JP2013543569A - Ｈｖａｃシステムに対するエネルギー最適制御決定 - Google Patents

Abstract

複数のセンサ及び複数のアクチュエータを含む環境維持システムを制御する方法、システム及び装置が提供される。アクチュエータの動作レベルは、ペナルティ関数を最適化することで決定可能である。ペナルティ関数の一部として、センサ値は基準値と比較可能である。動作レベルの最適化値は、種々の動作レベルでのアクチュエータのエネルギー使用及び種々の動作レベルでの基準値に対するセンサ値の予測差を考慮できる。予測差は、伝達モデルを使用して決定可能である。伝達モデルの精度は、予測値を測定値と比較することで決定可能である。この精度は、伝達モデルの出力から新しい動作レベルを決定する（例えば、精度に基づいて伝達モデルの出力を減衰する）ために使用可能である。

Description

本発明は、一般に、例えばサーバコンピュータを含むデータセンタに存在できるような共通の空間の温度及び湿度を調節するために使用可能な冷暖房空調設備（ＨＶＡＣ）システム等の環境制御システムに関する。本発明は、特に、所望の環境条件を提供しつつ、最適な方法でモジュール（例えば、エネルギーコスト及び／又は資金コスト）を効率的に動作させることに関する。

近年のデータセンタは、室内の温度、湿度及び他の変動要素を調節するためにＨＶＡＣシステムを使用する。データセンタにわたり配置された多くのＨＶＡＣユニットを有することは一般的である。ＨＶＡＣユニットは、床設置型ユニットであることが多いが、壁取付け型ユニット、ラック取付け型ユニット又は天井取付け型ユニットであってもよい。更にＨＶＡＣユニットは、揚床プレナム、空気ダクトのネットワーク又はデータセンタの戸外のいずれかに冷却された空気を提供することが多い。データセンタ自体又は大きなデータセンタの大部分は、一般にオープンプラン構成を有し、すなわちデータセンタの一方の部分の空気を他方の部分の空気と分離する永続的な隔壁を有さない。従って、多くの場合、共通の空間を有するこれらのデータセンタは、複数のＨＶＡＣユニットにより温度調節及び湿度調節される。

データセンタ用ＨＶＡＣユニットは、一般に分散制御及び独立制御で動作する。各ユニットがデータセンタからユニットに入る空気の温度及び湿度を調節しようとして動作するのは一般的である。例えばＨＶＡＣユニットは、ユニットに入る空気の温度及び湿度を決定するセンサを含んでもよい。このセンサの測定値に基づいて、そのＨＶＡＣを制御することにより、ユニットに入る空気の温度及び湿度をそのユニットに対する設定値と整合するように変更しようとしてユニットの動作を変更する。

信頼性を確保するため、殆どのデータセンタは過剰な数のＨＶＡＣユニットを有するように設計される。オープンプラン構成により空気がデータセンタにわたり自由に流れるため、一方のユニットの動作は他方のユニットの動作に結合されてもよい。過剰なユニット及びそれらがほぼ重なり合う領域に空気を分配するという事実は、冗長性を提供する。これにより、単一のユニットが故障する場合、データセンタの機器（サーバ、ルータ等）は依然として十分な冷却能力を有することを保証する。

上述したように、ＨＶＡＣユニットの標準的な操作手順は、各ＨＶＡＣユニットへの戻り空気温度を調節することである。そのような操作は、データセンタのサーバ及び他の演算機器に入る空気の温度を認識しない。ＨＶＡＣユニット制御又はデータセンタのオペレータがこの情報を使用できないため、一般に余分なＨＶＡＣユニットは、サーバが冷却され続けていることを保証するために常に動作する。しかし、そのような予防措置はエネルギーを無駄にする。

冗長なＨＶＡＣユニットを手動でｏｆｆにしてエネルギーを節約することが可能であるが、そうすることによりその機器を過熱させる危険性が生じる。更にいくつかのデータセンタは可変負荷を有し、その場合、１日中いくつかのユニットを停止及び開始する必要があるだろう。また、データセンタの密に結合された複雑な空気流パターンにより、オペレータは、必要に応じて再始動するのに最も効率的であるＨＶＡＣユニットを認識するのが困難になる。

更に現在の方法は、ＨＶＡＣユニットの制御方法を決定する際にユニットのコスト（例えば、エネルギーの使用量又は維持）を無視する。より複雑なアルゴリズムが試行される場合、現在の方法は更に不安定になりうる。

従って、ＨＶＡＣシステムを動作するコストを説明し且つ冗長なＨＶＡＣユニットを説明する際に安定した方法及びシステムを提供することが望ましい。

本発明の実施形態は、センサを使用して環境維持モジュール（例えば、ＨＶＡＣユニット）を制御するシステム及び方法を提供できる。種々の実施形態において、システムは、環境を加熱及び／又は冷却できる。センサは、環境内の種々の場所において温度又は他の状態変数（湿度、気圧、光等）を測定でき、この温度フィードバックは、最小のエネルギーを使用しつつ温度を所望の範囲内又はそれに近い範囲に維持するようにモジュールの動作レベルを変更するためにエネルギー消費情報と共に使用可能である。これらのフィードバック制御動作は発見的であってもよく、例えば、温度をオペレータが指定した設定内又はそれ以下に維持するように、環境維持モジュールにより生成された空気の温度を変更するか、あるいは送風機の速度を減速する。フィードバック制御動作は、多くのアクチュエータが同一の制御コマンドを受信するようにこれらの制御動作に影響を与えるために従来の比例積分偏差（ＰＩＤ）フィードバック制御装置を利用してもよい。

一態様において、予測制御決定は、ペナルティ関数に取り入れられる状態変化への制御動作の影響（例えば、アクチュエータの動作レベルの変化）を予測するために伝達モデル（例えば、伝達行列等の非線形関数又は線形関数）を使用して行われる。コンピュータシステムは、ペナルティ関数を最小限にする制御動作変化を算出できる。一般に、ペナルティ関数を最小限にする制御動作は、全てのアクチュエータを同時に変更することを含む。変更されるアクチュエータの数及び種類を制限することが可能である。例えば状況標識は、アクチュエータが変更不可能であるようにリモートシステムにより無効にされることを示してもよい。

発見的フィードバック制御動作は、予測制御動作と組み合わせられる。これは、システムをマルチレートシステムとして構成することで達成される。マルチレートシステムにおいて、フィードバック制御動作はより高い頻度で実行され、予測制御動作はより低い頻度で実行される。一実現例において、モデル予測制御動作は、多くのアクチュエータに送出された共通のフィードバック制御動作を変調するために使用される。

別の態様において、実際に実行される制御動作変化（例えば、ペナルティ関数等による発見的フィードバック又は予測からの）は、測定された過去の予測の精度に基づいて減衰される。測定された最近の過去の予測誤差の規模が小さい場合、最小減衰量が適用される。測定された最近の過去の予測誤差の規模が増大するにつれ、減衰量は増加する。測定された最近の過去の予測誤差の規模が十分に大きい場合、制御動作は場合によっては全く変化しない。種々の実現例において、減衰は、算出された変化から伝達モデルを用いて決定されたような動作レベルに値を加算又は減算することで実行される。別の実施形態において、減衰は、小数又は０〜１の他の値（終点を含む）を掛けることで得られるものであってよい。

ペナルティ関数を減少するが必ずしもそれを最小限にしない制御動作が算出されることもある。次善の予測制御決定を使用するという決定は、ランダム化されてもよく且つ／あるいはランダム化レベルの部分最適性を有してもよい。これらの次善の予測制御動作は、学習処理が伝達モデル予測の精度を向上できる「持続励振性」データを有することを保証するために使用される。

予測制御動作は、ゆっくりと（例えば、１５分おきに１回）実行可能である。動作は、次の予測制御決定が実行される前にシステムが準定常状態に達するのに十分なほどゆっくりと実行されなければならない。予測制御動作は、次の予測制御動作が実行可能になる前に十分な時間が経過した時を決定するために定常状態検出器を非同期的に使用して更に実行されてもよい。

一実施形態によると、環境維持システムを制御する方法が提供される。システムは、複数のアクチュエータ及び複数のセンサを含む。各センサは、環境の物理的状態の値を測定する。センサに対応するセンサ値Ｓが受信される。アクチュエータの動作レベルＵへの潜在的な変化ｄＵが決定される。コンピュータシステムは、予測されたセンサ値Ｓ’の変化ｄＳを決定するために伝達モデルをｄＵに適用し、予測された変化ｄＳから新しいセンサ値ＳＮｅｗを決定し、且つペナルティ関数への第１の寄与を決定するためにＳＮｅｗを使用することにより、ペナルティ関数への第１の寄与を算出する。伝達モデルは、アクチュエータの動作レベルの変化と結果として得られるセンサ値の変化との関係を提供する。第１の寄与は、１つ以上のそれぞれの設定値に対する新しいセンサ値の各々の関係に基づく。コンピュータシステムは、動作レベルＵへの潜在的な変化ｄＵに対応する新しい動作レベルＵｎｅｗを決定し、対応する新しい動作レベルで各アクチュエータを動作するコストを決定し、且つコストを集約して第２の寄与を取得することにより、ペナルティ関数への第２の寄与を更に算出する。ペナルティ関数の第１の値は、潜在的な変化ｄＵに対する第１の寄与及び第２の寄与に基づいて決定される。アクチュエータの動作レベルＵへの最適な変化は、動作レベルＵへの複数の潜在的な変化に対するペナルティ関数の値に基づいて決定される。アクチュエータの動作レベルは、最適な変化に基づいて設定される。

別の実施形態によると、センサに対応するセンサ値Ｓが受信される。センサ値Ｓは、アクチュエータの動作レベルＵ１に対応する。アクチュエータの新しい動作レベルＵ２が受信され、この場合Ｕ２−Ｕ１＝ｄＵである。センサ値Ｓの変化ｄＳが予測される。変化ｄＳは変化ｄＵに対応し、この場合、予測は伝達モデルに従って実行される。次に、アクチュエータは新しい動作レベルＵ２で動作される。新しいセンサ値Ｓｎｅｗが後続して測定される。受信、予測、動作及び後続測定は、複数回繰り返される。伝達モデルの精度の計測値は、予測センサ値を測定センサ値と比較することで決定される。伝達モデルに基づく提案されたアクチュエータの動作レベルへの変更が受信される。提案されたアクチュエータの動作レベルへの変更は、精度計測値に基づいて調整される。アクチュエータの動作レベルは、提案された変更に対する調整に基づいて設定される。

本発明の他の実施形態は、本明細書において説明する方法と関連付けられたシステム、デバイス及びコンピュータ可読媒体に関する。

本明細書において使用されるように、環境維持モジュールは、ＨＶＡＣユニット、コンピュータルーム空調装置（ＣＲＡＣ）ユニット、あるいは制御信号を受信し且つ特定の領域において環境条件を達成又は維持するように設定される出力を提供するあらゆるデバイスであってもよい。本明細書における使用値、動作レベルは、冷却の加熱等の動作を実行するためにモジュールにより費やされている労力を測定する動作パラメータ（入力又は出力）の値であってもよい。モジュールの動作レベルは、停止した全電力で動作する入力電力レベルの割合、モジュール内の特定のデバイスの動作に対する割合又は値（例えば、送風機速度、温度設定値、湿度設定値又はバルブ位置）及び例えば基準レベルと比較されるような出力加熱、出力空気流の冷却電力の割合又は値を含んでもよい。

以下の詳細な説明及び添付の図面を参照して、本発明の本質及び利点がより適切に理解されるだろう。

図１は、本発明の一実施形態に係るデータセンタを示す平面図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る単一の屋上ユニットにより調整されたオープンプランの建物を示す平面図である。 図３は、本発明の一実施形態に係るコンピュータルーム空気処理ユニット３００を示す概略図である。 図４は、本発明の一実施形態に従って建物内の環境条件を維持する制御システム４００を示すブロック図である。 図５は、本発明の一実施形態に従って複数のモジュール（例えば、ＣＲＡＣユニット）及びセンサを含む環境維持システムを初期化する方法５００を示すフローチャートである。 図６は、本発明の一実施形態に従って高い効率で所望の範囲内にセンサ値を維持するように環境維持システムを制御する方法６００を示すフローチャートである。 図７は、本発明の一実施形態に従ってアクチュエータの動作を軽減することにより環境維持システムを制御する方法７００を示すフローチャートである。 図８は、本発明の一実施形態に従ってモジュールを停止することにより複数のモジュール及びセンサを含む環境維持システムを制御する方法８００を示すフローチャートである。 図９は、本発明の一実施形態に従って複数のモジュール及びセンサを含むモジュールを開始し且つ停止することにより環境維持システムを制御する方法９００を示すフローチャートである。 図１０は、予測誤差の大きさに基づいて共分散行列の追跡を更新する式を示すグラフである。 図１１は、本発明の実施形態に従ってペナルティ関数を使用して環境維持システムを制御する方法１１００を示すフローチャートである。 図１２は、本発明の実施形態に従って環境維持システムを制御する方法１２００を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の実施形態に従って環境維持システムを制御するために使用される最適なｄＵを決定するシステム１３００を示すブロック図である。 図１４は、本発明の実施形態に従って伝達モデルの精度尺度を使用して環境維持システムを制御する方法１４００を示すフローチャートである。 図１５は、本発明の実施形態に従って伝達モデルの精度を使用して環境維持システムを制御する方法１５００を示すフローチャートである。 図１６は、本発明の実施形態に従って中点及び極値制御を実現するシステム１６００を示す図である。 図１７は、本発明の実施形態に従って動作の中点及び極値レベルを決定するために予測制御を使用する方法１７００を示すフローチャートである。 図１８は、本発明の実施形態に係るシステム及び方法と共に使用可能な例示的なコンピュータ装置を示すブロック図である。

環境（例えば、データセンタ）が十分に低温であること又は温暖であることを保証するため、標準的な動作手順は、最低限度必要とされるものを超える余分なＨＶＡＣユニット（又は他の環境維持モジュール）を動作させることである。しかし、そのような予防措置はエネルギーを無駄にする。種々の実施形態により、環境にわたりセンサ（例えば、モジュールにわたるセンサ又はモジュールの外側の場所におけるセンサ）を解析し、特定のモジュールの動作レベルを安全に低下できるか及びセンサを範囲に戻すのに最適なモジュールを含む更なる動作が必要か（例えば、範囲外の測定値のために）を決定できる。そのような実施形態により、エネルギー消費を減少しつつ安定した環境を提供できる。伝達モデル（例えば、行列又は行列の集合）は、上述の決定を実行するために使用可能である。一態様において、伝達モデルは、システムのセンサ毎にモジュールの動作レベルの変化と結果として得られる温度差との関係を提供できる。伝達モデルは、センサ値を範囲内に維持しつつ、最適な動作レベルを決定するようにペナルティ関数（動作のコストを含む）を最適化するために使用可能である。

予測制御動作のみを使用することに関する１つの問題は、予測が準定常挙動に基づく場合に予測制御決定を迅速に行えないことである。これは、制御動作間に妨害がある場合、システムが十分迅速に反応しなくてもよく且つ制御性能が受け入れ不可能であってもよいことを意味する。この問題は、例えばマルチレートシステムを使用して発見的フィードバック制御動作をモデル予測制御動作と組み合わせることで修正される。マルチレートシステムにおいて、発見的フィードバック制御動作はより高い頻度で実行され、モデル予測制御動作はより低い頻度で実行される。

予測制御動作のみを使用することに関する別の問題は、予測が常に正確ではない可能性があることである。動作点が変化するにつれ、予測の精度は低下するだろう。予測子を適応可能にすることで精度を向上できるが、予測がより不正確になる動作点が変化した後の期間が存在する可能性がある。不正確な予測に基づく制御動作により、受け入れ不可能な制御性能を招く可能性がある。この問題は、次善であるが受け入れ可能な制御性能を有するのもとして既知である発見的フィードバック制御動作と予測制御動作を組み合わせることで修正される。最近の過去の予測精度尺度を使用することにより、予測制御決定に対する重要度は、システムが、予測精度が低い場合には主に発見的フィードバック制御動作に依存するが、予測精度が高い場合には最適な制御性能を達成するためにモデル予測を使用するように変調可能である。この解決方法は、システムを故障許容にするという更なる利点を有する。モデル予測が完全に失敗する場合、システムは、次善であるが受け入れ可能な制御性能の発見的フィードバック制御動作のみを使用することに戻ってよい。

特に多くの冗長なＨＶＡＣユニットが空気を床下プレナムに分配する際にそれらを実行することに関する別の問題は、より少ないＨＶＡＣユニットが使用された場合にＨＶＡＣユニットからの排出空気温度がより高くなる可能性があることである。より多くのＨＶＡＣユニットが使用されている状態で依然としてサーバから同一の量の熱を抽出している間に温度がより高くなる可能性があるため、排出空気温度はより高くなる可能性がある。換言すると、サーバから熱を抽出するより大きな空気流（より多くのＨＶＡＣユニットを含む）は、ＨＶＡＣユニットからの排出温度がより高い可能性があることを意味する。その結果、コンクリートスラブフロア又は揚床はそれほど低温ではなく、それにより災害復旧機能を減らす。例えば、スラブ及び床が蓄冷媒体（ヒートシンク）として動作するため、低温の床を有することにより、冷却障害（例えば、建物全体に対して電力が遮断される場合）から復旧するのに使用可能な時間を増加させる。例えば電力が遮断されているためにＨＶＡＣユニットが冷気を押し出していない場合、床のより低い温度によりサーバをより低温に維持できる。
Ｉ．システム概要
図１は、本発明の一実施形態に係るデータセンタの間取り図を示す。周囲の壁１は、データセンタの周囲の壁又は小売店等の商業用建物の周囲の壁であってもよい。データセンタは、複数のＨＶＡＣユニット２（又は他の環境維持モジュール）、複数の環境センサ３及び複数のサーバラック４を含む。示されるように、ＨＶＡＣユニットは、コンピュータルーム空調装置（ＣＲＡＣ）ユニットである。

一実施形態において、ＨＶＡＣユニット２は、空気流をデータセンタに提供し、サーバラック４のサーバを冷却する単一の機器である。一態様において、ＨＶＡＣユニット２は、それらを通過する空気を冷却、加熱、加湿又は除湿できる。環境センサ３は、温度又は湿度等の環境パラメータを測定するデバイスである。環境センサ３は、有線通信手段又は無線通信手段（例えば、Ｍｏｄｂｕｓ、ＢＡＣｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ＺｉｇＢｅｅ又は他のあらゆる適当なプロトコル）等のあらゆる手段により測定値（読み取り値とも呼ばれる）を送信できる。ＨＶＡＣユニット２（及び本明細書において示される他のモジュール）は、データセンタ内で特定の状態を提供するように１つ以上のプロセッサを含むコンピュータシステムにより制御されてもよい。

図２は、本発明の一実施形態に係る単一の屋上ユニットにより調整されたオープンプランの建物を示す平面図である。この例において、ＨＶＡＣユニットは屋上ユニット（ＲＴＵ）２である。周囲の壁５は、小売店等の商業用建物の外側又は内側の壁、あるいはそのような建物又は店内の空間である。示されるように、有線通信はその特定のＲＴＵに近接するＲＴＵ２とセンサ３との間で行われるが、無線通信が更に使用されてもよい。商品棚６及び店のチェックアウトカウンター７が更に示される。

図３は、本発明の一実施形態に係るコンピュータルーム空気処理ユニット３００を示す概略図である。コンピュータルーム空気処理ユニット３００は、環境維持モジュールの一例である。示されるように、コンピュータルーム空気処理ユニット３００は、冷水バルブ３２０により変調された冷水を含んでもよい冷却コイル３１０を有する。コンピュータルーム空気処理ユニット３００は、再熱コイル３３０（例えば、電気コイル）及び加湿器３４０（例えば、赤外線加湿器）を更に有する。

一実施形態において、送風機３５０は、Ａ／Ｃ誘導電動機により駆動された遠心送風機である。誘導モータは、その速度を変化させる可変速（周波数）ドライブＶＳＤ３５５を有してもよい。無線センサ３６０は戻り空気温度を測定し、無線センサ３７０は排出空気温度を測定し、無線制御３８０はＶＳＤ３５５を制御する。排出空気温度センサ３７０及び戻り空気温度センサ３６０は、別個の無線センサではなく無線制御３８０につながれたプローブであってもよい。

動作の一実施形態において、無線センサ３６０、３７０は、例えば図４の監視制御器１５を含む制御コンピュータに信号を渡す無線ネットワークゲートウェイに無線装置を介して読み取り値を送出する。監視制御１５は、コンピュータシステム自体であってもよい。制御コンピュータは、作動コマンドを無線制御３８０に中継し、可変速ドライブ３５５の速度を変化させる無線ゲートウェイにコマンドを送出できる。

図４は、本発明の一実施形態に従って建物内の環境条件を維持する制御システム４００を示すブロック図である。この例において、制御システム４００は、ＨＶＡＣユニット２（例えば、ユニット３００）と、複数の環境センサ３と、計算を行う１つ以上のプロセッサ１０を含む監視制御器１５とを備える。ＨＶＡＣユニット２は、空間の環境を維持するのに使用されてもよい送風機、バルブ又は温度要素等に対する最終制御要素（アクチュエータとも呼ばれる）を含む。本明細書において示されるように、アクチュエータの入力及び出力はモジュールの動作レベルに対応してもよい。一態様において、監視制御器１５は、減少したエネルギー量又は最小のエネルギー量を使用して安定した環境条件を提供する動作レベル（ｏｎ及びｏｆｆ、並びに中間の変動を含む）を有するように最終制御要素を制御できる。

モジュール（ＨＶＡＣユニット）
いくつかの実施形態において、監視制御器１５は、各ＨＶＡＣユニット２の入力１２へのコマンドを算出することにより複数のＨＶＡＣユニット２の動作を調整できる。コマンドは、センサ３からの環境センサ読み取り値に基づいて算出される。入力１２は、種々の異なるＨＶＡＣユニット２及び／あるいはＨＶＡＣユニット２内のデバイス又は回路に対応してもよい。

一実施形態において、ＨＶＡＣユニット１の入力１は、１つのアクチュエータの動作パラメータ（例えば、送風機、温度設定値、湿度設定値又はバルブ位置）に対応してもよく、ＨＶＡＣユニット１の入力２は、同一のＨＶＡＣユニット１の異なるアクチュエータに対応してもよい。動作パラメータは種々の動作値（レベル）を有してもよく、その結果、各々が種々のエネルギー量を消費する。別の実施形態において、ＨＶＡＣユニット２のうちのいくつかは、動作レベルの制御に対して１つの入力しか有さない。

他の実施形態において、ＨＶＡＣユニット２の温度に対する設定値は、監視制御器１５から更に提供されてもよい。例えば設定値は、ＨＶＡＣユニット２により排出された空気の所望の温度又はユニットに戻る空気の所望の温度であってもよい。他の入力は、湿度（又は加湿器コマンド）、あるいは可変周波数ドライブ（ＶＦＤ）へのコマンドに対する設定値であってもよい。

一実施形態において、各ＨＶＡＣユニットは、各々がそのＨＶＡＣユニットの１つのアクチュエータに対応する同数の入力を有する。別の実施形態において、種々のＨＶＡＣユニットは異なる数のアクチュエータを有してもよい。そのような一実施形態において、センサの数は、アクチュエータの総数に関係なく同一であってもよい。部分的に、センサの数が同一のままであってもよい理由は、各センサが各アクチュエータに影響を及ぼしてもよく、且つ各アクチュエータが各センサに影響を及ぼしてもよいためである。例えば温度アクチュエータ（冷却バルブ等）は、環境が十分に低温である場合に凝固物が冷却コイル上に形成される際に発生する可能性があるような湿度に影響を及ぼしてもよい。同様に、湿度アクチュエータ（例えば、赤外線加湿器及び蒸発冷却バルブ）は、赤外線加湿器又は蒸発冷却器が湿度を上げる際に発生する可能性があるような温度に影響を及ぼす。

センサ
環境センサ３は、温度、湿度及び気圧等の環境の物理的状態の値を測定できる。環境センサ３は、例えば有線通信手段又は無線通信手段（例えば、Ｍｏｄｂｕｓ、ＢＡＣｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ＺｉｇＢｅｅ又は他のあらゆる適当なプロトコル）により読み取り値を監視制御器１５に返送できる。センサの例には、温度センサ、湿度センサ及び気圧センサが含まれる。単一のセンサは、複数の環境条件、例えば上記の条件のうちの３つ全てを測定できてもよい。環境センサ３は、規則的なパターンに従って又はランダムに位置付けられてもよい。更に環境センサ３は、センサのクラスタにより編成されてもよく、あるいは個々に配置されてもよい。

いくつかの実施形態において、監視制御器１５は、例えば関連付けられた基準値８の集合により特定されるように、温度センサ読み取り値Ｆが温度範囲Ｒ内にあるようにする。範囲は、単にある特定の温度未満（例えば、華氏７８度未満）であってもよい。範囲は、２つの温度により更に特定されてもよい。そのような温度範囲は、要望に応じて狭くても広くてもよい。そのような範囲は加熱に更に適用されてもよい。ある特定の実施形態は、最小のエネルギー量を使用しつつ温度毎に特定の温度範囲（その全ては、温度センサ毎に異なってもよくあるいは同一であってもよい）を維持しようとしてもよい。

一実施形態において、監視制御器１５は、環境センサ毎の所望の基準値８の集合をフラッシュメモリ、キャッシュ又は他の適切なメモリ等に内部に格納する。他の実施形態において、基準値８は、ディスクドライブ又は光学ドライブ等に外部に格納されてもよい。動作中、監視制御器１５は、最小のエネルギー量を使用して特定の範囲で環境センサ３からの値を維持するようにＨＶＡＣユニット２の動作レベルを調整する（例えば、温度範囲を超えずに動作する最小限のモジュールを有することにより）。

ＨＶＡＣへの入力
一実施形態において、監視制御器１５は、入力１２に提供され且つＨＶＡＣユニット２の最終制御要素（例えば、アクチュエータ）に対して直接使用されるコマンドを算出する。入力１２に送出されるこれらのコマンドは、例えば有線通信手段又は無線通信手段により提供されてもよい。これらのコマンドは、ＨＶＡＣユニット２のあらゆる数の動作レベルを開始、停止又は変化させてもよい。

別の実施形態において、監視制御器１５は、ＨＶＡＣユニット２においてローカルデジタル制御器（例えば、マイクロプロセッサベースの制御を有する）により使用される入力１２へのコマンドを算出する。一態様において、ユニットのローカルデジタル制御器への各入力は、ユニットのアクチュエータに対応する。次にローカルデジタル制御器は、最終制御要素に送出された最終コマンドを決定してもよい。例えばローカルデジタル制御器は、アクチュエータに対してデジタル信号をアナログ信号に変換してもよく、あるいは信号のプロトコルをアクチュエータにより使用可能になるように変換してもよい。ローカルデジタル制御器は、ローカル制御ループを介して特定の設定でアクチュエータを維持するように更に動作してもよい。従って、監視制御器１５は、最終制御要素に直接命令するのではなく、ローカルデジタル制御器においてローカル制御ループの設定値に命令してもよい。

状況標識
一実施形態において、監視制御器１５は、環境センサ３及び／又はＨＶＡＣユニット２から状況標識１３を受信する手段を有する。一態様において、状況標識１３は、ＨＶＡＣユニット２又はセンサ３が現在動作可能であるかに関する情報を提供してもよい。別の態様において、状況標識１３は、戻り空気温度、排出温度、使用されているユニットの容量の部分（例えば、割合）（これは動作レベルの一例である）及び冷水バルブ（例えば、３２０）がどのくらい開いているか等のＨＶＡＣユニットの設定を提供してもよい。状況標識１３は、説明のためにＨＶＡＣユニット２及びセンサ３とは別個に示され、ＨＶＡＣユニット２又はセンサ３自体から実際に受信されてもよい。

一実施形態において、ＨＶＡＣユニット２に対する状況標識１３は、ＨＶＡＣユニット２のローカルデジタル制御器から取得されてもよい。これらのローカルデジタル制御器は、監視制御器１５によりクエリされ、ローカルデジタル制御器又はＨＶＡＣユニット２が「ｏｎ」又は「ｏｆｆ」であるかを決定してもよい。ユニットが「ｏｆｆ」である場合、そのユニットのアクチュエータに対する状況標識１３は、ゼロ等のある特定の値であってもよい。

別の例において、環境センサ３は、明確に規定され且つ容易に検出されるいくつかの故障モードを有する。一態様において、一方の故障モードは「到達不可能」であり、監視制御器１５のネットワークインタフェース等のゲートウェイがセンサと通信できないことを意味する。他方の故障モードは範囲外電圧（０ボルト又は１．５ボルトのいずれか）であり、０ボルトはセンサプローブが短絡回路を有することを示し、１．５ボルトはセンサプローブが開回路を有するかあるいは欠落していることを示す。これらの故障のうちのいずれかの結果、そのセンサに対してゼロの状況標識が得られるだろう。

行列等の伝達関数モデル（ＴＭ）は、環境センサに対する環境維持モジュールを増加（及び場合によっては同等に減少）する影響への尺度である。行列は、システムの全てのセンサ又はセンサの一部分のみに対して影響を及ぼしてよい。一態様において、ＴＭの行Ｊの数は、環境センサ（ＣＲＡＣ冷却サーバラックを使用する有する実施形態に対してコールドアイルセンサ又は吸気センサとも呼ばれる）の数に等しくてよく、列の数は環境維持モジュールの数に等しくてよい。従って、一実施形態において、モジュール毎に１つの列しかない。そのような一実施形態において、モジュールのエネルギー消費の１つの尺度、すなわち動作レベルが決定される１つのパラメータしかない。別の実施形態において、モジュールに対して２つ以上の行があってもよいため、各々がモジュールの動作レベルの測定値を提供するパラメータが２つ以上ありうる。尚、行及び列は切り替わってもよい。更に「行列」という用語は、値のあらゆる索引付け可能な配列であってもよい。
ＩＩ．伝達関数行列及び負荷行列の初期化
伝達関数行列（ＴＭ）は、環境センサに対する環境維持モジュールを増加（及び場合によっては同等に減少）する影響の基準である。行列は、システムの全てのセンサ又はセンサの一部分のみに対して影響を及ぼしてもよい。一態様において、ＴＭの行Ｊの数は、環境センサ（ＣＲＡＣユニットを使用する実施形態に対してコールドアイルセンサとも呼ばれる）の数に等しくてもよく、列の数は環境維持モジュールの数に等しくてもよい。従って、一実施形態において、モジュール毎に１つの列しかない。そのような一実施形態において、モジュールのエネルギー消費の１つの基準、すなわち動作レベルが決定される１つのパラメータしかない。別の実施形態において、モジュールに対して２つ以上の行があってもよいため、各々がモジュールの動作レベルの測定値を提供する２つ以上のパラメータがあってもよい。尚、行及び列は切り替わってもよい。更に「行列」という用語は、値のあらゆる索引付け可能なアレイであってもよい。

本明細書において説明されるように、動作レベルは入力値又は出力値であってもよい。例えば、無電力の入力コマンド（例えば、電圧又はデジタル値）は０の動作レベルであってもよく、全電力の入力は１００％の動作レベル又は何らかの最大値であってもよい。更に動作レベルは、送風機速度、温度設定値、湿度設定値又はバルブ位置等の特定のアクチュエータに対する入力値、あるいはそのようなアクチュエータの位置の出力測定値であってもよい。別の実施形態において、更に動作レベルは、提供される冷却又は加熱のレベル等の出力レベルであってもよい。この出力レベルは、上回ることにより１００％より高い割合を提供できる設計値に対する実際のレベルの割合であってもよい。パラメータが出力値である場合、出力パラメータを変更するために使用される１つ以上の入力コマンド変数があってもよい。

図５は、本発明の一実施形態に従って複数のモジュール（例えば、ＣＲＡＣユニット）及びセンサを含む環境維持システムを初期化する方法５００を示すフローチャートである。方法を説明する際、図４を参照する。初期化は伝達行列ＴＭを作成することを含む。一実施形態において、ＴＭの列は、モジュールの動作レベルを上下（例えば、開始及び停止）させ、且つ動作レベルの変化前と変化後の温度の差を利用することにより初期化される。一実施形態において、モジュールは、逐次（すなわち、一度に１つ）増減する。他の実施形態において、ＴＭの列は、一度に複数のモジュールの動作レベルを変化させることにより初期化される。

ステップ５１０において、第１のセンサ値Ｙ１（例えば、温度、湿度又は気圧）は、各センサ（例えば、センサ３からの）毎に受信される（例えば、制御器１５において）。第１のセンサ値Ｙ１は、測定コマンドの結果コンピュータ（例えば、制御器１５）により能動的に測定されてもよく、あるいは送信されたメッセージを受信できるポートを介して受動的に取得されてもよい。特定のセンサＪに対する第１のセンサ温度Ｙ１はＹ１_Ｊとして書き込まれてもよい。第１のセンサ値Ｙ１_Ｊは、１回又は複数回取得されてもよい。例えば第１の値Ｙ１は、あらゆるモジュールの動作レベルが変化する前に取得されてもよく、あるいは特定のモジュールの動作値が変化する前に毎回取得されてもよい。

第１のセンサ値Ｙ１に加え、モジュールの１つ以上の動作パラメータの動作レベル等の他の値が記録されてもよい。戻り温度（例えば、図３のセンサ３６０からの）、排出温度（例えば、センサ３７０からの）及び流量（例えば、モジュールがＶＦＤを有する場合に流量×ＶＦＤパーセントコマンドを設計する）等の動作パラメータ入力設定値及び測定された出力値の例は、測定され且つ制御器１５と通信可能に結合されたメモリ等に格納されてもよい。

ステップ５２０において、１つ以上のモジュールの１つ以上の動作レベルが変化する。一実施形態において、モジュールの全ての動作レベルが変化し、その変化は１レベルだけであってもよい。別の実施形態において、モジュールの動作レベルのうちの一部のみが変化する。変化しない動作レベルは、別の時に変化してもよく、あるいは伝達行列の計算に含まれなくてもよい。種々の実施形態において、複数のモジュールからの動作レベルは同時に変化してもよい。

動作レベルの変化量は、何らかの方法で異なってもよくあるいは同等であってもよい。例えば、変更される各動作パラメータは、同一の割合（例えば、１００％、５０％、２５％等）だけ変更されてもよい。一実現例において、１００％は、パラメータに対する最大設計値に対して測定される（例えば、最大設計空気流の１００％）。設計空気流より大きい空気流を実現することが可能であるため、割合は１００％を上回るだろう。

特定のパラメータの動作レベルに対して実現される厳密な変化量を決定するため、変化コマンドが出力された後にパラメータが測定されてもよい。動作パラメータが出力値である場合、新しい動作レベルは、変化コマンドから直接認識されなくてもよい。例えば、変化コマンドが空気流を大きくするためのものであってもよく、且つ一般にコマンドに対応する空気流を認識するためのいくつかの校正された設定値があってもよいが、測定により空気流に対する実際の値をより正確に取得できる。更にいくつかのパラメータは、出力値の測定によることを除いて全く認識されなくてもよい。他の実施形態において、動作レベルの変化は自動的に認識されてもよい（例えば、変化がｏｆｆにするためのものである場合、特にｏｎ及びｏｆｆのみがある場合）。

ステップ５３０において、第２のセンサ値Ｙ２はセンサ毎に受信される。一実施形態において、モジュールの動作レベルが変化した後にタイマ（例えば、ウェブが設定可能な期間で）を開始する。デフォルトとして、期間は１５分であってもよい。一実施形態において、第２の値Ｙ２はタイマの終了後に測定される。別の実施形態において、値は、変化コマンドが与えられた後に継続的に測定され、第２の値Ｙ２は、測定値が準定常ステート状態になった後に格納される。例えばセンサの変更出力は、摂動後にある特定の変化率を有してもよい。変化率が閾値を下回って低下すると、準定常ステート状態が決定されてもよい。センサの出力における変化の閾値に対する絶対値は別の例である
ステップ５４０において、各々が対応する第１のセンサ温帯Ｙ２と第２のセンサ値Ｙ２との差が算出される（例えば、プロセッサ１０により）。従って、使用されているＮ個のセンサがある場合、変更された動作パラメータ毎にＹ２_Ｊ−Ｙ１_ＪのＮ個の各値があり、Ｊは１〜Ｎにわたる。この差は正又は負であってもよい。一般に冷却するために、変化が動作レベルの上昇である場合、温度（冷却のための関心センサ値）は低下し、Ｙ２_Ｊ−Ｙ１_Ｊの各々は負である。更に一般に冷却するために、変化が動作レベルの低下である場合、温度は上昇し、Ｙ２_Ｊ−Ｙ１_Ｊの各々は正である。しかし、これらの関係は常に当てはまらない。例えば、モジュールの戻り温度が所望の排出温度以下である場合、モジュールは、冷却能力をｏｆｆにしてもよい。従って、空気が依然として送風機により送り出されることによりいくらかの熱が空気に伝えられるため、モジュールは、冷却しないが実際には加熱する。従って、いくつかの伝達行列要素は他の反対符号を有してもよく、それは非直感的である。

ステップ５５０において、ＴＭ行列要素は、対応する差を使用してセンサ毎に算出される。例えば、プロセッサ１０はＮ×Ｋ行列要素を算出してもよく、Ｎはセンサの数であり、Ｋは変更された動作パラメータの数である。一実施形態において、１つの動作パラメータが一度に変更される場合、単一の列は、行列要素毎に式を使用して一度に更新されてもよい。別の実施形態において、２つ以上の動作パラメータが一度に変更される場合、複数の列が一度に更新され、組み合わされた式（例えば、再帰最小二乗）は行列要素を更新するために使用される。

ステップ５６０において、それ以上の動作パラメータがまだ変更されていないかが決定される。まだ変更されていない動作パラメータがある場合、方法５００は繰り返されてもよい。一実施形態において、方法５００の第１の反復により１つの動作パラメータＰ_１だけ減少したと仮定する。次の反復において、ステップ５２０は、パラメータＰ_１のレベルを上昇させ、最後の反復の前のパラメータＰ_１の動作レベルを有することを含んでもよく、パラメータＰ_２のレベルを低下させることを含んでもよい。従って、１つの動作レベルは第１の反復に基づいて変化し、第２の動作レベルは第２の反復に基づいて変化する。他の実施形態は、全ての反復において上下する複数の動作レベルを有してもよい。以下に説明するように、そのような実施形態は、行列要素を決定するために再帰最小二乗を使用してもよい。

一実施形態において、それ以上の動作レベルが変化する必要があるかをこのように決定することは、ＴＭのそれ以上の列が初期化される必要があるかと同等である。モジュールに対して１つの動作レベルがあり且つ動作レベルオプションがｏｎ又はｏｆｆである一実施形態において、モジュールを開始又は停止するかを決定する。そのような一実施形態において、停止する必要があるより多くのモジュールがある場合、停止したモジュールは再開されてもよく、他のモジュールを停止してＴＭ行列の他の要素を決定してもよい。モジュールが再開される場合、スタート／ストップタイマが再開されてもよく、スタート／ストップタイマの期限が切れた後、次のモジュールに対してこのような初期化が実行される。

ステップ５７０において、ＴＭの全ての行列要素が算出された後、伝達行列ＴＭは、環境維持システムのメモリに格納されてもよい。伝達行列は、アクチュエータの動作レベルを変化させるべきかを決定するために検索されてもよい。そのような決定は、例えば方法６００〜９００で実行されてもよい。次に、伝達行列及びＬＯＡＤ行列の行列要素を算出するある特定の実施形態を説明する。

行列要素の算出
１つの動作パラメータが一度に変更される一実施形態において、変更された動作パラメータに対応するＴＭの１つの列の行列要素は、第２のセンサ値が受信された後に決定される。動作パラメータがＵ_ｉｎｄｘ（本実施形態において、モジュールと一対一の対応関係を有する）であり且つセンサインデックスがＳ_ｉｎｄｘである場合、行列要素ＴＭ（Ｓ_ｉｎｄｘ，Ｕ_ｉｎｄｘ）は、

・・・式（１）

のように算出されてもよく、式中、Ｙ２は動作パラメータU_ｉｎｄｘが変更された後のＳ_ｉｎｄｘに対応するセンサ値であり、Ｙ１は動作パラメータU_ｉｎｄｘが変更される前のＳ_ｉｎｄｘに対応するセンサ値であり、ΔｌｅｖｅｌはパラメータU_ｉｎｄｘの動作レベルの変化である。例えば変化がアクチュエータ毎に同一でなかった場合、正規化係数が更に使用されてもよい。以下に説明するように、正規化係数であると考えられてもよいエネルギー係数が含まれてもよい。

センサ値が温度であり且つモジュール機能が冷却するように機能する場合、例えばモジュールを遮断すること（又は他の減少）によりＹ２がＹ１より大きくなるはずであり且つ動作レベル（Δｌｅｖｅｌ）の変化は負であるため、一般にＴＭの値は負になる。温度差は負であるがΔｌｅｖｅｌが正であるようなモジュール（又は他の増加）を開始することにより、同様の結果が得られる。しかし、ステップ５４０に対して上述したように、逆の結果が生じる可能性があり、それは非直感的である。

ＴＭは、全ての行列要素がΔｌｅｖｅｌの同一のユニットに対応してもよいように正規化されてもよい。例えば、特定の行列要素を算出するために使用されたレベルの実際の変化（例えば、１０％、１０ｒｐｍ）に関係なく、行列要素が係数で乗算されてもよいため、全ての行列要素は分母に同一の値を有する。従って、後続のステップにおいて、動作レベルの変化は、行列要素毎に種々のユニットにある動作レベルの変化とは対照的に予測された温度の変化を決定するために一様に使用されてもよい。

一実施形態において、Δｌｅｖｅｌは動作レベルの変化の割合であり、例えば動作レベルの最大容量にｏｎにする場合は１００％及び最大動作レベルからｏｆｆにする場合は−１００％である。別の実施形態において、Δｌｅｖｅｌは、伝達行列ＴＭを作成するために使用された最小増分に対する単位である。例えば、増分が５Ｖ、１００ｒｐｍ又は他の値（百分率を含む）である場合、伝達行列ＴＭが最小増分の単位であった場合、１０Ｖの変化は２の値であり、３００ｒｐｍは３の値である。別の実施形態において、伝達行列が全てのモジュール（例えば、最大電力又は送風機設定）にわたる動作の最大レベルに基づく単位で作成された場合、Δｌｅｖｅｌは小数値であってもよい。各モジュールは異なる範囲の動作レベルを有してもよく、例えば一方の送風機は２０００ｒｐｍの最大速度を有してもよく、他方の送風機は１０００ｒｐｍの最大速度を有してもよい。一態様において、Δｌｅｖｅｌは自身で正規化してもよい。例えば、変更が特定のパラメータに対して常に同一である場合、正規化係数は必要なくてもよい。

一実施形態において、動作パラメータは、モジュールが操作している加熱／冷却流の百分率容量％Ｃａｐであってもよい。本実施形態において、変化によりモジュールが閉じている場合、Δｌｅｖｅｌは％Ｃａｐに対応してもよい。一態様において、全てのユニットが同一の容量で動作していない場合、％Ｃａｐの値は正規化された測定値を考慮してもよい。％Ｃａｐは現在の動作レベルの一例である。

種々の実施形態において、％Ｃａｐは、ユニットのクエリから戻されるか、あるいは、

・・・式（２）

のように算出され、式中、Ｆ_Ｐは停止する前の停止したモジュールの流量であり、ＴＲ_Ｐは停止する前の各モジュールＰの戻り温度であり、ＴＤ_Ｐは動作レベルが変化する前の各モジュールＰの排出温度であり、Ｆ_Ｄはユニットの設計流量であり、ＴＲ_Ｄ−ＴＤ_Ｄは各モジュールＰの設計値ΔＴである。

一実施形態において、設計値ΔＴは、冷却バルブが完全に開いているかあるいは好適な設定値で開いている場合の温度差であってもよい。そのような値は、更なる要素として含まれてもよい使用される冷却物質（例えば、水）の温度に依存してもよい。別の実施形態において、固定の流れの送風機を含むモジュールは、Ｆ_Ｐ及びＦ_Ｄの同一の値を有する。そのような実施形態において、モジュールにより戻された％Ｃａｐは、冷却バルブ（例えば、バルブ３２０）の設定に対応してもよい。

可変送風機を含むモジュールにおいて、Ｆ_Ｄは、１００％の容量又は他の何らかの割合、あるいはユニットの好適な（例えば、最適な）動作が行われる値であってもよい。一態様において、Ｆ_Ｐの値は、停止前の送風機の速度に対する設定に対応する。他の実施形態において、加熱（又は冷却）流量ＦΔＴ（設計又は停止前）は、他の手段により決定されてもよく、あるいは単にこの値を測定するモジュールから受信されるだけであってもよい。

ＬＯＡＤ行列の算出
一実施形態において、ＬＯＡＤ行列は、システムの容量に対するモジュールの動作レベルを低下させる影響の基準を提供する。例えばＬＯＡＤ行列は、他のＣＲＡＣユニットのうちの１つをｏｆｆにする場合にコンピュータルームのサーバの熱負荷に対処するように増加するＣＲＡＣユニットの容量の割合に厳密に関連してもよい。一実施形態において、ＬＯＡＤの行及び列の番号は環境維持モジュールの数に等しい。

負荷行列は伝達行列ＴＭと同時に算出されてもよい。従って、ＴＭの列はＬＯＡＤ行列の列と同時に算出されてもよい。一実施形態において、負荷伝達関数行列（ＬＯＡＤ）は、

・・・式（３）

のように算出され、式中、Δ％Ｃａｐ_{Ｃｉｎｄｘ，Ｋｉｎｄｘ}はモジュールＫ_ｉｎｄｘを停止（又は減少）することにより発生したモジュールＣ_ｉｎｄｘの百分率容量の変化であり、％Ｃａｐ_{Ｋｉｎｄｘ}は停止前のモジュールＫ_ｉｎｄｘの百分率容量である。ＬＯＡＤ（Ｃ_ｉｎｄｘ，Ｃ_ｉｎｄｘ）の値は定義上−１００％に等しい。一実施形態において、ＬＯＡＤ（Ｃ_ｉｎｄｘ，Ｃ_ｉｎｄｘ）の値は、一般にこの値が使用されないため、算出されないかあるいは０（又は他のデフォルト値）に更に設定されてもよい。ＬＯＡＤ行列は、環境維持システムのメモリに格納されてもよく、動作レベルが上昇又は低下したモジュールを決定するために後で使用されてもよい。
ＩＩＩ．エネルギー使用量を削減するためのＴＭの使用
伝達行列は、センサを許容可能な範囲内に維持するために使用されてもよい。伝達行列は、削減されたエネルギー量を使用しつつセンサを許容可能な範囲内に維持する動作レベルを決定するために更に使用されてもよい。エネルギーに対する影響力を決定するため、動作レベルの変化は、アクチュエータ毎に固定値であると仮定される（しかし、全て同一ではない）。このように、各アクチュエータは、互いに比較されてもよく、センサに最も影響を及ぼすアクチュエータを識別してもよい。従って、アクチュエータに伝えられたエネルギー量が最も効率的であるため、このセンサが範囲外である場合、最も影響力を有するアクチュエータは、最もエネルギー効率のよいアクチュエータとして解釈されてもよい。

いくつかの実施形態において、各アクチュエータの増加に対して費やされたエネルギー量は同一である。例えば、アクチュエータの各動作パラメータがモジュールの電力レベルであり、且つ各モジュールが同一のエネルギー効率を有する場合、エネルギー効率の差はない。差が小さい場合、エネルギー効率は同等であると更に仮定されてもよい。

他の実施形態において、アクチュエータは異なるエネルギー消費を有する。そのような状況において、センサ値（Ｙ２−Ｙ１）の変化は、エネルギー係数により変調されてもよい。変調された結果を比較することにより、変化するアクチュエータを決定する際のエネルギー消費を説明してもよい。例えば、所定の変化に対してより少ないエネルギーを使用するアクチュエータがセンサ値の差に対して増加する変調された結果を有することにより、そのアクチュエータを変更する優先度が上がる。一方、エネルギー効率がより低いアクチュエータは、センサ値の差を相対的に減らす。エネルギー消費に対するそのような変調は、伝達行列事態に含まれてもよい。変調の値は、同一の割合だけ各アクチュエータを変更し且つエネルギー使用量を記録することにより決定されてもよい。種々の実施形態において、変調は、乗算、除算、加算、並びに加算演算、乗算演算及び更なる機能演算を含んでもよい座標系の更なる点を含んでもよい。いくつかの実施形態は、変調ではなく、変更するアクチュエータを決定するのに更なる要素としてエネルギー消費値を使用してもよい。例えば、最も少ないエネルギー消費を有しつつ適切なセンサ値の変化を提供するアクチュエータが選択されてもよい。

一実施形態において、加熱／冷却流のモジュールの効率は、エネルギー消費要素の一例である。効率は、モジュールのアクチュエータのある特定の入力設定（例えば、冷水バルブ設定）又は式２の百分率容量として解釈されてもよい。別の実施形態において、モジュールＣ_ｉｎｄｘの効率ηは、

・・・式（５）

のように算出され、式中ＦａｎＳｐｄは、モジュールが現在使用中の送風機最高速度の割合である。一実施形態において、送風機速度は、可変送風機を有さないモジュールに対して１００％である。可変送風機を含むモジュールに対して、送風機は、最大設定を下回る設定、すなわち１００％を下回って動作していてもよい。

一態様において、分母に送風機速度を使用する場合に送風機速度が１００％となるため、その場合に可変送風機速度を有さないモジュールを停止することが優先されてもよく、それにより効率が落ちる。示されるように、冷却能力の量が所定の送風機速度に対して少ないため、あまり効率的でないモジュールはより低い効率を有する。他の効率が入力のレベルで除算されたあらゆる百分率出力を含んでもよく、それにより効率を測定する。例えば、特定の冷水バルブ設定に対する冷却出力は、バルブのアクチュエータに対する効率を算出するために使用されてもよい。
ＩＶ．センサ値を範囲に維持
図６は、本発明の一実施形態に従って高い効率で所望の範囲内にセンサ値を維持するように環境維持システムを制御する方法６００を示すフローチャートである。方法６００は、特定のセンサ値が所望の範囲外のセンサ値を有する場合に動作レベルを変化（上下）させるのに最適な１つ以上のアクチュエータを決定する。例えば、センサ（例えば、高温すぎるコールドアイルセンサ）の温度が閾値を上回る場合、方法６００は、可能な限り迅速に又はエネルギー効率のよい方法でセンサを範囲に戻すように動作レベルを上昇（例えば、開始）させるべきモジュールを決定してもよい。一実施形態において、方法６００の全て又は一部は、制御器１５、あるいは本明細書において説明される別のコンピュータ又はプロセッサにより実行される。

ステップ６１０において、センサ値が所望の範囲外のセンサ（例えば、センサ３のうちの１つ）が識別される（例えば、温度が閾値を上回る）。一実施形態において、アプリケーション（例えば、システムのプロセッサ上で実行するソフトウェア）は、範囲外のセンサ値があるかを周期的にチェックしてもよい。部屋を冷却しているシステムの場合、センサ値が所望されるより高温なため、そのようなセンサはホットスポットと呼ばれてもよい。例えば高温すぎるセンサは、センサを監視し且つセンサが閾値より高くなる等、範囲外になる場合に警告信号を送出させることにより識別されてもよい。警告信号は、制御器１５の内部又は制御システムの別の部分に生成されてもよい。

いくつかの実施形態において、所望の範囲は、部屋に対する目標値により規定されてもよい。範囲の例には、目標値からの＋又は−のある特定の値、目標値を下回るあらゆる値、あるいは目標値を上回るあらゆる値が含まれる。所望の範囲は、デフォルト値（例えば、データセンタの温度に対して華氏８３度）でウェブが設定可能であってもよい。別の実施形態において、例えば環境が特定の温度を上回るように要求される場合、センサは低温すぎるものとして識別されてもよい。そのような一実施形態において、モジュールは、冷却するのではなく加熱するだろう。

ステップ６２０において、動作レベルが上昇してもよい１つ以上のアクチュエータは、増加可能なアクチュエータとして識別される。動作レベルは、モジュールのアクチュエータに対してあらゆる動作パラメータを示してもよい。動作レベルが上昇しなくてもよい場合の例には、アクチュエータが最大動作レベルであるか、あるいはほぼ最大動作レベルである場合が含まれる。一実施形態において、この決定に対する基準は、動作レベルが最大レベルから所定の量（例えば、割合）内であるかであってもよい。いくつかの例において、特定のモジュールの動作パラメータのうちの一部のみが増加してもよく、他の例において、全ての動作パラメータが増加してもよい。いくつかの実施形態において、増加が停止されるモジュールに限定されてもよいため、増加は開始コマンドになる。

いくつかの実施形態において、アクチュエータを減少することにより、実際にはセンサを範囲内又は少なくとも範囲内により近接して移動させてもよい。そのような例は、方法５００のステップ５４０に対して、例えば伝達行列要素が反対符号を有する場合に上述される。そのような実施形態において、ステップ６２０は、動作レベルの低下が識別されたセンサ値を有益に変化させてもよいアクチュエータを更に識別するように変更されてもよい。以下において、動作レベルの上昇を参照するが、動作レベルの低下が更に実行されてもよい。

ステップ６３０において、システムは、増加可能なアクチュエータ（すなわち、ステップ６２０で識別された）が範囲外のセンサ値を変化させる量（変化値）を予測する。この予測は、増加可能なアクチュエータ毎に実行されてもよい。予測された変化値は、アクチュエータの動作レベルが上昇する量に対して所定の値（例えば、５０％又は１００％）を使用することにより推定されてもよい。一実施形態において、予測された変化値は、それぞれ停止したモジュールを開始することによりセンサ温度が変化することが決定される程度を予測する。従って、一実施形態において、方法６００は、各々が停止したＣＲＡＣユニットを開始することによりホットスポットを消去することに対する衝撃を推定してもよい。

いくつかの実施形態において、アクチュエータ毎の所定の動作レベルの上昇は、予測された変化値を決定するために同一である。他の実施形態において、所定の上昇は、増加可能なアクチュエータ間で異なってもよい。例えば上昇は、動作レベルの上昇のある特定の割合（例えば、１０％、３０％又は１００％）であってもよい。実際に実現される上昇の実際の量は、予測された変化値を決定するために使用された所定の上昇と異なってもよい。一実施形態において、所定の上昇は、アクチュエータ（モジュールと同等であってもよい）の動作レベルが上昇できる全ての量である。例えば、種々のモジュールが変化前に種々のレベルで動作していてもよいため、各モジュールは異なる増加を有してもよい。ステップ６２０は、所定の上昇及び／又は実際の上昇に対応し、識別されたアクチュエータが実際には適当な量だけ動作レベルを上昇できることを保証してもよい。

一実施形態において、予測された変化値ΔＹは、例えば上述したように決定された伝達行列を使用して取得される。一実施形態は、
Ｙ_ｐｏｓｔ−Ｙ_ｐｒｅ＝ＴＭ（Ｓ_ｉｎｄｘ，Ｕ_ｉｎｄｘ）^＊Δｌｅｖｅｌ（Ｕ_ｉｎｄｘ）
・・・式（６）
を使用し、式中、Ｙ_ｐｏｓｔは変化後の推定されたセンサ値であり、Ｙ_ｐｒｅは範囲外の現在のセンサ値であり、Ｓ_ｉｎｄｘは範囲外のセンサに対応し、Ｕ_ｉｎｄｘは動作レベルを上昇するために考慮されているアクチュエータに対応する。所定の上昇は、伝達行列ＴＭを作成するために使用された値とは異なってもよいΔｌｅｖｅｌである。更に上述したように、Δｌｅｖｅｌは、アクチュエータが増加する実際の量とは異なってもよい。

従って、いくつかの実施形態において、Ｙ_ｐｏｓｔは、ＣＲＡＣ Ｕ_ｉｎｄｘを開始した後の推定されたホットスポット温度であってもよく、Ｙ_ｐｒｅはホットスポット温度であってもよく、Ｓ_ｉｎｄｘはホットスポット温度を有するセンサに対応してもよく、Ｕ_ｉｎｄｘは開始するために考慮されているＣＲＡＣに対応してもよい。一実施形態において、Δｌｅｖｅｌ（Ｕ_ｉｎｄｘ）は、モジュールを開始する結果得られる推定された容量の変化である。

図６を再度参照すると、ステップ６４０において、アクチュエータは、予測された変化値に基づいて増加するために選択される。一実施形態において、Ｙ_ｐｏｓｔの値は、予測された変化値を考慮する。別の実施形態において、Ｙ_ｐｏｓｔ−Ｙ_ｐｒｅの値は予測された変化値である。ＴＭを使用する他の予測された変化値が更に使用されてもよい。変化値は、センサ値を範囲内にすることを保証するために使用されてもよい。一態様において、Ｙ_ｐｏｓｔは、特定の量により範囲を規定する最大／最小値より低く／高くなるように選択されてもよい。

例えば、Ｙ_ｐｏｓｔ又はＹ_ｐｏｓｔ−Ｙ_ｐｒｅは、センサ値を範囲内に変化させられるアクチュエータを決定するために使用されてもよい。変化値は、センサＳ_ｉｎｄｘに対して最も大きな値の変化を有するアクチュエータを更に決定してもよい。一実施形態において、最大の予測された変化値を含むモジュールは、おそらく最も少ない量の動作変化、すなわち最も少ないエネルギー量を含む範囲外状態を直すために使用される。別の実施形態において、最大の予測された変化値を含むモジュールは、センサ値を最速に変化させ、且つ範囲状態の別の出力がセンサＳ_ｉｎｄｘに対してより可能性が低いように値を最も自然に変化させると更に仮定されてもよい。例えば、最も低いＹ_ｐｏｓｔを提供するＣＲＡＣユニットが使用されてもよい。変化値は、正の値又は負の値であってもよい。従って、最大という用語は、値が負である場合により小さな数を示してもよい。別の実施形態において、変化閾値より大きい予測された変化値を有するユニットのうちのいずれかが使用されてもよい。

上述したように、伝達行列は、例えば式４に対して上述したように、各アクチュエータに対してエネルギー消費要素を含んでもよい。これらのエネルギー消費要素は、例えば要素が既に伝達行列にない場合に変化値を変更するために更に使用されてもよい。例えばモジュールは、依然としてＹ_ｐｏｓｔを範囲内にしつつ、送風機消費電力又は他の電力の最小化に基づいて選択されてもよい。一実施形態において、これらのモジュールが最大容量を下回って動作するため、可変送風機速度を有するモジュールを開始するための優先度がある。

ステップ６５０において、選択されたアクチュエータの動作レベルは上昇するか、あるいは場合によっては上述したように低下する。上述したように、一実施形態において、アプリケーションは、ホットスポットを消去する（例えば、ホットスポットにおいて推定された最も低い温度を生成するＣＲＡＣユニットを開始する）ことに対する最も大きな衝撃を有するアクチュエータの動作レベルを上昇させるものとする。実際の変化Δｌｅｖｅｌ（Ｕ_ｉｎｄｘ）を含む推定されたＹ_ｐｏｓｔが目標値を下回る場合、２つ以上のアクチュエータ又はモジュールは増加してもよい。一実施形態において、Ｙ_ｐｏｓｔがどれも目標値を超えない（すなわち、−デッドバンド）場合、２つのアクチュエータは同時に増加してもよい。デッドバンドは、所望の範囲の境界を超える十分な変化が達成されることを保証できる。

上述したように、レベルが上昇している動作パラメータは、上述の百分率容量等の出力パラメータであってもよい。出力レベルを使用する問題は、特に出力レベルが他のモジュール及びアクチュエータの動作に依存してもよいと仮定すると、出力レベルが所定の入力に対するものを厳密に予測できないという問題であってもよい。従って、達成される動作レベルの厳密な変化を予測するのは困難である。いくつかの実施形態において、動作レベルの変化は既存の動作レベルから推定される。

いくつかの実施形態は、その低温の空気が増加後に再配布される方法を推定できる。均一な再配布の結果、動作モジュール時間の平均出力レベルのデフォルト値Ｎ／（Ｎ＋１）が得られてもよく、式中Ｎは、実際の出力レベルに対して新しいモジュールを増加する前の動作ユニットの数である。平均は、各モジュールから取得されてもよく、あるいは全てのモジュールに対して同一であると仮定されてもよいため、１つの出力レベルのみが決定されてもよい。別の実施形態において、出力レベルは、上述（式３）のＬＯＡＤ行列又はモジュールを増加し且つ変化した容量を測定することにより作成される同様のＬＯＡＤ行列から決定されてもよい。実際の容量は実際の容量とは異なってもよいが、この推定された値は、２つ以上のモジュールを増加する必要があるかを決定するのを助長してもよい。

ステップ６６０において、他のアクチュエータは、例えばある特定の期間又は１又は複数の基準（例えば、方法５００に対して上述されたような準定常ステート状態）に基づいて増加することを防止される。一実施形態において、選択された１つ以上のアクチュエータが増加した後にタイマを開始する。一態様において、タイマは、タイマの期限が切れるまで別の増加を防止するものとするウェブが設定可能なタイマ（デフォルト１５分）である。別の実施形態において、モジュールは、アクチュエータを増加することに応答してセンサ値が平衡状態に達するまで増加することを防止されてもよい。一態様において、これにより、非常に多くのアクチュエータが同様の状態の時に増加し必要以上に多くのユニットを使用して非常に多くのエネルギーを使用することを防止する。

ステップ６７０において、伝達関数行列ＴＭが更新される。例えば、増加したアクチュエータ（例えば、開始したモジュール）に対するＴＭの値は、式１を使用して更新されてもよい。このように、初期化がどれほど正確であったかを決定できるか、あるいは温度が維持されている負荷の変化に適応でき、ＴＭはそれに応答して改善されてもよい。従って、このような更新は、伝達行列の変化する関係に対処できる。このように、システムは、システムの変数が変化するのに伴い変化するため、正確な推定を提供し続けることができる。

いくつかの実施形態において、更新の第１のステップは、いずれかの動作レベル及び選択されたアクチュエータの動作レベル（例えば、百分率容量）が上昇する前にセンサ値を記録することであってもよい（ｏｆｆにされるアクチュエータを識別することを含んでもよい）。更新の次のステップは、設定期間後又は基準を満たした後のセンサ値及び増加したアクチュエータの動作レベルを記録することであってもよい。一実施形態において、式１のＴＭの新しい行列要素は、変更されるアクチュエータに対応する列（ｊ）毎に算出される。新しいＴＭは、
ＴＭ（ｉ，ｊ）_ｎｅｗ＝ｇ^＊ＴＭ（ｉ，ｊ）_ｎｅｗ＋（１−ｇ）^＊ＴＭ（ｉ，ｊ）_ｏｌｄ
・・・式（７）
のように更新され、式中ｇは、０〜１（例えば、デフォルト０．３）である。一実施形態において、ｇの値は、時間で変動してもよくあるいは別の変数に依存してもよい。他の実施形態において、他のより古いＴＭ行列（すなわち、ＴＭ_{ｏｌｄｅｒ}等の前の更新からの行列要素）は、組み合わせてＴＭ_ｎｅｗを取得するために使用されてもよい。

一実施形態において、各アクチュエータの動作レベルが測定され、各列が更新される。従って、各行はセンサ値において同一の変化を有するが、動作レベルの変化は異なる。動作レベルがたとえ唯一のアクチュエータへの入力が変更されても変化してもよい出力レベルである場合、これらの他の行列要素が算出されてもよい。

他の実施形態において、低温すぎるアイルセンサ（又は他のセンサ）は、コールドスポットを識別するために更に使用されてもよい。上述の方法は、例えばシステムが上述したように周囲温度に対して環境を冷却するのではなく加熱しようとしている場合、加熱するＨＶＡＣユニットをｏｎにするために使用されてもよい。システムが冷却される実施形態において、コールドスポットを感知することにより、ＨＶＡＣユニットのうちの１つの停止をトリガしてもよい。低い温度が未熟なディスクドライブの故障と関連付けられることが示されているため、コールドスポットをそのように防止することにより助長できる。モジュールの停止は、他の理由でも発生する可能性がある。

方法６００は繰り返されてもよい。例えばチェックは、いずれかのセンサが範囲外であるかを決定するために周期的に実行されてもよい。一実施形態において、増加量は少なくとも所定の量（１００％未満であってもよい）であってもよい。増加が最大値未満である場合、次回では同一の１つ以上のアクチュエータが選択されてもよい。

いくつかの実施形態において、単に中間値だけ増減させることとは対照的に、アクチュエータ（場合によってはモジュール全体）を開始又は停止することが優先されてもよい。一実施形態において、アクチュエータをｏｎにすることでセンサ値が範囲に戻らない場合、現在実行中の他のアクチュエータが解析されてもよい。別の実施形態において、ｏｎ又はｏｆｆにされるだけでよいものの組合せがある場合にのみ優先され、他のアクチュエータは他の中間設定を有する。これらの実施形態は、本明細書において記載され且つ説明される他の実施形態に適用されてもよい。２つの異なる伝達行列が使用されてもよく、一方は開始又は停止すべきかを決定するためのものであり、他方は１００％未満であってもよい変数増加又は変数減少すべきかを決定するためのものである。

ランダム性を使用した変更すべきパラメータの選択
最大変化値を提供する動作パラメータ（例えば、モジュールへの電力）が常に選択される場合、ある特定のパラメータは常に変更されてもよい。例えば変更される同一のアクチュエータは、多くの場合、その伝達行列がそのアクチュエータを間違って重み付けするようにしてもよいため、将来その同一のアクチュエータをより多く選択するようにしてもよい。偏りを除去するため、いくつかの実施形態はランダムに別のアクチュエータを選択する。選択は、依然としてセンサを範囲内にするアクチュエータに依然として限定されてもよい。ランダム性により、アクチュエータの増加の何らかの特定のパターンを防止でき、システムの自然関数ではなく偏りを反映する。

一実施形態において、選択により、第２の次善のアクチュエータをランダムに選択する。該次善のアクチュエータが選択される全体的な割合（例えば、時間の２０％）が選択されてもよいが、該次善の選択に対する厳密な時間はランダムであってもよい。別の実施形態において、センサ値を範囲に戻すことが予測される各アクチュエータは、ランダムな選択中に選定されることを許可される。

エネルギー節約対信頼性
上述したように、アクチュエータを減少することにより、範囲外のセンサ値を所望に変化させることができる場合もある。変化は、センサ値を範囲に戻すようにするほど十分でない場合もあるが、依然として所望の方向である。例えばデータセンタを冷却する場合、モジュールを停止することにより、実際にはセンサ温度が低下する可能性がある。

いくつかの実施形態において、センサ値を可能な限り迅速に範囲に戻すよりもエネルギーを節約するのが望ましい。従って、アクチュエータを増加するよりも減少することに優先度があってもよい。一実施形態において、そのような優先度は、センサを範囲に戻す全てのアクチュエータの変更の間で行われてもよい。別の実施形態において、変化よりセンサが範囲に戻らない場合でも変化が所望の範囲に対するものである限り、減少することがそのように優先されてもよい。例えば、範囲が８３°未満であり且つホットスポット温度が８７°である場合、温度を８５°に変化させる予測されたアクチュエータの変更は、アクチュエータを減少することを選択するのに許容可能だろう。一実施形態において、減少は常にアクチュエータを停止させている。
Ｖ．動作レベルを低下させることによるエネルギーの節約
全てのセンサが範囲内にある場合、アクチュエータの動作はエネルギーを節約するために軽減されてもよい。そのように軽減された動作は、センサ値に対して範囲外状態を防止するように制御されてもよい。例えば予測された変化値は、センサ値を範囲に戻すアクチュエータを決定するために先に使用されたように、範囲外状態を発生させないアクチュエータを決定するために使用されてもよい。

図７は、本発明の一実施形態に従ってアクチュエータの動作を軽減することにより環境維持システムを制御する方法７００を示すフローチャートである。方法７００は、減少するのに許容可能なアクチュエータを決定する。一実施形態において、方法７００及び本明細書において示される他の方法の全て又は一部は、制御器１５又は本明細書において説明される別のプロセッサにより実行される。

ステップ７１０において、現在エネルギーを使用中（すなわち、動作中）のアクチュエータが識別される。種々の実施形態において、エネルギー使用は、電気的（例えば、送風機への電力）、例えば加熱／冷却（例えば、冷水を冷却要素に供給する）等熱的又は可燃性（例えば、ガスを燃やして熱を提供する）であってもよい。一実施形態において、識別されたアクチュエータは、減少するのに使用可能なアクチュエータに更に限定される。例えば、モジュールへの電力が減少する動作パラメータのみである場合、モジュールは単一のアクチュエータとしてとらえられる。

ステップ７２０において、動作中のモジュールの動作レベルが少なくとも所定の量（例えば、５０％又は１００％）だけ低下した場合、システムは結果として得られるセンサ値を推定する。結果として得られるセンサ値は、動作中のモジュール毎に決定されてもよい。動作レベルは、モジュール自体であると考えられてもよいモジュールのアクチュエータに対応する。モジュールに対して２つ以上のアクチュエータがあってもよいため、結果として得られるセンサ値は、アクチュエータ毎の所定の変化量に対して決定されてもよい。一実施形態において、以下の式
Ｕ_ｉｎｄｘ：Ｙ_ｐｏｓｔ＝Ｙ_ｐｒｅ＋ＴＭ（Ｓ_ｉｎｄｘ，Ｐ_ｉｎｄｘ）^＊Δｌｅｖｅｌ（Ｕ_ｉｎｄｘ）
・・・式（８）
は、パラメータに対する所定の変更Δｌｅｖｅｌに対してセンサ値の変化を決定するために使用される。

ステップ７３０において、どれも第１の範囲外にない推定されたセンサ値を有する現在実行中の複数のモジュールのうちの１つ以上の第１の集合が決定される。例えば、一実施形態において、モジュールをｏｆｆにすることにより範囲外状態を発生させない場合、モジュールは第１の集合の一部になる。別の実施形態において、モジュールの１つ以上のアクチュエータを減少することにより範囲外状態を発生させない場合、ハットモジュールは第１の集合の一部となる。本明細書において説明されるように、各センサは異なる範囲を有してもよく、第１の範囲という用語はこれらの種々の範囲を含む。範囲は、本明細書において説明されるような閾値及びデッドバンド値を含んでもよい。

ステップ７４０において、第１の集合の少なくとも１つのモジュールの動作レベルは、現在実行中の複数のモジュールのうちの１つ以上がどれも第１の範囲外にない推定されたセンサ値を有するとの決定に応答して低下する。一実施形態において、動作レベルは、モジュール全体に対する動作レベルであってもよく、例えばモジュールをオフにすることであってもよい。別の実施形態において、アクチュエータの２つ以上の動作レベルは、モジュールに対して低下してもよい。更に別の実施形態において、複数のモジュールの種々のアクチュエータが減少してもよい。一実施形態において、複数のアクチュエータを減少することの相乗効果は、線形性を仮定し且つ単に減少する結果得られる変化を合計することにより達成されてもよい。

いくつかの実施形態において、動作レベルが低下した可能性のあるモジュールの第１の集合は、閾値（例えば、４０％）未満の効率（例えば、式５から算出されるような）を有するモジュールに更に限定される。一実施形態において、最も効率の低いアクチュエータが減少する。別の実施形態において、減少後のシステムに対する負荷が閾値を上回る場合、動作レベルは低下しない。一実現例において、負荷は、式３のＬＯＡＤ行列を使用して算出されてもよい。

実行中の各モジュールのモジュールＣ_ｉｎｄｘの推定された百分率容量

は、

・・・式（９）

のように算出されてもよく、負荷行列は、他のアクチュエータの使用の容量に対する動作レベルを低下させる影響の基準を提供する。負荷行列要素ＬＯＡＤ（Ｃ_ｉｎｄｘ，Ｋ_ｉｎｄｘ）は、モジュールＣ_ｉｎｄｘの容量に対するモジュールＫ_ｉｎｄｘを停止する影響の基準を提供する。推定された百分率容量は、合計されるかあるいは組み合わされ、合計負荷を決定してもよい。％Ｃａｐ（Ｓｉｎｄｘ）は停止されるＣＲＡＣユニットであり、％Ｃａｐ（Ｃｉｎｄｘ）は効率が決定されているＣＲＡＣユニットに対するものである。

に対するオーババーは、値が推定値であることを示す。

一実施形態において、別のモジュールの動作レベルを低下させることは、第１の集合の少なくとも１つのモジュールを減少した後に所定の時間の長さの期限が切れるまで防止される。別の実施形態において、伝達行列要素は、上述したのと同様の方法で更新されてもよい。例えば減少前後のセンサ値は、１つ以上のアクチュエータの動作レベルの変化と共に使用されてもよい。
ＶＩ．モジュールの停止
上述したように、動作パラメータの動作レベルを低下させるモジュールを識別する処理の結果、モジュールを完全に停止させてもよい。図８は、本発明の一実施形態に従って複数のモジュール及びセンサを含むモジュールを停止することにより環境維持システムを制御する方法８００を示すフローチャートである。方法８００は、停止させるのに最適なモジュールを決定できる。特に方法８００は、システムが冷却でき且つセンサが温度センサである一例を説明する。

ステップ８１０において、効率が閾値未満であるモジュールが識別される。一実施形態において、閾値はウェブが設定可能である（例えば、デフォルトが４０％）。効率は、式５又は本明細書において説明される他の方法を使用して測定されてもよい。一実施形態において、方法８００は、第１の反復で効率の最も低い値を含むモジュールを最初に見つけることができる。このように、最も少ない量の冷却（実施形態に依存して加熱）を実行しているユニットは、場合によっては遮断するために目標にされてもよい。他の実施形態において、２つ以上のモジュールは反復毎に識別されてもよい。

ステップ８２０において、識別されたモジュールが遮断された場合に依然として存在し続ける各モジュールの百分率容量が推定される。一実施形態において、アプリケーションは、目標ユニットが式９を使用して遮断された場合に依然として存在し続ける各ＣＲＡＣユニットの百分率容量を推定するものとする。

ステップ８３０において、エネルギー負荷は百分率容量から決定される。一実施形態において、エネルギー負荷はシステムの平均百分率容量として示される。別の実施形態において、熱負荷は、例えばユニットの各容量で乗算された百分率容量の項を合計することにより決定されるようなシステムの合計エネルギー負荷である。別の実施形態において、エネルギー負荷はモジュールの最大百分率容量に対応する。

ステップ８４０において、推定されたエネルギー負荷が負荷閾値を上回るかが決定される。推定されたエネルギー負荷が負荷閾値を上回らない場合、方法は進む。推定されたエネルギー負荷が負荷閾値を上回る場合、ステップ８１０に戻り、場合によっては停止するために別のモジュールを識別する。この決定は、モジュールを停止することによりシステムに負荷をかけ過ぎるのを防止することを助長する。

一例において、目標モジュールを遮断することにより、ユニットが遮断された後も依然として存在し続ける容量の目標の割合（デフォルト＝９０％）をエネルギー負荷が超えない場合、そのモジュールは遮断される。一実施形態において、最も効率の低いモジュールを遮断することにより、依然として存在し続けるモジュールに負荷をかけ過ぎるかあるいはそのモジュールを範囲外状態（例えば、ホットスポット）にする場合、次に最も効率の低いモジュールは、停止するために評価されるものとする。

エネルギー負荷がモジュールの最大百分率容量である一実施形態において、効率閾値は、合計容量（例えば、９５％）に対して使用された効率閾値より大きくてもよい。双方の種類の閾値が更に使用されてもよい。

ステップ８５０において、識別されたモジュールを停止した場合のセンサ温度が推定される。一実施形態において、目標ＣＲＡＣユニットが式８を使用して遮断された場合、アプリケーションはコールドアイル温度を推定する。

ステップ８６０において、推定されたセンサ値のうちのいずれかが閾値を上回るか、すなわち範囲外にあるかが決定される。このステップは、ホットスポットの作成を防止するのを助長する。推定されたセンサ値が閾値を上回らない場合、方法は進む。推定されたセンサ値が閾値を上回る場合、ステップ８１０に戻り、別のモジュールを識別する。

一例において、目標モジュールを遮断することによりいかなるセンサ値も閾値−デッドバンド（例えば、８３Ｆ°−２Ｆ°）を上回らない場合、目標モジュールを停止してもよい。デッドバンドを使用することにより、センサが閾値に近接しないことを保証できる。

一実施形態において、ホットスポットを決定するために使用された目標温度（又は他のセンサ値）は、センサ温度が目標閾値−デッドバンドを上回るかを決定するために使用された同一の目標温度である。

ステップ８７０において、識別されたモジュールを停止する。一実施形態において、識別されたモジュールを停止した後、例えばウェブが設定可能な制限（デフォルト１５分）を含むスタート／ストップタイマを開始し、且つスタート／ストップタイマの期限が切れるまで別のＣＲＡＣユニットを停止しないものとする。

また、スタート／ストップタイマの期限が切れた後、目標ＣＲＡＣユニットに対応するＴＭの値は上述したように更新されてもよい。一態様において、更新の第１のステップは、スタート／ストップタイマが再開される前に停止されているＣＲＡＣユニットを含むｏｎにされるＣＲＡＣユニットのコールドアイル温度及び百分率容量を記録するステップである。更新の第２のステップは、スタート／ストップタイマの期限が切れた後のコールドアイル温度及び百分率容量を記録するステップである。式１及び式２におけるＴＭの値は、例えば式５に従って算出され且つ更新される。
ＶＩＩ．開始及び停止
いくつかの実施形態において、制御システムは、変更（増減）すべきアクチュエータを追跡し、センサ値を所望の範囲内に効率的に維持し、且つ種々の時間において範囲外状態を発生させずにエネルギーを節約するために減少されてもよいアクチュエータを追跡できる。一実施形態において、センサ値を範囲内に維持するための論理は、エネルギー使用を減少するための論理より優先される。例えば、効率の低いＣＲＡＣがあり且つ同時にホットスポットがある場合、ＣＲＡＣを停止するのではなく開始する。

図９は、発明の一実施形態に従ってセンサ値を所望の範囲内に維持し且つエネルギー使用を減少するようにモジュールの動作レベルを上下させることにより環境維持システムを制御する方法９００を示すフローチャートである。方法９００は、種々の状態に基づいて増減するのに最適なアクチュエータを決定できる。

ステップ９１０において、伝達行列ＴＭ（式１を参照）及び場合によってはＬＯＡＤ行列（式３）が初期化される。一実施形態において、伝達行列ＴＭは方法５００を使用して初期化される。他の実施形態において、デフォルト値が仮定される場合又は別の制御システムにより初期化が実行される場合、伝達行列ＴＭは、制御システムにより受信されてもよい。

ステップ９２０において、アクチュエータの動作レベルの変化が防止されるかが決定される。種々の実施形態に対して本明細書において示されるように、防止、例えば準定常ステート状態がセンサ値で達成されたかは、タイマ又は基準により決定されてもよい。一例として、タイマの期限が切れていない場合、「ｙｅｓ」分岐を取り且つモジュールを開始又は停止するのが許容可能になるまで待つか、あるいはモジュールのアクチュエータの動作レベルの他の変更を選択する。タイマの期限が切れた場合、「ｎｏ」分岐に沿って継続する。変化の防止は、相対的に高い頻度で、例えば１０秒毎又は３０秒毎に周期的に決定されてもよい。

ステップ９３０において、センサ値が監視され、範囲外状態が存在するかを決定する。一実施形態において、温度（例えば、サーバに近接するコールドアイル温度）が監視され、ホットスポット（又は閾値の他の侵害）が発生しているかを決定する。範囲外状態が存在する場合、ステップ９４０に進む。範囲外状態が存在しない場合、ステップ９６０に進む。

一実施形態において、動作レベルの変化が防止されてもセンサ値は監視されてもよい。このように、防止が解除されると、防止が実施された際に発生していた範囲外状態に対処して前に進んでもよい。

ステップ９４０において、制御システムは、センサ値を範囲内にするために変更すべき動作パラメータを決定してもよい。そのような決定は、方法６００の実施形態のうちのいずれかにより実行されてもよい。一実施形態において、動作パラメータは、モジュールを開始又は停止するかである。別の実施形態において、動作パラメータは、１つ以上のアクチュエータの動作レベルであってもよい。

ステップ９５０において、タイマを開始し、本明細書において示される他の方法の他のステップに対して更に実行されてもよいように、タイマの期限が切れるまで及び／又は準定常ステート状態が実現されるまで他の動作レベルが変化するのを防止する。タイマの期限が切れる際、ＴＭ行列及び／又はＬＯＡＤ行列は更新されてもよい。

範囲外状態が存在しない場合に分岐に戻ると、ステップ９６０において、アクチュエータ（場合によってはモジュール全体を含む）のいずれかが効率閾値を下回る効率を有するかが決定される。効率は、本明細書において示される方法のうちのいずれかにより決定されてもよい。一実施形態において、モジュールがエネルギー閾値を下回って動作していない場合、ステップ９２０に戻る。別の実施形態において、モジュールが閾値を下回る効率で動作していない場合でも処理は継続してもよい。

ステップ９７０において、アクチュエータが範囲外状態を発生させずに動作レベルを低下（例えば、停止）させることができるかが決定される。範囲外状態が発生するかの予測は、本明細書において示されるように実行されてもよい。例えばそのような決定は、方法７００の実施形態のうちのいずれかにより実行されてもよい。一実施形態において、依然として範囲外状態を発生させない最も高い能力を含むモジュールを減少（例えば、停止）する。

ステップ９８０において、タイマを開始し、タイマの期限が切れるまで及び／又は準定常ステート状態が達成されるまで他のユニットが変化するのを防止する。タイマの期限が切れる際、ＴＭ行列及び／又はＬＯＡＤ行列は更新されてもよい。
ＶＩＩＩ． 共分散行列
伝達行列に加え、一実施形態は共分散行列を使用できる。一実施形態において、共分散行列は、制御動作の数の大きさの正方行列である（すなわち、共分散行列は、ｕの要素数と同数の行及び列を有する）。初期の共分散行列は、大きな数（例えば、１ｅ６）で乗算された恒等行列であってもよい。一態様において、共分散行列は、センサに対応する伝達行列の推定された値の不確実性を説明してもよい。例えば共分散行列は、特定のセンサに対応するパラメータの伝達行列ベクトルの不確実性を提供してもよい。一実施形態において、他方のアクチュエータを超える一方のアクチュエータの動作レベルを変化させることにより、そのパラメータがセンサに影響を及ぼす方法に関するより多くの情報があるため、そのアクチュエータに対応する共分散行列の要素を減少できる。

一実施形態において、伝達行列ＴＭの初期化は以下の方法に従って実行されてもよい。以下のステップのうちのいくつかはオプションであってもよい。

ステップ１において、共分散行列ＣＯＶは、対角エントリが１０^６である対角行列に設定される。ステップ２において、伝達行列値ＴＭはゼロに設定される。ステップ３において、全てのアクチュエータ（モジュール全体と同等であってもよい）は１００％又は他の何らかの一般的な値になる。ステップ４において、「前の」温度が記録される。ステップ５において、最初のアクチュエータを下げるか又はｏｆｆにする。

ステップ６において、設定可能なタイマが時間切れになる（例えば、１５分のデフォルトで）か、準定常ステート状態に到達するか、あるいはコールドアイル温度が限度を超える（例えば、８７Ｆ°のデフォルトで）まで初期化は待つ。ステップ７において、「後の」温度が記録される。ステップ８において、温度変化ｄＹが算出される。

ステップ９において、学習更新が実行される。一実施形態において、学習ベクトルＬは、
Ｌ＝ＣＯＶ＊ｄｕ／（λ＋ｄｕ^Ｔ＊ＣＯＶ＊ｄｕ）
・・・式（１１）
のように算出され、共分散行列は、
ＣＯＶ＝（Ｉ−Ｌ＊ｄｕ^Ｔ）＊ＣＯＶ／λ
・・・式（１２）
を使用して更新され、式中、ｄｕは入力制御コマンドの変化（又は出力レベルの変化）のベクトルであり、Ｉは恒等行列であり、λは忘却係数である。一態様において、λは初期化中「１」であってもよい。行列は、例えば以下の対角要素を上記の対角要素に設定することにより対称になってもよい。

伝達行列は、予測誤差を算出してＴＭの行を更新することにより更に算出されてもよく、これは、全ての列又は単に変更されたアクチュエータに対応する列に対して実行されてもよい。一実施形態において、センサＳ_ｉｎｄｘに対する誤差はｅ＝ｄＹ（Ｓ_ｉｎｄｘ）−ＴＭ（Ｓ_ｉｎｄｘ，：）^＊ｄｕであり、新しいＴＭ行列要素は、全ての列又は単に変更されたアクチュエータに対する列にわたりＴＭ（ｓｉｎｄｘ，：）＝ＴＭ（ｓｉｎｄｘ，：）＋（Ｌ^＊ｅ）である。

ステップ１０において、第１のアクチュエータは前のレベルに戻り、第２のアクチュエータはｏｆｆにされるかあるいは下げられる。ステップ１１において、例えばステップ６のように時間を待つ。ステップ１２において、「後の」温度が記録される。ステップ１３において、温度変化ｄＹが算出される。ステップ１４において、例えばステップ９で上述されたように学習更新が実行される。ステップ１５において、次のアクチュエータは、前のレベルに戻り、下げられるかあるいはｏｆｆにされる。

ステップ１６において、後続ユニットが全て上／下又はｏｎ／ｏｆｆに循環されるまで、それらに対するステップ１１に進んでもよい。第１のアクチュエータが最初に自身で下／ｏｆｆに循環されたように、最後のアクチュエータは自身で上／ｏｎに循環されてもよい。ステップ１７において、最後の共分散行列の追跡はＴｒ_{ｆｉｎａｌ}として格納されてもよい。いくつかの実施形態において、単に２つ以上のアクチュエータが一度に上に循環され、２つ以上のアクチュエータが一度に下に循環される。

システムが環境を制御している間、行列要素を更新するために同様の処理又は同一の処理が実現されてもよい。そのような処理は、例えば方法５００〜９００に対して上述されたように、あらゆる変更がアクチュエータに対して実行される際に実行されてもよい。

ステップ１０１において、変更すべきアクチュエータが決定される。ステップ１０２において、「前の」温度が記録される。ステップ１０３において、アクチュエータの動作レベルが変化する。ステップ１０４において、例えば上述の方法のステップ６のように時間を待つ。ステップ１０５において、「後の」温度が記録される。ステップ１０６において、温度変化（ｄＹ）が算出される。

ステップ１０７において、動作レベルの変化（ｄｕ）が算出される。ステップ１０８において、例えばステップ９で上述されたように学習更新が実行され、λは１．０であってもよい。ステップ１０９において、予測誤差のベクトルは、Ｅ＝ｄＹ−ＴＭ＊ｄｕのように算出される。ステップ１１０において、平均絶対予測誤差｜Ｅ｜_１及び最大絶対予測誤差｜Ｅ｜_\が算出される。ステップ１１１において、加重平均｜Ｅ｜_１及び｜Ｅ｜_\である予測誤差の大きさは、
｜｜Ｅ｜｜＝ｗ＊｜Ｅ｜_１＋（１−ｗ）＊｜Ｅ｜_∞
のように算出される。

ステップ１１２において、共分散行列の追跡に対する再設定値は、予測誤差の大きさを追跡の再設定値にリンクする式から決定される。図１０はそのような式の一例を提供する。ステップ１１３において、追跡は、追跡が再設定値と同等であるように同一の乗数で既存の値の各々を変倍することにより更新されてもよい。一実施形態において、共分散行列は、その追跡が
ＣＯＶ＝ＣＯＶ^＊Ｔｒ_{ｒｅｓｅｔ}／ｔｒａｃｅ（Ｐ）
のように追跡再設定値と同等であるように再設定される。ステップ１１４において、ステップ１０１を繰り返す。
ＩＸ．ペナルティ関数
上述したように、特定のアクチュエータに対する動作パラメータは、種々の動作値（レベル、設定等）を有してもよく、その結果、各々が種々のエネルギー量を消費する。このようにエネルギー（例えば、電気、蒸気、天然ガス等）の使用が異なることにより、システムを動作するコストは増加しうる。また、アクチュエータ毎のエネルギー使用は種々のアクチュエータ間で異なってよく、特定の種類のアクチュエータ内でも異なってよい。アクチュエータを起動するコストは維持コストに更に依存してよく、維持コストはアクチュエータの設定に依存して変動してよい。従って、アクチュエータを起動するコスト（例えば、エネルギー及び／又は維持）に対処することは、特に所望のセンサ範囲を更に所望する場合に非常に複雑になりうる。

いくつかの実施形態において、ペナルティ関数は、アクチュエータ状態Ｕ（動作レベル）への最適な変化ｄＵを決定するために使用される。ペナルティ関数は、センサ読み取り値が範囲外である場合にペナルティを増加させるセンサ寄与、特定の設定で動作するためのエネルギー使用量コスト及び／又は維持コストに基づいて増加するコスト寄与及びアクチュエータの大きな変化を阻止する安定性寄与等の種々の寄与のうちの１つ以上を含むことができる。ペナルティ関数の最適化から算出されたような最適な変化ｄＵは、アクチュエータを直接変更するために使用可能であるか、あるいは更なる関数において動作レベルＵへの最終的な変化を提供するために使用可能である。動作パラメータの変化を決定するそのような方法は、本明細書で説明する他のあらゆる方法と組み合わせられる。

従って、ペナルティ関数Ｐは、範囲外のセンサ読み取り値に対するペナルティを含むことができる。範囲外のセンサ読み取り値に対するペナルティは、センサがより範囲から外れるにつれて増加しうる。ペナルティ関数は、センサが故障しているかあるいは信頼できないという状況標識を有するセンサからの読み取り値にペナルティを課さないように構成されてもよい。ペナルティ関数は、殆どが範囲外である設定可能な数のセンサ読み取り値をペナルティ関数に含まないように更に構成されてもよい。このように殆どが範囲外のセンサを含まないことは、故障しているが故障しているものとして診断されていないか、あるいは不適切に配置される可能性のあるセンサからの読み取り値にペナルティを課さないという目的にかないうる。

ペナルティ関数Ｐは、各動作コマンドの消費電力の推定値を更に含むことができる。例えば送風機の消費電力は、送風機の三乗に対して理論上の関係を有する。一般に、送風機速度と、流れと、気圧と、電力との関係を送風機の相似則と呼ぶ。送風機速度が動作コマンドであり、且つ最高速度の送風機の消費電力が既知である場合、送風機の相似則は、送風機速度が変更された後の送風機電力を推定するために使用可能である。例えば、動作レベルＵ_ｉが送風機速度に対する設定である場合、コストは（Ｕ_ｉ）^３に比例しうる。各アクチュエータは、そのコスト寄与に対して異なる関数を有してよい。従って、動作レベルＵ_ｉは、コストｃ_ｉ＝Ｃ_ｉ（Ｕ_ｉ）を取得するための関数Ｃ_ｉへの入力であってよい。

ペナルティ関数は、非エネルギーコストを有する制御動作に対するペナルティを更に有してよい。例えば、ＣＲＡＣユニットの開始又は停止は、それと関連付けられた維持コストを有してもよい。例えば、開始はペナルティがかかってもよい。また、送風機又は他のアクチュエータを起動することにより、ある特定の部分の寿命が縮まる可能性があり、そのようにその部分の寿命が縮まることは、アクチュエータに対する動作パラメータに依存してよい。従って、コストは全体的な動作のコストでありうる。

一実施形態において、動作レベルに対する最適化値は制限される。例えば最適化動作レベルは、全てがｏｆｆであるようなゼロになることを許可されなくてもよい。そのような制約は、ハード制約（例えば、そのような値は許可されない）であってもよい。別の実現例において、制約は、ペナルティ関数に含まれ且つより高い値を生じさせることにより、ある特定の点において最小値を提供しない（例えば、ゼロにおいて最小値ではない）。そのような制約をソフト制約と考えることができる。これらの他のペナルティ関数の項（一部又は全てがペナルティ関数の項と呼ばれてもよい）は、センサ値を予測するために使用される伝達行列ＴＭから作成されてもよい。センサ値が基準値から離れている場合、項はより大きくなる。この項の増加は、非線形、例えば指数関数的であってよい。指数関数的な増加は、差分が十分に大きくなる（例えば、１０度より大きい）まで発生しない可能性があるが、センサ値がより近接する（例えば、１０度以内）時に線形であってもよい。

上述したように、ペナルティ関数は、システムの動作パラメータＵの関数であってよい。種々の例において、動作パラメータは、システムの各アクチュエータへの入力、アクチュエータの一部に総合的に提供される入力又は全てのアクチュエータへの入力であってもよい。例えば、種々のモジュールの各送風機は、アクチュエータの一部（集合）に対応する入力となる同一の動作パラメータにより起動される。別の動作パラメータは、各モジュールの各冷水バルブを制御できる。あるいは、モジュール毎の送風機又はバルブは個別に制御可能である。

一実施形態において、最適な変化ｄＵはペナルティ関数Ｐの最小化から決定される。ペナルティ関数の値ｐを推定するために、伝達行列ＴＭは、結果として得られるセンサ値Ｓを推定するために使用可能である。このような推定は、特定の変化ｄＵに対するペナルティ値ｐを決定するために使用可能である。従って、最適なｄＵ（少なくともいくつかの停止基準に係る）は、現在のセンサ値の測定から決定可能である。

図１１は、本発明の実施形態に従ってペナルティ関数を使用して環境維持システムを制御する方法１１００を示すフローチャートである。方法１１００は、図４の監視制御器１５を用いて実現される。ステップ１１１０において、センサ値のフィードバックを受信できる。ステップ１１２０において、ペナルティ関数Ｐの初期値が決定される。

ステップ１１３０において、動作レベルの最適な変化ｄＵは、センサ値Ｓ、アクチュエータの現在の動作状態Ｕ及び潜在的な変化ｄＵの関数であるペナルティ関数Ｐを最適化（例えば、最小化）することで決定される。Ｐを最適化する例の更なる詳細を以下に提供する。一態様において、最適な変化ｄＵは、単にペナルティ関数Ｐの値を減少するために最適である。ペナルティ関数Ｐに対して最も小さい値を有するグループのｄＵを決定する最適化法において、グループの異なるｄＵが試行されてもよい。

最適化に関して、Ｕがパラメータの動作レベル（値）を示すベクトルであると仮定すると、ペナルティ関数Ｐは単一の値Ｃを出力できる。従って、一実施形態において、ペナルティ関数は、所定の動作レベルの集合に対してＰ（Ｕ）として示される。本明細書で説明するように、伝達モデル（例えば、伝達行列）がＵをセンサＳに関連付ける（双方がＰの決定で使用される場合）ために使用可能であるため、Ｕはシステムを規定できる。関数Ｐ（Ｕ）は、Ｃに対する最小値に対応するＵを見つけるように最小化される。同等に、ペナルティ関数Ｐは、最大値（最小値の極値ではなく）を使用できる場合に作成される。極値は局所的極値であってよい。あらゆる適切な最適化法が使用されてもよい。例えば、極値を見つけるために、傾斜法又はより単純な誤差差異方法が使用可能である。一実施形態において、推計法（例えば、焼きなまし法及びモンテカルロ法）、決定論的方法、発見的方法又は他の適切な方法等の大域的最適化法が使用可能である。

ステップ１１４０において、更新された動作状態Ｕ_ｕｐｄは、最適なｄＵ_ｏｐｔから決定される。例えば、更新された動作状態Ｕ_ｕｐｄは、Ｕ＋ｄＵ_ｏｐｔとして解釈される。別の例として、Ｕ_ｕｐｄ＝λＵ＋（１−λ）（Ｕ＋ｄＵ_ｏｐｔ）であり、式中、λは混合係数である。ステップ１１１５０において、システムはＵの次の更新まで実行される。

上述したように、Ｐは種々の寄与を含むことができる。例えば、Ｐは、Ｐ_Ｅ＋Ｐ_Ｓ＋Ｐ_Ｍ＋他の項に等しくてよく、式中、Ｐ_Ｅはエネルギー寄与であり、Ｐ_Ｓはセンサ値の差分に対するペナルティであり、Ｐ_Ｍは変更（例えば、開始及び停止）するための余分な維持コストに対するペナルティである。一実施形態において、維持コストは、動作レベルの少なくとも２つの範囲と関連付けられた種々のコストを有する。特定の種類のあらゆる寄与は、それぞれのセンサ値又はそれぞれのＵ値に対する部分からの集約（例えば、和、加重和又は他の関数）によって構成される。

上述したように、Ｐ_Ｓは、センサ値Ｓを基準値Ｒと比較することで決定可能である。各センサ値は１つ以上の基準値と比較可能である。例えば、特定のセンサに対するＳ_ｉはＲ_ｉと比較可能であり（例えば、センサ値が範囲外であるかを確認するために）、その差分は、他のセンサからの部分寄与と共に集約可能である（例えば、和）。集約の前に差分に比例因子（例えば、利得）を掛けて部分寄与を取得する。例えば、設定値との温度の差分が乗算され、その特定のセンサに対するペナルティの寄与を取得する。以下は、Ｐ_Ｓを算出する一例に対する同一の擬似コードであり（僅かに異なる表記が使用される）、その一般的な構造は他の寄与に対して使用可能である。
Ｓ＿Ｐｅｎａｌｔｙ＝０；
ｆｏｒｅａｃｈ ｓｅｎｓｏｒ ｉ
ｉｆ（（Ｓｎｅｗ（ｉ）−Ｒ（ｉ））＞０）
Ｓ＿Ｐｅｎａｌｔｙ＝Ｓ＿Ｐｅｎａｌｔｙ＋（Ｓｎｅｗ（ｉ）−Ｒ（ｉ））^＊Ｓ＿Ｇａｉｎ；／／設定値にわたり全てのセンサを合計する。この場合、Ｓ＿Ｇａｉｎは単に一定の乗数加重である
ｅｎｄ ｉｆ
ｅｎｄ ｆｏｒ
より一般的な意味において、特定のセンサに対するＰ_Ｓへの部分寄与Ｐ_Ｓ（Ｓ_ｉ）は、Ｒ_ｉに基づく関数であってよい。例えば関数Ｐ_Ｓ（Ｓ_ｉ）は、設定値を下回るあらゆる値に対するものであってよく、Ｒ_ｉを上回るＳ_ｉの値に対してあらゆる所望の方法で増加してよい。多数の基準値と比較する代わりに、関数は、特定の範囲（例えば、所望の温度範囲）を下回る値に対して正であり、その範囲内でゼロであり、且つその範囲を上回る値に対して正であってよい。その範囲の両側の正数は、場合によっては種々の関数形式を有する。各寄与Ｐ_Ｓ（Ｓ_ｉ）は、例えば合計することにより、Ｐ_Ｓに対する全体的な値を決定するために使用されてもよい。

従って、Ｓの測定値は、Ｐ_Ｓを決定するために使用可能である。一実施形態において、最適化法中にｄＵの種々の値毎にＰ_Ｓを決定するために、伝達行列ＴＭが使用されてもよい。例えば、Ｓ_ｎｅｗ＝Ｓ＋ＴＭ^＊ｄＵであり、Ｓ_ｎｅｗは、ｄｕに対応する新しいＰ_Ｓを決定するために使用されてもよい。

同様に、Ｐ_Ｅは、各アクチュエータの設定Ｕ_ｉから決定可能である。Ｕ_ｉは、動作レベルをエネルギーコスト（例えば、電気のコスト）に相関する関数に入力される。上述したように、関数は、Ｕ_ｉの三乗の形式の項、例えばＰＥ_ｉ＝ａＵ_ｉ ^３＋他の項を含むことができる。合計値Ｐ_Ｅは、部分Ｐ_Ｅｉの集約から取得可能である。一実現例において、Ｐ_Ｅは、電気（又は燃料等の使用されているエネルギーは何でも）の現在の価格を考慮してよい。例えば、キロワット毎にＰＥ_ｉ＝（０．０５＋０．９５^＊（Ｕ_ｉ＾３））^＊ｐｒｉｃｅである。一態様において、０．０５は、アクチュエータをプラグインするための最小のエネルギー使用であると考えられる。尚、動作レベルとエネルギーコストとの関係は、あらゆる関数形式（例えば、指数関数的、二次式等）であってよい。

一実施形態において、最適化法中にｄＵの種々の値毎にＰ_Ｅを決定するために、コンピュータシステムは新しいＵを算出できる。例えば、Ｕ_ｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵである。Ｕ_ｎｅｗは、特定の変化ｄＵに対応するＰ_Ｅの値を決定するために使用可能である。Ｐ_Ｍは、Ｐ_Ｅと同様に決定可能である。Ｐ_Ｅ及びＰ_Ｍの双方がＵの状態に依存するため、状態Ｕに依存する寄与Ｐ_ＵはＰ_Ｅ＋Ｐ_Ｍに等しくてよい。

ペナルティ関数への他の寄与は、変化ｄＵの量に対するペナルティＰ_ｄＵを含むことができる。ペナルティは、Ｕの大きな変化にペナルティを課してよい。このように、方法はより安定される。一実施形態において、ｄＵ_ｉの値は、制限ｄｕ＿Ｌｉｍｉｔ_ｉと比較される。別の寄与は、下限又は上限を上回るＵ_ｉに対するペナルティであってよい。Ｕに対する制限の一例は、温度設定値を制御する（動作レベルの一例）場合にこの温度設定値が所定の下限を下回るべきではないか、あるいは冷却（及び凝縮の浄化）のために更なるエネルギーを発生させる可能性のある他の凝縮が生じうることである。従って、関数は下限を下回る正であり、上限と下限との間のゼロであり、且つその下限を上回る正であってよい。正の寄与は、単に利得項を掛けられた共役差積であってよく、あるいはより複雑な関数形式を有してよい。

場合によっては、Ｐへの寄与のうちのいずれかは、アクチュエータ又はセンサ毎の個々の項から構成されてもよい。例えばＰ_Ｅ，Ｊは、エネルギー消費への動作レベルＪのマッピングを提供してよい。マッピングは非線形であってもよい。マッピングは、非線形関数の線形係数を提供してもよい行列であってよい。一実現例において、Ｐ_Ｅにおけるマッピング行列（又はＰ_Ｅに対する他の関数部分）は、いくつかのデータ点をサンプリングし且つ関数をパラメータ毎のパラメータ−エネルギー消費の関係に適合させる係数を決定することで更新可能である。

Ｐ_Ｅ項は、エネルギー消費を減少するのを支援できる。しかし、これが長い間行われているため、それらをこれ以上下げさせない境界が発生しうる。１つの境界は、設定値を上回るＳコストである。この境界領域にある間、Ｕに対する最適な設定があってよい（本明細書のモデルが正しいと仮定する）。他の寄与は、アクチュエータの境界極限又はあらゆる所定の時間でそれらが変化を許可される程度を示しうる。

図１２は、本発明の実施形態に従って環境維持システムを制御する方法１２００を示すフローチャートである。ステップ１２１０において、システムに関するデータが受信される。例えば、現在のセンサ値Ｓ（環境測定の現在の集合等、すなわち例えば、サーバ吸気温度）、現在の設定値Ｒ（測定毎の基準値の現在の集合等、すなわち例えば、コールドアイル設定値）、現在の動作値Ｕ（アクチュエータ毎の現在の動作状態等、すなわち例えば、送風機速度）及び現在のモデル（例えば、伝達行列ＴＭ）を受信できる。他のデータ、例えばアクチュエータ毎の受け入れ可能な動作変化の制限（アクチュエータ毎に異なってもよい）、アクチュエータ毎の動作の上限／下限（アクチュエータ毎に同一であってよい）、すなわち例えば、０％／１００％の送風機速度、特定のペナルティ寄与を決定するために使用される、すなわち例えば、送風機速度制約、吸気温度制約に対するコスト乗数及び所定の動作値（例えば、ＰＥ_ｉに対して０．０５値以上）において最も低いエネルギーコストを算出するために必要な各アクチュエータパラメータの集合を更に受信できる。

ステップ１２２０において、ペナルティ関数に対する初期値Ｃ０。ｄＵがこの初期値に対して０であると解釈されるという点で、この初期値はベースライン値であると考えることができる。初期のペナルティ値は、Ｃ０＝ＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎ（０、Ｕ、Ｓ、Ｒ、ＴＭ）として書き込み可能である。上述したように、ペナルティへの１つの寄与は、各センサに対する基準値を上回るためのものであってよい。他の寄与は、それぞれのアクチュエータに対する動作の下限／上限を上回る動作値及び全てのアクチュエータに対するエネルギーの動作値コストのためのものであってよい。

ステップ１２３０において、最適化プログラムルーチンは、次のｄＵを見つけるように実行される。この次のｄＵは、ペナルティ関数から決定されたような最適なｄＵを見つけようとするアクチュエータへの可能な変化である。理想的には、最適なｄＵは、モデルＴＭを使用して現在のＵ、Ｓ及びＲに基づいてペナルティ関数を最小化する。ｄＵは、現在の状態Ｕからアクチュエータ毎の動作変化を規定してよい。一実施形態において、ｄＵの値は、可変空間を検索してペナルティ関数を最小限にするＵを見つけるベクトルとして理解可能である。例えば傾斜法（共役傾斜等）は、ｄＵに対する最良な方向を決定するために使用可能である。一実現例において、適切な長さを決定するために、近似（例えば、二次近似）は、ｄＵの方向のスカラに対して使用可能である。別の例において、ｄＵは、Ｎｅｌｄｅｒ−Ｍｅａｄ法等のシンプレックス法を使用して決定される。

一実施形態において、ｄＵの値は、大きすぎないように制約される。例えば、全てのアクチュエータに対する入力変化制限を上回るペナルティがあってよい。そのような制約は、変化を相対的に小さく維持することでシステムを安定させてよい。一実施形態において、アクチュエータ毎のあらゆる変化が動作変化制限を上回る場合、差分にコスト乗数を掛ける。アクチュエータに対するこの全てのペナルティの和は、コストにより算出可能であり、このペナルティ寄与を取得する。

ステップ１２４０において、現在のｄＵに対するペナルティが算出される。例えば、汎関数表記Ｃ＝ＰｅｎａｌｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎ（ｄｕ、Ｕ、Ｓ、Ｒ、ＴＭ）が使用可能である。上述したように、ペナルティへの１つの寄与は、基準値Ｒを上回るセンサ値に対するものであってよい。上述したように、動作値Ｕの変化に基づいて温度値（又は変化）を予測する伝達モデル（例えば、モデルが線形である場合の伝達行列）を取得できる。Ｓ_ｎｅｗを決定するために、ＴＭは、動作変化ｄＵを乗算して環境計測において投影変化（Ｓ_ｎｅｗ）を見つけてよい。一実施形態において、基準値とは異なるセンサに対するペナルティ関数は、Ｐ_Ｓ（ＴＭ（Ｕ））として書き込まれてよく、ＴＭ（Ｕ）はセンサ値をベクトルＳとして出力できる。ベクトルＳは基準値Ｒと比較可能である。従って、Ｐ_Ｓは、Ｒ−ＴＭ（Ｕ＋ｄＵ）の関数であってよい。例えば、いずれかの測定が基準値を上回る場合、コンピュータは差分にコスト乗数を掛ける。適用する全ての測定に対する和は、このペナルティ寄与により算出可能である。

アクチュエータに対する現在の投影動作値におけるエネルギー使用Ｐ_Ｅに対するペナルティの場合、消費されたエネルギーは、ある特定の種類（又はモデル）のアクチュエータに固有であってもよい関数に基づいて決定される。これらのアクチュエータの状態Ｕは、全体的なエネルギーコストを算出するために使用可能である（例えば、送風機速度に対する相似則等のアクチュエータ毎のｋ Ｗレーティングを使用して）。アクチュエータに固有の関数は、例えば動作レベル、電気のコスト、エネルギー効率パラメータ等のエネルギーコストを算出するために２つ以上のパラメータを有してもよい。新しいアクチュエータ状態Ｕ_ｎｅｗを決定するために、方法は、動作変化を現在のアクチュエータ状態に追加して投影動作値を取得できる。他の寄与と同様に、エネルギーコストはアクチュエータにわたり合計される。一例において、いずれかの新しい動作レベルがそれぞれの下限を上回る場合、方法は、差分にコスト乗数を掛けることができる。上述したように、上限は更に使用可能である。上述されていない他の寄与も同様に実現可能である。

ペナルティ関数は、最適なｄＵに対してハード制約又はソフト制約を有してよい。ハード制約は、ｄＵがある特定の値を有することを許可されない場合の制約である。ソフト制約は、ｄＵがある特定の値を有することを許可されるが、その値が絶えず増加し続けるペナルティ値を発生させることにより、ペナルティが高いためにそのようなｄＵ値が調査される場合の制約である。

ステップ１２５０において、最適化法が収束されるかが決定される。例えば、ペナルティ値Ｃが１つの反復から次の反復に大幅に変化していないことが決定されてもよい。別の例として、２つの連続したｄＵは十分に類似する（すなわち、適応性のあるステップサイズが縮小するように算出される）ことが分かる。当業者は、使用可能な種々の収束基準を理解するだろう。収束基準を満たす場合、現在のｄＵは最適なｄＵとして解釈される。

ステップ１２６０において、収束基準を満たす場合、最適なｄＵは更に変更されてもよい。例えば最適なｄＵは、正規化、ランダム化（例えば、少量だけ）及び／又は変倍される。一実現例において、ｄＵ＝ｒｈｏ^＊ｄＵであり、式中、ｒｈｏは倍率である。従って、実質的にＵ_ｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ^＊ｄＵである。正規化のために、正規化最適化プログラムは、最大許容動作変化制限に対してｄＵを算出してよい。ランダム化のために、ランダム化は可能なランダムスケジュール下で発生してよい。例えば、ペナルティ関数を最小限にしないがベースラインに対してペナルティ関数を減少するｄＵが使用可能である。一実現例において、そのような次善の決定は、確率ｐで各予測決定サイクルにおいて行われる。別の実現例において、次善の決定は、Ｒ予測決定サイクルの各々において行われる。変倍のために、デフォルトは、設定可能な定数だけ縮小可能である。一態様において、ｒｈｏは、例えばｒｈｏとして使用可能な回帰テーブル及びピアソン相関係数を使用して伝達モデルの精度に基づいて決定されてもよい。

ステップ１２７０において、収束基準を満たさない場合、オプションのステップは、最大数の反復に達しているかをチェックするステップである。最大数に達していない場合、方法１２００はステップ１２３０に戻り、新しいｄＵを選択する。最大数に達している場合、ある特定の基準に依存して現在のｄＵが使用されてもよい。一実施形態において、ランダム化を適用するために、最適化反復の数は、次善の決定が行われていなかった場合に取られる数を下回るようにランダム化される。

ステップ１２８０において、現在のペナルティ値ＣがベースラインＣ０を下回るかが決定可能である。Ｃ＜Ｃ０の場合、現在のｄＵは全く変化がないよりは少なくともよい。その後処理は、ステップ１２６０に進み、あらゆる後処理を実行してもよい。ＣがＣ０を下回らない場合、ステップ１２９０でＵは変化しなくてもよい。

図１３は、本発明の実施形態に従って環境維持システムを制御するために使用される最適なｄＵを決定するシステム１３００を示すブロック図である。システム１３００は、ＨＶＡＣユニット、アクチュエータ、状況標識及びセンサに関するシステム４００に類似する。例えば上述したように、更新学習モジュール１３１０は、状況及びセンサの更新を受信し、且つ伝達モデルＴＭを更新するためにそれらを使用できる。更新された伝達モデルは、最適なｄＵを決定するために最適化モジュール１３２０により使用可能である。

最適化モジュールは、更新学習モジュールを介して又は不図示の他の接続を通して上述したように入力（例えば、Ｕ及びＳ）を受信できる。最適化モジュール１３２０は、最適なｄＵを決定するために本明細書で説明したペナルティ関数のうちのいずれかを使用できる。上述したように、変調器１３３０は、最適なｄＵに対して後処理を実行するために使用されてもよい。これらのモジュールの出力は、アクチュエータに対して新しい設定Ｕを提供する。これらのモジュールのうちのいずれかは、１つの回路上で他のモジュールと組み合わせられた自身の回路であってもよく、あるいは汎用プロセッサで実現された異なるソフトウェア機能であってもよい。

一実現例において、現在の電気（又は他のエネルギー源）のコストは、電気供給者又はネットワークへのネットワーク接続を介して取得される。最適化モジュール１３２０は、動作レベルに基づいてコストを決定する関数において電気のコストを使用できる。

更新学習モジュール１３１０は、変調器１３３０を介して実現されたような後処理ステップにおいて使用可能な伝達モデルの精度を更に決定できる。以下の説明は、伝達モデルの精度を決定すること及び新しいＵを決定するためにその精度を使用することに関する更に詳細で広範な概念を提供する。

一実施形態において、２つの反復ループが存在してよい。より高速な周波数ループは、測定されたセンサ値の差分に基づいて動作レベルを決定するフィードバックループであり、より低速な周波数ループは、最適化値を決定するフィードバックループである。例えば、最適化モジュール１３２０により決定されたような予測動作レベルは、第１の頻度で（例えば、１５分おきに）且つそのような入力の間に入力され、センサからのフィードバックは、より単純なモデル（例えば、Ｆｅｄｅｒｓｐｉｅｌ １及び図４において説明したようなＴＭ及び／又は種々の比例積分偏差（ＰＩＤ）オブジェクトの逆を使用するモデル）に入力され、第２の頻度で（例えば、１５秒又は３０秒おきに）アクチュエータへの入力を決定できる。
Ｘ．伝達モデルの精度の使用
上述したように、実施形態は、予測誤差のサイズに基づいて個々の制御コマンド（すなわち、動作レベルを設定する）の変化ｄＵ（例えば、最適な変化）又は制御コマンドの累積サイズを変倍できる。米国特許出願第１２／３９６，９４４号公報におけるフィードバック方法を含むｄＵの変化を決定する方法に関係なく、そのような実施形態を使用できる。例えばモジュール１３３０は、予測誤差が増加するにつれ予測制御動作があまり使用されなくなるように、最適な制御コマンドの累積サイズを変倍できる。一態様において、ピアソン相関係数は、伝達モデルにおいて予測誤差を決定するために使用される。

図１４は、本発明の実施形態に従って伝達モデルの精度尺度を使用して環境維持システムを制御する方法１４００を示すフローチャートである。ステップ１４１０において、センサ値Ｓが受信される（例えば、図４又は図１３のセンサ３から）。センサ値Ｓは、本明細書で説明したあらゆる処理デバイスにより受信されてもよい。アクチュエータの第１の動作レベルＵ１に対応するセンサ値Ｓ。

ステップ１４２０において、アクチュエータの新しい動作レベルＵ２が受信される。新しい動作レベルＵ２及び第１の動作レベルＵ１は、変化ｄＵだけ異なる。新しい動作レベルＵ２は、種々の方法で算出されてもよく、Ｕ１に追加される変化ｄＵとして決定されてもよい。一例として、最適化法１１００又は１２００、あるいは米国特許出願第１２／３９６，９４４号公報のフィードバック方法が使用されてもよい。

ステップ１４３０において、センサ値Ｓの変化ｄＳが予測される。変化ｄＳは変化ｄＵに対応する。変化ｄＳを単に新しいセンサ値として算出できることにより、変化ｄＳを黙示的に算出する。別の例として、ｄＳはｄＵから直接算出可能である。予測は、伝達モデルに従って実行される。Ｓ２−Ｓ１＝ＴＭ（Ｕ２−Ｕ１）として書き込み可能なｄＳ＝ＴＭ^＊ｄＵを使用できる。

ステップ１４４０において、アクチュエータは、例えば一定の時間の長さの間、新しい動作レベルＵ２で動作される。新しい動作レベルＵ２が一般に第１の動作レベルＵ１とは異なるため、センサ値は変化すべきである。ステップ１４５０において、新しいセンサ値Ｓｎｅｗが後続して測定される。尚、伝達モデルが完全に正確ではないため、新しいセンサ値は予測値と同一でなくてもよい。ステップ１４１０〜ステップ１４５０は繰り返され、複数の異なる時間において予測センサ値及び対応する測定値の多くの集合を取得できる。このデータは、今後使用するためにメモリに格納される。尚、このデータは、ｄＳ（測定差）及びｄＳ’（予測差）として同等に格納される。そのようなデータ点のテーブルは回帰テーブルと呼べる。

ステップ１４６０において、伝達モデルの精度の計測値を決定できる（例えば、予測センサ値と測定センサ値との相関のレベルとして決定される）。計測値は、伝達モデルがステップ１４１０〜ステップ１４５０で取得されたデータ点にわたりどれほど正確であったかの尺度を提供できる。計測値は種々の方法で決定可能である。例えば、線形関係（例えば、Ｓ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＝αＳ＿ｍｅａｓｕｒｅｄ、式中、αは勾配である）及び線形関係に対するデータ点の誤差（Ｓ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ、Ｓ＿ｍｅａｓｕｒｅｄ）は、最小二乗を使用する等して測定される。従って、予測値と測定値との差分を集約して合計誤差値を取得する。この誤差の規模は、相関のレベルを決定するために使用可能である。誤差は正規化されて相関を得ることができる。一実施形態において、ピアソン相関係数が使用される。

上述したように、Ｓは、ベクトルであるために多次元データ点に対応する。従って、Ｓ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ−Ｓ＿ｍｅａｓｕｒｅｄも多次元データ点である。一実施形態において、差分の絶対値は、相関の決定の一環として合計される。別の実施形態において、センサ毎のデータ点（Ｓ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ、Ｓ＿ｍｅａｓｕｒｅｄ）は、仮定された関数関係（例えば、オフセットを有してもよい線形）と比較可能である。各センサは、異なる勾配及びオフセット等の異なる機能関係を有してよく、あるいはそれらは同一であってよい。

ステップ１４７０において、アクチュエータの動作レベルに対して提案された変更（例えば、最適なｄＵ）が受信される。提案された変更は伝達モデルに基づく。例えば提案された変更は、本明細書で説明したように、ペナルティ関数を最小限にするために最適化法を使用して決定可能である。別の例として、伝達モデルは、センサを設定値内に維持する目的のみに基づいてアクチュエータが変更されるべき方法を決定するために、反転可能な伝達行列として使用可能である。

ステップ１４８０において、アクチュエータの動作レベルに対して提案された変更は、相関のレベルに基づいて調整される。例えば、最適なｄＵはピアソン係数により変倍可能である。このように、伝達モデルが正確な場合、最適なｄＵが直接使用される（Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵ）か、あるいは少なくともその殆どが使用される（例えば．８〜１．０の変倍係数ｒｈｏを含むＵｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ^＊ｄｕ）。しかし、伝達モデルが不正確になるように提供している場合、変倍係数ｒｈｏは小さい（例えば、０．１を下回る）か、あるいはゼロであってよい。

一実施形態において、調整は、ペナルティ関数においてパラメータを変更することで実現可能である。例えば、アクチュエータの動作レベルに対する下限及び上限は変更されてもよい。そのような変化は、この限界を超えるｄＵが引き起こすペナルティを減少するために提案されたｄＵを変更させる特定のペナルティ寄与に影響を及ぼす可能性がある。例えば、伝達モデルが正確になるように示されると仮定すると、モデルが正確であるためにセンサを設定値に準拠したままにしつつ、エネルギーを節約するように上限を減少できる。そのような制約により、モデルの誤差のためにセンサ値が設定値を上回る可能性があるため、モデルが正確でない場合、ペナルティ関数は動作レベルＵを制限したくないだろう。

ステップ１４９０において、アクチュエータの動作レベルは、提案された変更への調整に基づいて設定される。このステップにおいて、Ｕｎｅｗは、例えば式Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ^＊ｄＵを介して先に提供されたように算出される。式中、ｒｈｏ^＊ｄＵは調整された変化である。他の例において、ｒｈｏ^＊ｄＵは、Ｕに追加する前に再度変倍、オフセット又は変更されてもよい。そのような変倍は、特定のアクチュエータ又はアクチュエータのグループに対する極値又は中点の設定に基づいて行われてもよい。これを以下に更に詳細に説明する。更に別の例において、ｒｈｏ^＊ｄＵ及びＵは、Ｕｎｅｗを決定する関数に入力可能である。

図１５は、本発明の実施形態に従って伝達モデルの精度を使用して環境維持システムを制御する方法１５００を示すフローチャートである。ステップ１５０５において、伝達モデルＴＭ、ＴＭを更新する共分散関数（例えば、共分散行列）及び回帰テーブルは、校正試験中等に初期化される。回帰テーブルは、推定（又は予測）センサ値に対して１つの列及び実際の測定に対して別の列を有してよい。別の例において、測定における差分は１つの列にあってよく、予測差が格納される。テーブルの各行は、新しい更新事象に対応してよい。

ステップ１５１０において、最適なｄＵを算出する。一実施形態において、ｄＵは、本明細書で説明したペナルティ関数のうちのいずれかのあらゆる最適化を使用して算出可能である。他の実施形態において、ＰＩＤオブジェクトを使用できる。一実施形態において、ＰＩＤオブジェクト１１は、３つの独立パラメータ、すなわち比例値、整数値及び導関数値を算出する。比例値は、現在の誤差に対する反応を決定し、整数は、過去の誤差の合計に基づいて反応を決定し、導関数は、誤差が変化している速度に対する反応を決定する。これらの３つの動作の加重和は、制御バルブの位置、発熱体の電源又はモータドライブの速度等の最終制御要素又はデータ点を介して処理１６を調整するか、あるいはＨＶＡＣユニットの組込み（ローカル）デジタル制御装置の設定値を再設定するために使用される。更なる詳細を出願第１２／３９６，９４４号公報において提供する。

ステップ１５１５において、予測精度計測値ｒｈｏ（例えば、相関係数）が算出される。一実施形態において、ｒｈｏは、回帰テーブルに格納された過去のデータセットのスライディングウィンドウを使用する予測ｖｓ測定センサデータのピアソン相関係数（ｒｈｏ）である。ウィンドウは、テーブルが大きくなりすぎない（例えば、最後の１０，０００個のデータ点のみが格納及び使用されてもよい）ように使用されてもよい。ユーザは、ウィンドウを規定できてもよい。一実現例において、ｒｈｏ＜０の場合、ｒｈｏ＝０と設定する。必要に応じて、相関を決定するのに十分なデータがない場合、ゼロ又はｒｈｏの代わりに設定可能な係数を使用できる。

一実施形態において、ピアソン相関係数（又は他のあらゆる予測精度計測値）は、推定ｖｓ測定データの精度及び厳密度を推定できる。２次元グラフにおいて、一方の軸は推定され、他方の軸は測定される。グラフが完璧に線形である場合、係数は１となる。グラフが完全に分散する場合、係数は０又は負となる傾向がある。負の場合、値を０に設定する。

ステップ１５２０において、新しいｄｕはｒｈｏを使用して算出され、例えばｄＵ＝ｒｈｏ^＊ｄＵである。他の実施形態において、相関ｒｈｏは、ｄＵを掛けられるスカラを決定するために使用可能である。あるいは、双方の種類の変倍を実行できる。スカラ乗数に加えて、他の種類の関数が更に考えられる。

ステップ１５２５において、Ｕが変更される前にセンサの値Ｓ_{ｂｅｆｏｒｅ}が決定される。ステップ１５３０において、新しいＵが動作される（すなわち、アクチュエータの動作レベルが変更される）。新しいＵは、Ｕ_ｎｅｗ＝Ｕ_ｏｌｄ＋ｄＵとして算出可能である。ステップ１５３５において、アクチュエータは、システムが準平衡状態に達すること等の条件を満たすまで（例えば、タイマの期限が切れるまで）実行される。タイマは、５分、１０分又は１５分であってよい。ステップ１５４０において、新しいセンサ値Ｓ_{ａｆｔｅｒ}が記録される。

ステップ１５４５において、データ点は、メモリに格納される回帰テーブルに格納される。一実施形態において、ｄＳ＝Ｓ_{ａｆｔｅｒ}−Ｓ_{ｂｅｆｏｒｅ}が算出され、ｄＳ’＝ＴＭ^＊ｄＵが算出される。ｄＳ及びｄＳ’のデータセットに対する値は、回帰テーブルに格納される。ステップ１５５０において、伝達モデルは、例えば上述したような共分散行列を使用して更新される。その後、方法はステップ１５１０から再度開始してよい。
ＸＩ．中点及び極値の変更
ペナルティ関数から取得された最適なｄＵ及びｄＵを決定するために使用された伝達モデルの精度に関する情報の各々は、種々の方法で使用可能である。一実施形態において、最適なｄＵは、アクチュエータに対するフィードバック設定を乗算するスカラとして使用されてもよい。以下に説明するように、このフィードバック設定は、伝達モデルに基づいていなくてもよく、例えばセンサ分散の中点又は極値の値で動作する単純な発見的フィードバックループ（例えば、平均温度又はほぼ最高温度で動作するＰＩＤループ）に基づいてよい。同様に、伝達モデルの精度は、伝達モデルを使用する中点又は極値の方法に対して使用可能である。

従って、センサ読み取り値からのフィードバックに基づく制御動作は、予測制御動作と組み合わせられてもよい。その２つが組み合わせられる場合、予測制御動作は、フィードバック制御動作を低減するオフセット及び／又は変倍係数であってよい。単一のフィードバックループは、極値制御に対して設定され（例えば、Ｎ番目に大きいセンサ読み取り値に応答する）、場合によっては第２のフィードバックループは、中点制御（例えば、平均センサ読み取り値）に対して設定される。予測制御動作は、制御動作（全てのアクチュエータに対して変更されないまま）とアクチュエータとの間のＭｏｄブロックに影響を及ぼす。ペナルティ関数が殆どが範囲外であるＮ個の読み取り値を無視する場合、フィードバック制御動作は、これらのＮ個の範囲外の読み取り値にも応答すべきでない。

図１６は、本発明の実施形態に従って中点及び極値制御を実現するシステム１６００を示す図である。システム１６００は、システム４００及び１３００と全体的に同様のアーキテクチャを有する。センサ値は、２つのフィードバック機構を介して極値及び中点比較モジュール１６１０及び予測決定モジュール１６２０に提供される。これらの２つのモジュールの各々を実現した実施形態に依存して種々の関数を実行できる。本明細書で説明したように、これらのモジュールのうちのいずれかは、１つの回路上で他のモジュールと組み合わせられた自身の回路であってもよく、あるいは汎用プロセッサで実現された異なるソフトウェア機能であってもよい。

一実施形態において、予測決定モジュール１６２０は、本明細書で説明したペナルティ関数のうちのいずれかを使用して最適化を実行する。例えば方法１１００又は方法１２００の実施形態により決定されたように、モジュール１６２０は、最適なｄＵの出力を提供できる。モジュール１６２０は、アクチュエータ又は設定をアクチュエータに送出するデバイスから現在のアクチュエータの状態を受信できる。他のフィードバックループは、センサ値を極値及び中点比較モジュール１６１０に送出する。極値及び中点比較モジュール１６１０は、センサ値の中点（例えば、平均値又は中央値）、極値（極大／極小）、並びに／あるいはＮ番目に大きい値又は小さい値（Ｎの値に依存して極値又は中点であると考えられる）を算出できる。

次に中点値は、基準中点値と比較可能である（例えば、割合又は差分）。比較の結果は、変化値（新しい設定であってよい）を決定するために使用可能である。例えば、単純な線形（又は他の関数）モデルは、中点及び基準値の差分を全てのアクチュエータの動作のレベルを提供する０％〜１００％の出力値（又は同等に動作レベルの変化）に関連付けることができる。一実現例において、中点ＰＩＤ１６１５は、出力値を受信し、且つ前の出力値に基づいて出力値を変更できる。それにもかかわらず、モジュール１６１０及び中点ＰＩＤ（又は中点値を使用する他のあらゆる機構）は、動作レベル（変更値であってもよい）を中点変調器１６１７に提供できる。一態様において、各変調器は、センサ値が総合的に解析されている結果得ることのできる同一の値を受信できる。

一実施形態において、極値及び中点の制御の双方が使用される場合、予測決定モジュール１６２０は、上（及び／又は下）限の極値を上回ること、並びに所望のレベルからセンサ分散の中点が逸れることの双方に対してペナルティを使用できる。そのように実行する際、モジュール１６２０は、上（及び／又は下）限を上回る極値センサ読み取り値、並びに所望のレベルからのセンサ分散の中点の偏差を緩和しつつ、ペナルティ関数を最小限にする個々のコマンドを実現するように、（一般的に共通の）極値制御に対する個々のＰＩＤコマンド及び（一般的に共通の）中点制御に対する個々のＰＩＤコマンドを調整できる。

中点変調器１６１７は、全て又はほんの一部のセンサの中点を介して制御されるある特定のアクチュエータに出力を提供できる。中点変調器１６１７は、自身が制御するそれぞれのアクチュエータに対して異なる方法で一般に受信した設定を調整（例えば、オフセット又は変倍）できる。例えば中点変調器１は、制御出力をＨＶＡＣユニット１のアクチュエータ２に提供する。変調器１６１７は、対応する変調器に固有のｄＵ値に基づいて設定を調整できる。例えば、対応するアクチュエータに対するｄＵ値が他のアクチュエータに対する他のｄＵ値と比較して相対的に小さい場合、設定の変化は、中点ＰＩＤ１６１５から受信した値と比較して低減されてもよい。これは、中点ＰＩＤ１６１５の出力が全てのアクチュエータに対して同一であってもよいためであるが、モジュール１６２０は、特定のアクチュエータが高いセンサ値に対して小さな影響を与えるか、動作レベルを上昇するためにより高いコストを有するか、あるいは別のアクチュエータのｄＵ_ｉを更に大きくできるようにしつつ中点を所望のレベルに近接させ続けることを認識する。この場合、この他のアクチュエータは、高いセンサ値に対してより大きな影響を与える。従って、特定のアクチュエータに対する中点ＰＩＤ１６１５からの変化値は、他のアクチュエータに対するものと同じほど高いべきではない。この場合、変化値は、より簡単にあるいはより安価に中点を設定値に低下（又は上昇）させる。

他のアクチュエータは、極値制御を介して同様に制御可能である。例えばモジュール１６１０は、それぞれの設定値からの差分から決定されてもよい極大及び／又は極小の（あるいはＮ番目に大きい／小さい）センサ値を識別できる。中点解析に対して上述したように、この極値センサ値は基準極値と比較可能であり、極値ＰＩＤ１６２５は動作設定を提供できる。最適なｄＵは、極値方法を介して制御されているそれぞれのアクチュエータに対して極値ＰＩＤ１６２５の出力を個々に調整するために使用可能である。

別の実施形態において、モジュール１６１０は、例えば本明細書及び米国非特許出願第１２／３９６，９４４号公報において説明したように、伝達モデルに基づいてアクチュエータに対して提案された変更を決定できる。伝達モデルは、センサ値の中点又は極値を基準値内にするようにアクチュエータが伝達モデルに基づいて変更されるべき方法を決定するために使用可能である。中点又は極値が使用されているかに依存して、異なる伝達モデルが使用可能である。変化の量は、あらゆる特定のアクチュエータに対して異なってよく、あるいは全てのアクチュエータに対して同一であってよい。決定は、それぞれＰＩＤ１６１５及びＰＩＤ１６２５に提供される。しかし、本実施形態において、変調器１６１７及び１６２７は、伝達モデルの精度に基づいて設定を調整できる。

一実現例において、伝達モデルが予測値と測定値との比較に基づいて（例えば、ピアソン相関係数を使用して）正確であると決定される場合、モジュール１６２０（ＰＩＤが使用されなかった場合）の出力又はＰＩＤからの出力は、殆ど変更されずに、例えば小さな混合係数で使用可能である。しかし、伝達モデルが正確でない場合、伝達モデルから提案された変更は殆ど又は全て無視される。

別の実現例において、変調器の変倍係数は、伝達モデルの精度に基づいて決定されてもよい。例えば変倍係数は、エネルギーコストを削減するために８０％に設定可能である。伝達モデルが正確な場合、システムは、依然としてセンサ値を受け入れ可能な範囲内に維持できるべきである。従って、この動作最大値は、伝達モデルのより高いレベルの精度で低下しうる。しかし、伝達モデルの精度が低い場合、変倍係数はより高いべきであり、さもなければセンサ値は範囲外になる可能性が高い。同様に、全ての動作値の中点に対する変倍係数は、伝達モデルの精度に基づいて設定可能である。根本的な理由は、モデルの精度が良好な場合、方法が可能な限り新しい調整を維持できるか、さもなければシステムが、現在の値からそれぞれの最大値（又は最小値）にそれらを線形に再調整することである。

一実施形態において、可変速度送風機は、極値センサ値を変更し、且つ空気温度又は排出空気温度のセンサ設定値を戻して平均値、中央値又は他の統計値を調整するために使用される。別の実施形態において、アクチュエータ毎にＰＩＤがあってよく、各ＰＩＤ出力の減衰は潜在的に異なる。従って、アクチュエータ毎の変調器。また、極値ＰＩＤは、各モジュール（例えば、各送風機）の第１のアクチュエータに対して使用可能であるが、第１のアクチュエータの集合毎の変調は別個に変調可能である。

冷却ユニットからの排出温度に影響を及ぼすアクチュエータに対する一例として、システムは、排出されている空気の温度に影響を及ぼしうる（例えば、排出温度設定値を調整することで）。調整は、ラック温度の平均（中点）に基づいて行われる。中点温度が高すぎる場合、システムはｄＵ又は伝達モデルの精度に基づいて排出空気温度設定値を低下させる。基本的な一例において、全ての排出空気温度設定値は、中点モデルに基づいて同一となり、この共通の設定は、相対ｄＵ値に基づいて又は伝達モデルの同量の精度だけ（しかし、アクチュエータ毎の精度は更に隔離可能である）変更される。別の例として、多くの冷却ユニットの送風機の速度を調整することに関して、中点（又は極値）は、設定値を上回るＮ番目に高いラック温度として更に決定可能である（あるいは、誤差が設定値−フィードバックである場合、ラックセンサのＮ番目に小さい高温誤差はゼロを下回る）。

図１７は、本発明の実施形態に従って動作の中点及び極値レベルを決定するために予測制御を使用する方法１７００を示すフローチャートである。方法１７００は、最適化法と予測精度方法との組合せを提供し、全ては極値／中点のフレームワーク内にある。

ステップ１７０５において、伝達モデルＴＭ、ＴＭを更新する共分散関数（例えば、共分散行列）及び回帰テーブルは、例えば関数テスト中に初期化可能である。このステップは、ステップ１５０５のように実行されてもよい。ステップ１７１０において、最適なｄＵは、ペナルティ関数の最適化等の伝達モデルＴＭを使用して算出される。ステップ１７１５において、例えば本明細書で説明したように、伝達モデルの予測精度の計測値（相関係数等）が決定される。測定値及び予測値が同一の平均値及び／又は同一の分散量を有する確率等の予測精度を評価する他の計測値は、相関係数の代わりに１７１５で使用可能である。ステップ１７２０において、ｄＵはｒｈｏにより変更されてもよい。このステップは、オプションのステップの一例である。

ステップ１７２５において、ｄＵは、必要に応じてＰＩＤ１６１５又はＰＩＤ１６２５の出力等のフィードバック内側ループの出力と組み合わせられてもよい（例えば、結果がＰＩＤ出力＋ｄＵとなるように、変調器を使用してＰＩＤ出力を変倍することにより）。フィードバックループは、より多く、すなわち図１７に示したループの反復の間に複数回繰り返すため、「内側」と呼ばれる。尚、方法１５００には内側ループはなかった。他の実施形態において、ｄＵは、アクチュエータの下／上限を調整するために（調整は、どちらの限界も上下させてもよい）、例えば動作レベルがどちらの限界も超えないように使用可能である。尚、下／上限（極値、すなわち最大値及び最小値とも呼ばれる）の変化は、アクチュエータの動作レベルの中点に対する全体的な値にも影響を及ぼしうる。同様に、中点レベルの変化は、アクチュエータの極値動作レベルに対する全体的な値にも影響を及ぼしうる。ｄＵに対する値は、アクチュエータ毎に提案された動作レベルを調整するために使用可能なアクチュエータの集合に対する適切な中点を決定するために更に使用可能である。

ステップ１７３０において、アクチュエータ変調器の最大値及び最小値は、ｒｈｏを使用して調整可能である。変調器に対する最大値及び最小値は、特定のアクチュエータの動作の範囲を規定できるため、動作レベルに対して提案された値を変倍するために使用可能である。各アクチュエータ変調器は、動作に対する上限及び下限を有してよい。一実施形態において、これらの限界は変調器１６２７において規定される。上限は、伝達モデルが正確な場合はエネルギーを節約するように下げられ、且つ／あるいは伝達モデルが不正確な場合には上げられる。一実現例において、以下の式、すなわちＭＡＸＮｅｗ＝ＭＡＸＤｅｆａｕｌｔ＋ｒｈｏ^＊（ＭＡＸ−ＭＡＸＤｅｆａｕｌｔ）を使用できる。そのような式を使用することにより、上限は、ＭＡＸＤｅｆａｕｌｔが＞＝ＭＡＸの場合には決して大きくならない。ＭＡＸＤｅｆａｕｌｔ＜＝ＭＡＸの場合、新しい極値は決して小さくならない。どちらの構成も変調器の下限又は上限に対して使用されてもよい。しかし、伝達モデルが正確であるかあるいは不正確であるかに依存して、他の式により、変調器において上又は下の移動が可能になってもよい。アクチュエータの集合に対する中点制御のために使用された変調器に対する調整が同様に行われてよい。変調器に対するこれらの調整は、極値ＰＩＤオブジェクト及び中点ＰＩＤオブジェクトの双方に接続された変調器に適用できる。

ステップ１７３５において、センサに対する現在の値はＳ_{ｂｅｆｏｒｅ}として記録される。また、Ｕの新しい値は、提案された動作レベルＵ０、例えば最適化法の出力（すなわち、最適なｄＵ）又は最適なｄＵを受信してもよいＰＩＤの出力から算出される。一実施形態において、新しいＵ（Ｕ_{ｂｅｆｏｒｅ}と呼ばれる）は、極値内側ＰＩＤループにより制御される変調器に対するＭＡＸを使用して算出される。一実現例において、Ｕｂｅｆｏｒｅ＝ＭＩＮ＋ＰＩＤＯｕｔｐｕｔ^＊（ＭＡＸ−ＭＩＮ）である。このＵｂｅｆｏｒｅは、それぞれのアクチュエータに対する設定として使用可能である。極値ＰＩＤオブジェクトにより制御されている他のアクチュエータは、同様に算出されたＵｂｅｆｏｒｅ値で更に制御可能である。従って、式は、ベクトル値を含むことができ、一般的にアクチュエータの集合全体に対する単一の式としてとらえられる。

ステップ１７４０において、アクチュエータは、タイマの期限が切れることにより測定されたような準定常状態条件等の条件に達するまで実行される。一実施形態において、Ｕの値は、この時間の間依然として更新可能である。例えば、センサ値の中点又は極値は基準値と比較可能であるか、あるいはセンサ値自体は基準値と比較可能であり、差分は、アクチュエータを増加又は減少するかを決定するために使用可能である。一実施形態において、この更新は、例えばＦｅｄｅｒｓｐｉｅｌ １で説明したような伝達モデルの逆を使用する伝達モデルを使用できる。尚、新しいＭＡＸは、内側ループのみが更新しているこのような期間中同一のままである。そのような二段階処理により、より精細なレベルでシステムを制御し、且つタイマの期限が切れるまで又は他の停止条件までシステムが一定のままでなければならなかった場合よりも適切な応答で負荷の変化に適応できる。

ステップ１７４５において、条件に達した後、センサの現在の値はＳ_{ａｆｔｅｒ}として決定される。Ｕの現在の値（Ｕ_{ａｆｔｅｒ}と呼ばれる）は、ＰＩＤ１６１５又はＰＩＤ１６２５等の内側制御ループから出力された最後に提案された動作レベルＵ１から算出可能である。Ｉ番目のアクチュエータに対するＵの値は、変化していないＭＡＸ値のベクトルのＩ番目の値を使用して算出可能である。一実現例において、Ｕａｆｔｅｒ＿ｉ＝ＭＡＸ＿ｉ＋Ｕ１＿ｉ^＊（ＭＡＸ＿ｉ−ＭＩＮ＿ｉ）である。

ステップ１７５０において、伝達モデルの更新及び伝達モデルの精度の決定に関連した種々の値が決定される。例えば、タイマの前後の動作レベルの変化を算出でき、すなわちｄｕＬｅａｒｎｉｎｇ＝Ｕ_{ａｆｔｅｒ}−Ｕ_{ｂｅｆｏｒｅ}である。時間の前後のセンサ値を算出でき、すなわちｄＳ＝Ｓ_{ａｆｔｅｒ}−Ｓ_{ｂｅｆｏｒｅ}である。伝達モデルがセンサ値の変化に対して予測したであろうものに対する値は、ｄＳ’＝ＴＭ^＊ｄｕＬｅａｒｎｉｎｇから算出可能である。ｄＳ及びｄＳ’のデータセットは、回帰テーブル等に格納される。例えばｄＳ及びｄｕＬｅａｒｎｉｎｇを使用して本明細書で説明するように、伝達モデルＴＭは更に更新可能である。伝達モデルが更新されず、且つ現在のデータ点（ｄＳ、ｄＳ’）が例えば回帰テーブルに格納されていないことで相関を決定するために使用されないように、ｄＵｌｅａｒｎｉｎｇ＝０の場合に例外を設けることができる。

その後、方法はステップ１７１０を繰り返すことができ、Ｕ_{ａｆｔｅｒ}を最適なｄＵを決定するための開始点として使用できる。一実施形態において、前のＭＡＸ＿Ｉ／ＭＩＮ＿Ｉ及びＰＩＤ出力は、Ｕの大きな変化、あるいは上限又は下限の超過に対するペナルティ関数への寄与に対するパラメータを決定するために使用可能である。

環境維持システムのうちのいずれかは、ＨＶＡＣシステムに加えて多くの他の種類のシステムに適用可能である。例えば、制御システムを照明制御システムに適用できる。照明制御システムにおいて、アクチュエータは調光可能なバラストであってよく、センサは照明領域にわたり分散されたフォトセルであってよい。従って、制御されている環境のうちの１つは領域の照明であってよい。発見的制御は、共通の制御動作をＰＩＤオブジェクトから全ての調光可能なバラストに送出することにより、中点（例えば、平均）照明レベル又は極値（例えば、最小）照明レベルを調整するためにＰＩＤフィードバックループを使用できる。照明電力レベル、並びに超過及び中点設定からの偏差に対する潜在的なペナルティを含むペナルティ関数は、各バラストに対するＰＩＤフィードバックコマンドを変調するためにモデル予測と共に使用される。これらの最適なＰＩＤコマンドの予測変調は、最近の過去の予測精度が高くなかった場合に減衰され、予測精度が悪化するにつれ減衰量は増加する。
ＸＩＩ．コンピュータシステム
本明細書で説明したコンピュータシステムのうちのいずれかは、あらゆる適切な数のサブシステムを利用してもよい。そのようなサブシステムの例をコンピュータ装置１８００の図１８に示す。いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは単一のコンピュータ装置を含み、サブシステムはコンピュータ装置の構成要素であってよい。他の実施形態において、コンピュータシステムは、各々が内部構成要素を含むサブシステムである多数のコンピュータ装置を含むことができる。

図１８に示したサブシステムは、システムバス１８７５を介して相互接続される。更なるサブシステム、例えばプリンタ１８７４、キーボード１８７８、固定ディスク１８７９、ディスプレイアダプタ１８８２に結合されるモニタ１８７６及びその他が示される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）制御器１８７１に結合する周辺デバイス及びＩ／Ｏデバイスは、シリアルポート１８７７等の当技術分野において既知であるあらゆる数の手段によりコンピュータシステムに接続される。例えば、シリアルポート１８７７又は外部インタフェース１８８１（例えば、イーサネット、Ｗｉ−Ｆｉ等）は、コンピュータシステム１８００をインターネット等のワイドエリアネットワーク、マウス入力デバイス又はスキャナに接続するために使用可能である。システムバス１８７５を介した相互接続により、中央処理装置１８７３は、各サブシステムと通信し且つシステムメモリ１８７２又は固定ディスク１１８７９からの命令の実行及びサブシステム間の情報のやり取りを制御できる。システムメモリ１８７２及び／又は固定ディスク１８７９は、コンピュータ可読媒体を組み込んでもよい。本明細書で説明した値のうちのいずれかは、１つの構成要素から別の構成要素及びユーザに出力される。

コンピュータシステムは、例えば外部インタフェース１８８１又は内部インタフェースにより共に接続された複数の同一の構成要素又はサブシステムを含むことができる。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム、サブシステム又は装置は、ネットワークを介して通信できる。そのような例において、１つのコンピュータはクライアントであり、且つ別のコンピュータはサーバであると考えられる。この場合、各々は同一のコンピュータシステムの一部でありうる。クライアント及びサーバの各々は、多数のシステム、サブシステム又は構成要素を含むことができる。

本発明の実施形態のうちのいずれかは、モジュラーにおいて又は統合された方法でハードウェア（例えば、特定用途向け集積回路又はフィールドプログラマブルゲートアレイ）、並びに／あるいは一般にプログラム可能なプロセッサを含むコンピュータソフトウェアを使用して制御論理の形式で実現可能であることが理解されるべきである。本明細書において提供された開示内容及び教示に基づいて、当業者は、ハードウェア、並びにハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して本発明の実施形態を実現する他のやり方及び／又は方法を認識し且つ理解するだろう。

本出願において説明されたソフトウェアコンポーネント又はソフトウェア機能のうちのいずれかは、例えば従来の技術又はオブジェクト指向の技術等を使用するＪａｖａ、Ｃ＋＋又はＰｅｒｌ等の何らかの適切なコンピュータ言語を使用するプロセッサにより実行されるソフトウェアコードとして実現されてもよい。ソフトウェアコードは、格納及び／又は送信のために一連の命令又はコマンドとしてコンピュータ可読媒体に格納されてもよく、適切な媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ又はフロッピディスク等の磁気媒体、あるいはコンパクトディスク（ＣＤ）又はＤＶＤ（デジタル汎用ディスク）等の光学記憶媒体及びフラッシュメモリ等を含む。コンピュータ可読媒体は、そのような記憶装置又は送信装置のあらゆる組合せであってもよい。

更にそのようなプログラムは、インターネットを含む種々のプロトコルに適合する有線ネットワーク、光ネットワーク及び／又は無線ネットワークを介して送信するように構成された搬送波信号を使用して符号化され且つ送信されてもよい。従って、本発明の一実施形態に係るコンピュータ可読媒体は、そのようなプログラムにより符号化されたデータ信号を使用して作成されてもよい。プログラムコードにより符号化されたコンピュータ可読媒体は、互換デバイスとパッケージ化されてもよく、あるいは他のデバイスとは別個に提供されてもよい（例えば、インターネットダウンロードを介して）。そのようなあらゆるコンピュータ可読媒体は、単一のコンピュータプログラム（例えば、ハードドライブ又はコンピュータシステム全体）上又は単一のコンピュータプログラム内に常駐してもよく、システム又はネットワーク内の種々のコンピュータプログラム上又は種々のコンピュータプログラム内に存在してもよい。コンピュータシステムは、本明細書で説明した結果のうちのいずれかをユーザに提供するモニタ、プリンタ又は他の適切なディスプレイを含んでもよい。

本明細書で説明した方法のうちのいずれかは、ステップを実行するように構成可能なプロセッサを含むコンピュータシステムを用いて全体的に又は部分的に実行されてもよい。従って、実施形態は、本明細書で説明した方法のうちのいずれかのステップを実行するように構成されたコンピュータシステムに関し、場合によっては種々の構成要素はそれぞれのステップ又はそれぞれのステップのグループを実行する。本明細書の方法のステップは、番号付きステップとして提示されるが、同時に又は異なる順序で実行されてよい。更にこれらのステップの一部は、他の方法の他のステップの一部と共に使用されてもよい。また、全て又は一部のステップはオプションであってもよい。また、方法のうちのいずれかのステップのうちのいずれかは、これらのステップを実行するモジュール、回路又は他の手段により実行される。

特定の実施形態の特定の詳細は、本発明の実施形態の趣旨及び範囲から逸脱せずに何らかの適切な方法で組み合わせられてもよい。しかし、本発明の他の実施形態は、各々の個々の態様又はこれらの個々の態様の特定の組み合わせに関連する特定の実施形態に関してもよい。

本発明の例示的な実施形態の上記の説明は、例示及び説明のために提示された。本発明の例示的な実施形態の上記の説明は、本発明を網羅すること又は説明された厳密な形式に限定することを意図せず、多くの変更及び変形は上記教示に鑑みて可能である。本発明の原理及びその実際的な適用範囲を最適に説明することにより、他の当業者が考えられる特定の用途に適するような種々の実施形態における本発明及び種々の変更を含む本発明を最適に利用できるように、実施形態は選択され且つ説明された。

特に指示のない限り、単数形の記述は「１つ以上」を意味することを意図する。

上述の全ての特許、特許出願、公開及び明細書は、全ての目的のために全ての内容がこの引用により本明細書に組み込まれる。従来技術であると認められるものはない。

Claims (30)

1. 複数のアクチュエータ及び各々が環境の物理的状態の値を測定する複数のセンサを含む環境維持システムを制御する方法であって、
   前記センサに対応するセンサ値Ｓを受信することと、
   前記アクチュエータの動作レベルＵへの潜在的な変化ｄＵを決定することと、
   予測された前記センサ値Ｓの変化ｄＳを決定するために、アクチュエータの動作レベルの変化と結果として得られるセンサ値の変化との関係を提供する伝達モデルをｄＵに適用し、
   前記予測された変化ｄＳから新しいセンサ値ＳＮｅｗを決定し、
   １つ以上のそれぞれの設定値に対する新しいセンサ値の各々の関係に基づくペナルティ関数への第１の寄与を決定するためにＳ_Ｎｅｗを使用することにより、コンピュータシステムを用いて前記ペナルティ関数への前記第１の寄与を算出することと、
   前記動作レベルＵへの前記潜在的な変化ｄＵに対応する新しい動作レベルＵ_ｎｅｗを決定し、
   新しい動作レベル毎に前記新しい動作レベルで前記対応するアクチュエータを動作するコストを決定し、
   前記コストを集約して第２の寄与を取得することにより、前記コンピュータシステムを用いて前記ペナルティ関数への前記第２の寄与を算出することと、
   前記潜在的な変化ｄＵに対する前記第１の寄与及び前記第２の寄与に基づいて前記ペナルティ関数の第１の値を決定することと、
   前記動作レベルＵへの複数の潜在的な変化に対する前記ペナルティ関数の値に基づいて前記アクチュエータの前記動作レベルＵへの最適な変化を決定することと、
   前記最適な変化に基づいて前記アクチュエータの前記動作レベルを設定することと、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記最適な変化に基づいて前記アクチュエータの前記動作レベルを設定することは、
   前記最適な変化を調整することと、
   前記調整された最適な変化をＵに追加することとを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記最適な変化を調整することは、正規化、ランダム化及び変倍のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
4. 予測センサ値を測定センサ値と比較することで前記伝達モデルの精度を決定することを更に備え、前記最適な変化は、前記伝達モデルの精度に基づいて調整されることを特徴とする請求項２又は３記載の方法。
5. 前記最適な変化に基づいて前記アクチュエータの前記動作レベルを設定することは、
   前記アクチュエータに対する新しい設定を受信することと、
   前記最適な変化に基づいて前記新しい設定を調整することとを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
6. 前記センサ値の中点と中点基準との比較又は
   前記センサ値の極値と極値基準との比較に基づいて新しい設定を提供するＰＩＤオブジェクトを使用して前記新しい設定を算出することを更に備えることを特徴とする請求項５記載の方法。
7. 最大数の前記動作レベルＵへの潜在的な変化は、前記最適な変化を決定するように解析され、前記対応する潜在的な変化のうちの少なくとも１つがＵへの変化を含まない前記ペナルティ関数を下回る前記ペナルティ関数に対する値を有する場合、前記最適な変化は前記複数の潜在的な変化から選択されることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 新しい動作レベルでアクチュエータを動作する前記コストは、エネルギーコスト及び維持コストのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記アクチュエータを動作する前記コストは、
   エネルギー使用率毎のコストを受信することと、
   エネルギー使用率毎の前記コスト及び前記新しい動作レベルを前記対応するアクチュエータを動作する前記コストを出力する関数に入力することとを含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
10. 前記第１の寄与を決定するためにＳ_Ｎｅｗを使用することは、
    センサ毎に、
    Ｓ_Ｎｅｗをパラメータとしてセンサの少なくとも１つの設定値を有するそれぞれの関数に入力し、部分的な第１の寄与の出力を取得することと、
    前記センサから前記部分的な第１の寄与を合計することとを含むことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. それぞれの関数は、
    前記対応する新しいセンサ値Ｓ_Ｎｅｗと設定値との差分を利用することと、
    前記差分に利得係数を掛けて前記センサに対する前記部分的な寄与を取得することとを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
12. 前記アクチュエータの動作レベルＵへの潜在的な変化ｄＵを決定することは、前記新しい動作レベルＵ_ｎｅｗを受信することで達成され、この場合Ｕ_ｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵであり、予測されたセンサ値Ｓの変化ｄＳを決定するために伝達モデルをｄＵに適用することは、前記伝達モデルを前記潜在的なＵに対する新しい値に適用することで達成されることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記アクチュエータの動作レベルＵへの潜在的な変化ｄＵを決定することは、前記現在の潜在的な変化を決定するために過去の潜在的な変化を取り入れる最適化アルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記設定値は種々のセンサ値を含むことを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記伝達モデルは数値の行列であることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 実行される時に複数のアクチュエータ及び各々が環境の物理的状態の値を測定する複数のセンサを含む環境維持システムを制御するようにコンピュータシステムを制御する請求項１から１５のいずれか１項に記載のステップを含む複数の命令を格納する有形のコンピュータ可読媒体を備えることを特徴とするコンピュータプログラム。
17. 複数のアクチュエータと、
    各々が環境の物理的状態の値を測定する複数のセンサと、
    請求項１から１５のいずれか１項に記載のステップを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
    を備えることを特徴とする環境維持システム。
18. 複数のアクチュエータ及び各々が環境の物理的状態の値を測定する複数のセンサを含む環境維持システムを制御する方法であって、
    前記アクチュエータの動作レベルＵ_１に対応する前記センサに対応するセンサ値Ｓを受信することと、
    前記アクチュエータの新しい動作レベルＵ_２を受信することであり、この場合Ｕ_２−Ｕ_１＝ｄＵであることと、
    伝達モデルに従って実行される前記変化ｄＵに対応する前記センサ値Ｓの変化ｄＳを予測することと、
    前記新しい動作レベルＵ_２で前記アクチュエータを動作することと、
    後続して新しいセンサ値Ｓ_ｎｅｗを測定することと、
    前記受信、予測、動作及び後続測定を複数回繰り返すことと、
    前記予測センサ値を前記測定センサ値と比較することで前記伝達モデルの精度の計測値を決定することと、
    前記伝達モデルに基づく提案された前記アクチュエータの前記動作レベルへの変更を受信することと、
    前記精度計測値に基づいて、前記提案された前記アクチュエータの前記動作レベルへの変更を調整することと、
    前記提案された変更に対する前記調整に基づいて前記アクチュエータの前記動作レベルを設定することと、
    を備えることを特徴とする方法。
19. 前記精度計測値を決定することは、
    前記予測センサ値及び前記測定センサ値を格納することと、
    センサ毎に、
    前記予測センサ値と前記測定センサ値との差分を算出することと、
    前記差分を集約することと、
    前記集約された差分の規模に基づいて前記計測値を決定することとを含むことを特徴とする請求項１８記載の方法。
20. 前記予測センサ値は予測センサ値の差分として格納され、前記測定センサ値は測定センサ値の差分として格納されることを特徴とする請求項１９記載の方法。
21. 予測センサ値と測定センサ値との差分を算出することは、前記差分を算出する前に前記値のうちの少なくとも１つを変倍及び／又はオフセットすることを含むことを特徴とする請求項１９又は２０記載の方法。
22. 前記精度計測値は、ピアソン相関係数を使用して決定されることを特徴とする請求項１９から２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記提案された変更は、
    予測センサ値と設定値との差分を含む第１の寄与と、
    前記提案された変更の結果得られる動作レベルと関連付けられたコストを含む第２の寄与とを含むペナルティ関数の最適化から決定されることを特徴とする請求項１８から２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 新しいセンサ値Ｓ_ｎｅｗを測定することは、前記新しい動作レベルＵ_２で前記アクチュエータを動作し始めた後の所定の時間において実行されることを特徴とする請求項１８から２３のいずれか１項に記載の方法。
25. 前記センサ値Ｓの変化ｄＳを予測することは、ｄＵに前記伝達モデルを掛けることで達成されることを特徴とする請求項１８から２４のいずれか１項に記載の方法。
26. 前記アクチュエータの新しい動作レベルＵ_２を受信することは、ｄＵ及びＵ_１を受信することで達成されることを特徴とする請求項１８から２５のいずれか１項に記載の方法。
27. 前記アクチュエータの前記動作レベルへの前記提案された変更を調整することは、
    前記アクチュエータの動作の範囲を指定することと、
    前記範囲に基づいて前記提案された変更を調整することとを含むことを特徴とする請求項１８から２６のいずれか１項に記載の方法。
28. 前記範囲は前記動作を完全な動作性より狭い範囲に限定し、前記提案された変更は動作の百分率であり、前記調整することは前記限定された範囲に基づいて前記百分率を変更することを特徴とする請求項２７記載の方法。
29. 前記伝達モデルは数値の行列であることを特徴とする請求項１８から２８のいずれか１項に記載の方法。
30. 前記提案された変更は、前記伝達行列を反転し、且つ前記反転された伝達行列にセンサ値と設定値との差分を掛けることで決定されることを特徴とする請求項２９記載の方法。

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