JP2023545873A - 可逆的因果関係に基づいた熱制御のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 暖房、換気および空調(HVAC)設定点に従って環境を調節するように構成されたHVACシステムを制御するためのコントローラであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると前記コントローラに複数のステップを行なわせる命令を格納したメモリとを含み、前記複数のステップは、
調節される前記環境における所定位置での目標熱状態と、調節される前記環境における前記所定位置での現在の熱状態と、現在のHVAC設定点とを受け付けるステップと、
前記現在のHVAC設定点に従った前記HVACシステムの動作に対する、目標HVAC設定点に従った前記HVACシステムの前記動作の差異が、調節される前記環境における前記所定位置での熱状態を、前記現在の熱状態から前記目標熱状態に変更するように、前記所定位置での前記熱状態と前記熱状態を引き起こすHVAC設定点との間に可逆的関係を確立するように訓練されたニューラルネットワークを使用して、前記目標HVAC設定点を決定するステップと、
前記目標HVAC設定点に従って動作するよう命じる、前記HVACシステムのコンポーネントへの制御コマンドを生成して提示するステップとを含む、コントローラ。 - 前記ニューラルネットワークは、前記HVAC設定点に対応する潜在層と接続されたエンコーダおよびデコーダを有するオートエンコーディングアーキテクチャを有し、前記エンコーダは、前記熱状態を前記HVAC設定点に接続する熱設定点モデルを形成し、一方、前記デコーダは、前記HVAC設定点を前記熱状態と接続する熱センサモデルを形成するようになっている、請求項1に記載のコントローラ。
- 前記エンコーダの入力層および前記デコーダの出力層は、前記所定位置の数と等しい次元を有し、前記潜在層は、前記HVAC設定点の数と等しい次元を有する、請求項2に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサはさらに、前記所定位置での温度測定値と前記目標熱状態の目標温度との差異を減少させるための再構成損失を含む損失関数を使用して、前記目標HVAC設定点および前記目標熱状態に基づいて前記ニューラルネットワークを更新するように構成される、請求項2に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサは、訓練された前記ニューラルネットワークの前記エンコーダおよび前記デコーダが、物理的に観測される熱モデルの前記エンコーダおよび前記デコーダを表わすように、前記所定位置での前記熱状態の測定値と前記熱状態の前記測定値を引き起こす前記HVAC設定点の測定値とを含む訓練データに基づいて、前記ニューラルネットワークを訓練するように構成される、請求項2に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサは、前記目標熱状態を前記目標HVAC設定点に接続する前記熱設定点モデルを更新するために、前記目標熱状態を受信することに応答して、前記物理的に観測される熱モデルにおける前記デコーダの固定されたパラメータのために、前記物理的に観測される熱モデルの前記エンコーダのパラメータを再訓練するように構成される、請求項5に記載のコントローラ。
- 前記エンコーダは、前記潜在層に接続されて前記潜在層の次元を有する出力層を含み、
前記プロセッサは、前記目標熱状態を受信することに応答して、エンコーダの前記出力層のパラメータのみを再訓練するように構成される、請求項6に記載のコントローラ。 - 前記エンコーダの前記パラメータは、前記所定位置の各々についての再構成損失の重み付けされた組合せを含む、前記目標熱状態を再構成するための再構成損失を減少させるように再訓練され、
前記所定位置の各々の重みは、前記所定位置に関連付けられた調節される前記環境の在室者の数に依存し、
前記プロセッサはさらに、
調節される前記環境における前記在室者の位置を受信し、
前記在室者を自分に最も近い所定位置に関連付ける、ように構成される、請求項6に記載のコントローラ。 - 前記プロセッサはさらに、前記在室者の前記位置の変更を検出することに応答して、前記在室者の変更された前記位置での前記目標熱状態を生成するように、前記熱センサモデルに従って前記目標HVAC設定点を最適化するように構成される、請求項8に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサはさらに、在室者の動的に変化する位置での前記目標熱状態を与えられ、各在室者についての前記目標熱状態を与えられて、前記目標HVAC設定点のための最適化について解くように構成される、請求項2に記載のコントローラ。
- 前記所定位置での前記目標熱状態は、調節される前記環境における在室者の熱的快適性モデルに基づいて決定される、請求項1に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサはさらに、前記在室者のフィードバックに基づいて前記熱的快適性モデルを更新して、各在室者についての個人向け熱的快適性モデルを形成し、前記個人向け熱的快適性モデルに基づいて前記目標熱状態を決定するように構成される、請求項11に記載のコントローラ。
- 前記熱的快適性モデルは、制御される前記環境において測定された1組の温度値および湿度値にわたって均一にサンプリングされたラベル付きデータに基づいて決定される、請求項11に記載のコントローラ。
- 前記プロセッサはさらに、在室者の熱的快適性を最適化するために制御法則に従って前記HVACシステムを制御するように構成され、
前記制御法則は、各在室者の最適温度と、各在室者の位置での前記最適温度からのずれを罰する損失関数とに基づいて学習される、請求項1に記載のコントローラ。 - 請求項1に記載のコントローラを含む、HVACシステム。
- 暖房、換気および空調(HVAC)設定点に従って環境を調節するように構成されたHVACシステムを制御するための方法であって、前記方法は、命令を格納するメモリに結合されたプロセッサを使用し、前記プロセッサは、前記プロセッサによって実行されると前記方法の複数のステップを行なう、格納された命令と結合され、前記複数のステップは、
調節される前記環境における所定位置での目標熱状態と、調節される前記環境における前記所定位置での現在の熱状態と、現在のHVAC設定点とを受け付けるステップと、
前記現在のHVAC設定点に従った前記HVACシステムの動作に対する、目標HVAC設定点に従った前記HVACシステムの前記動作の差異が、調節される前記環境における前記所定位置での熱状態を、前記現在の熱状態から前記目標熱状態に変更するように、ニューラルネットワークを使用して前記目標HVAC設定点を決定するステップと、
前記目標HVAC設定点に従って動作するよう命じる、前記HVACシステムのコンポーネントへの制御コマンドを生成して提示するステップとを含む、方法。 - 前記ニューラルネットワークは、前記HVAC設定点に対応する潜在層と接続されたエンコーダおよびデコーダを有するオートエンコーディングアーキテクチャを有し、前記エンコーダは、前記熱状態を前記HVAC設定点に接続し、一方、前記デコーダは、前記HVAC設定点を前記熱状態と接続するようになっており、前記エンコーダの入力層および前記デコーダの出力層は、前記所定位置の数と等しい次元を有し、前記潜在層は、前記HVAC設定点の数と等しい次元を有する、請求項16に記載の方法。
- 訓練された前記ニューラルネットワークの前記エンコーダおよび前記デコーダが、物理的に観測される熱モデルの前記エンコーダおよび前記デコーダを表わすように、前記所定位置での前記熱状態の測定値と前記熱状態の前記測定値を引き起こす前記HVAC設定点の測定値とを含む訓練データに基づいて、前記ニューラルネットワークを訓練するステップと、
前記目標熱状態を前記目標HVAC設定点に接続する前記熱設定点モデルを更新するために、前記目標熱状態を受信することに応答して、前記物理的に観測される熱モデルにおける前記デコーダの固定されたパラメータのために、前記物理的に観測される熱モデルの前記エンコーダのパラメータを再訓練するステップとをさらに含む、請求項17に記載の方法。 - 前記エンコーダの前記パラメータは、前記所定位置の各々についての再構成損失の重み付けされた組合せを含む、前記目標熱状態を再構成するための再構成損失を減少させるように再訓練され、前記所定位置の各々の重みは、前記所定位置に関連付けられた調節される前記環境の在室者の数に依存する、請求項18に記載の方法。
- 前記在室者の位置の変更を検出することに応答して、前記在室者の変更された前記位置での前記目標熱状態を生成するように、前記熱センサモデルに従って前記目標HVAC設定点を最適化するステップをさらに含む、請求項19に記載の方法。
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