 2016-02-25 Lutron Electronics Co., Inc. Load control system responsive to sensors and mobile devices
US20170300599A1 (en) * 2016-04-18 2017-10-19 University Of Southern California System and method for calibrating multi-level building energy simulation
JP6941797B2 (ja) * 2017-03-28 2021-09-29 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 環境制御システム、及び、環境制御方法
EP3651032A1 (de) * 2018-11-06 2020-05-13 Siemens Schweiz AG Verfahren und vorrichtung zum bereitstellen eines aktualisierten digitalen gebäudemodells
JP2021006946A (ja) 2019-06-27 2021-01-21 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理システム、空間設備制御システム、空間設備運用システム、管理方法、プログラム
DE202020105811U1 (de) * 2020-10-10 2020-10-27 Quirin Hamp Vorrichtung zur Datenaufbereitung für ein nutzerdatenbasiertes Steuern/Regeln des bedarfsangepassten Betreibens wenigstens eines HLK-/PCS-Systems für eine zeit-/ortsaufgelöste Funktionsweise sowie Computerprogrammprodukt und Verwendung

Also Published As

Publication number Publication date
CN116761959A (zh) 2023-09-15
WO2022161856A1 (de) 2022-08-04
JP7604668B2 (ja) 2024-12-23
EP4036488A1 (de) 2022-08-03
US20240410605A1 (en) 2024-12-12
JP2024504469A (ja) 2024-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2638442B1 (de) Gebäudeautomationssystem
Yao Modelling and simulating occupant behaviour on air conditioning in residential buildings
DE112021005718T5 (de) Systeme und verfahren zum konfigurieren eines gebäudemanagmentsystems
EP4244543A1 (de) Verfahren und anordnung zum abgleichen eines raumklimas mit klimapräferenzen von raumnutzern
US20170300599A1 (en) System and method for calibrating multi-level building energy simulation
EP3602229B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum internetgestützten optimieren von parametern einer heizungsregelung
DE112016000097T5 (de) Sensorsystem
EP1956455A1 (de) Verfahren zum Einbinden von Netzwerkknoten
DE112010003279T5 (de) Wissensbasierte Modelle für Rechenzentren
DE112020005713T5 (de) Gebäudesteuerungssystem mit automatischer steuerungsproblemformulierung unter verwendung eines gebäudeinformationsmodells
DE69817455T2 (de) Selbstkonfigurierende Methode und System zur Energieverwaltung in einem Wohnbereich
DE112021008210T5 (de) Systeme und Verfahren zum semantischen Markieren
DE202019005528U1 (de) Vorrichtung zur Regelung der Behaglichkeit in Gebäuden
Katsifaraki Development and evaluation of a simulation-based adaptive shading control for complex fenestration systems
CN117521913A (zh) 工业园区能耗预测方法、装置、设备及存储介质
WO2024017646A1 (de) Vorrichtung und verfahren für eine optimierte platzzuweisung für einen innenraum
EP4127622A1 (de) Computerimplementiertes verfahren zum bestimmen einer sonneneinstrahlung
EP3521947A1 (de) Energiemanagementverfahren
DE10019791A1 (de) Verfahren zur Gebäudeoptimierung
EP3168540A1 (de) Verfahren zum durchführen eines automatisierten hydraulischen abgleichs, ventil und heizungsanlage hierzu
Guo et al. Deploying advanced supervisory control strategies to small-and medium-sized commercial buildings: Case study and lessons learned
DE102016215569A1 (de) Verfahren zur Überwachung einer Heizeffizienz und/oder eines Fehlverhaltens einer Heizungsvorrichtung
EP4528399A1 (de) Verfahren und anordnung zum steuern eines raumklimas
DE102022117763A1 (de) Steuerung einer Versorgungstechnik eines Gebäudes mittels eines neuronalen Netzwerks
EP3709122B1 (de) Vorrichtung zur temperaturregelung von räumen in einem gebäude und verfahren zur temperaturregelung

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20230615

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)
GRAP Despatch of communication of intention to grant a patent

Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR1

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: GRANT OF PATENT IS INTENDED

INTG Intention to grant announced

Effective date: 20250428