JP6114692B2 - ビル動作センサデータのためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本願は、米国特許法第119(e)に基づき、同時係属の出願人に譲渡された米国仮特許出願第61/371,432号(2010年8月6日出願、Igor MezicおよびBryan A Eisenhower、名称「SYSTEMS AND METHOD FOR ENERGY EFFICIENT BUILDING DESIGN AND MANAGEMENT」)の利益を主張する。該出願は、参照により本明細書に引用される。
本明細書で開示されるシステムおよび方法は、概して、ビルセンサ情報を分析し、実物または合成ビルの挙動特性を後に決定するために、ビルセンサ情報をより管理可能な形態に分解することに関する。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
ビルセンサデータを分析する方法であって、前記方法は、
ビルのビルセンサデータを受信することであって、前記データは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、ことと、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられているエネルギーの値であって、前記エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することと、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することと
を含み、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、方法。
(項目2)
前記方法は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいて、前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値を決定することを含む、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記方法は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいて、各センサに関連付けられているエネルギーの値を決定することを含む、項目1に記載の方法。
(項目4)
前記方法は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、前記視覚化を生成するタスクを実施することを含み、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、項目1に記載の方法。
(項目5)
前記方法は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、前記アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスクを実施することを含む、項目1に記載の方法。
(項目6)
前記スペクトル分析法は、コープマンベースの技法を含む、項目2に記載の方法。
(項目7)
前記エネルギーベースの技法は、固有直交分解を含む、項目3に記載の方法。
(項目8)
前記ビルセンサデータは、実在のビルからのデータと、前記ビルのシミュレートされたモデルからのデータとを備え、前記方法は、実在のビルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相を、シミュレートされたモデルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相と比較することをさらに含む、項目2に記載の方法。
(項目9)
前記複数の経時的な値は、温度値、湿度値、空気流値、圧力値、人口占有率値、プラグ負荷密度値、および光強度値のうちの1つを備えている、項目1に記載の方法。
(項目10)
前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、関心最終出力を識別することと、
前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことと
をさらに含み、
前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを備え、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応している、
項目1に記載の方法。
(項目11)
ビルの特性を評価するための電子装置であって、前記電子装置は、
データセットを記憶するように構成されているメモリであって、前記データセットは、ビルセンサデータを備え、前記ビルセンサデータは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、メモリと、
1つ以上のプロセッサと、
メモリに記憶されるソフトウェアと
を備え、
前記ソフトウェアは、前記データセットに基づいて、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられているエネルギーの値であって、前記エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することを前記1つ以上のプロセッサに行わせるように構成され、
前記ソフトウェアは、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することを前記1つ以上のプロセッサに行わせるようにさらに構成されている、
電子装置。
(項目12)
前記1つ以上のプロセッサは、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいて、前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値を決定する、項目11に記載の電子装置。
(項目13)
前記1つ以上のプロセッサは、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいて、各センサに関連付けられているエネルギーの値を決定する、項目11に記載の電子装置。
(項目14)
前記1つ以上のプロセッサは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、前記視覚化を生成するタスクを実施し、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、項目11に記載の電子装置。
(項目15)
前記1つ以上のプロセッサは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、前記アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスクを実施する、項目11に記載の電子装置。
(項目16)
前記スペクトル分析法は、コープマンベースの技法を含む、項目12に記載の電子装置。
(項目17)
前記エネルギーベースの技法は、固有直交分解を含む、項目13に記載の電子装置。
(項目18)
前記ビルセンサデータは、実在のビルからのデータと、前記ビルのシミュレートされたモデルからのデータとを備え、前記方法は、実在のビルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相を、シミュレートされたモデルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相と比較することをさらに含む、項目12に記載の電子装置。
(項目19)
前記複数の経時的な値は、温度値、湿度値、空気流値、圧力値、人口占有率値、プラグ負荷密度値、および光強度値のうちの1つを備えている、項目11に記載の電子装置。
(項目20)
前記ソフトウェアは、
前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、関心最終出力を識別することと、
前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことと
を前記1つ以上のプロセッサに行わせるようにさらに構成され、
前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを備え、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応している、項目11に記載の電子装置。
(項目21)
過程を実施するようにコンピュータシステムに指図する命令を備えている非一過性のコンピュータ記憶装置であって、前記過程は、
ビルのビルセンサデータを受信することであって、前記データは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、ことと、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられているエネルギーの値であって、前記エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することと、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することと
を含み、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、非一過性のコンピュータ記憶装置。
(項目22)
ビルの特性を評価するための電子装置であって、前記電子装置は、
データセットを記憶する手段であって、前記データセットは、ビルセンサデータを備え、前記ビルセンサデータは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、手段と、
処理手段と
を備え、
前記処理手段は、前記データセットに基づいて、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられているエネルギーの値であって、前記エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定するように構成され、
前記処理手段は、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図上のオーバーレイを備え、前記オーバーレイは、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、またはエネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施するようにさらに構成されている、
電子装置。
(項目23)
前記処理手段は、1つ以上のプロセッサを備えている、項目22に記載の電子装置。
(項目24)
ビルにおける影響要因を表す方法であって、
関心最終出力を識別することと、
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことであって、前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを備え、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応している、ことと
を含み、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、方法。
(項目25)
前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力のうちの少なくとも1つの表現は、円を備え、前記円は、前記複数の入力のうちの前記少なくとも1つの不確実性を図示する、項目24に記載の方法。
(項目26)
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することは、前記第1の入力に対する複数の値を決定することと、前記第1の入力が前記複数の値の各々に設定された場合の前記出力に対する影響をモデル化することとを含む、項目24に記載の方法。
(項目27)
前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響は、準モンテカルロ法を使用して決定される、項目26に記載の方法。
(項目28)
前記関心最終出力は、家庭用温水エネルギー、空調利用、特定の部屋に対する電気利用、ポンプ、ファン利用、照明システム利用、冷却装置利用、冷却システム使用のうちの少なくとも1つを備えている、項目24に記載の方法。
(項目29)
ビルにおける影響要因を表すための電子装置であって、前記電子装置は、1つ以上のプロセッサを備え、
前記1つ以上のプロセッサは、
関心最終出力を識別することと、
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことと
を行うように構成され、
前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを含み、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応している、電子装置。
(項目30)
前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力のうちの少なくとも1つの表現は、円を備え、前記円は、前記複数の入力のうちの前記少なくとも1つの不確実性を図示する、項目29に記載の電子装置。
(項目31)
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することは、前記第1の入力に対する複数の値を決定することと、前記第1の入力が前記複数の値の各々に設定された場合の前記出力に対する影響をモデル化することとを含む、項目29に記載の電子装置。
(項目32)
前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響は、準モンテカルロ法を使用して決定される、項目31に記載の電子装置。
(項目33)
前記関心最終出力は、家庭用温水エネルギー、空調利用、特定の部屋に対する電気利用、ポンプ、ファン利用、照明システム利用、冷却装置利用、冷却システム使用のうちの少なくとも1つを備えている、項目29に記載の電子装置。
(項目34)
過程を実施するようにコンピュータシステムに指図する命令を備えている非一過性のコンピュータ記憶装置であって、前記過程は、
関心最終出力を識別することと、
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことと
を含み、
前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを含み、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応し、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、非一過性のコンピュータ記憶装置。
(項目35)
ビルにおける影響要因を表すための電子装置であって、電子装置は、処理する手段を備え、前記処理する手段は、
関心最終出力を識別することと、
前記関心最終出力に影響を及ぼす複数の入力を識別することと、
前記最終出力および前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力をグラフとして表すことと
を行うように構成され、
前記グラフは、前記最終出力に影響を及ぼす複数の入力からの第1の入力と前記最終出力との間のエッジを含み、前記エッジの太さは、前記関心最終出力に対する前記第1の入力の影響に対応している、電子装置。
(項目36)
前記処理手段は、プロセッサを備えている、項目35に記載の電子装置。
図6は、複数のセンサのデータセット例601を図示する。各センサについて、経時的604にセンサの値603を描写する、データプロファイル602a−cが生成され得る。この特定の実施例では、センサは、周期的間隔で温度値を記録する。異なる期間で、または相対位相オフセットを伴って、センサがサンプルを取る場合に、連続データセットを促進するために、点がセンサデータ間で補間され得ることが認識されるであろう。同様に、センサがまばらなデータセットを提供する場合等の他の理由で、データが補間され得る。描写されるような未加工センサデータ603を目視することによって、ユーザがビル挙動を分析することが可能であるが、ある重要な特徴を見落とす可能性がある。
本実施形態のうちのいくつかは、ユーザまたは制御システムが選択し得る、一式のデータ分析法を提供する。図8は、図7の一般的に説明された過程に従ってデータを生成する方法のうちのいくつかを描写する。具体的には、図8によって図示される実施形態は、一式のエネルギーベースの方法810と、一式のスペクトルベースの方法820とを含む。エネルギーベースの一式は、固有直交分解(POD)等の技法を含み得る(主成分分析(PCA)、カルーネン・レーベ変換(KLT)、またはホテリング変換等のPODの種々の特性化が当技術分野で容易に認識されるであろう)。周波数ベースの分析は、おそらく、以下でさらに詳細に論議されるArnoldiまたはMezic(空間場の調和平均)アプローチを使用して実装される、フーリエ変換およびコープマン法を含み得る。
既述のように、ある実施形態では、センサデータは、PODを介して、より分析を施しやすい形態に変換され得る。PODが複数の分解技法を含むので、以下の説明は、説明目的のためのある実施形態の一般化にすぎない。
データのスペクトルおよびモード成分は、特にその起源がビルセンサに由来する場合に、データのコンテンツに関する有用な情報を明らかにし得る。センサ故障、不適切に設置された、または作動させられた制御システム、および、機器の経年劣化または機能不全が検出され得る。コープマンおよびフーリエ法は、本書では別々に論議されているが、本明細書で参照される、より一般的なコープマンベースの方法の特定の事例を含むことが、容易に認識されるであろう。
コープマン演算子は、完全非線形システムに関連付けられている無限次元線形演算子である。具体的には、多様体M上で発展する動的システムを考え、xk<Mについては、
xk+1=f(xk) (1)
であり、式中、fは、Mからそれ自体へのマップであり、kは、整数の指数である。例として、多様体Mは、センサの集合体に対する可能なセンサ値の領域全体を備え得る。システムは、全体として、時間kにおいて状態xkを処理し、後に、時間k+1においてxk+1を処理し得る。次いで、マップまたは関数fは、システムが、各連続状態から、すなわち、各組のセンサ値の間で遷移する手段を示す。コープマン演算子は、以下の方式でM上のスカラー値関数に作用する、線形演算子Uである。任意のスカラー値関数g:M−>Rについて、Uは、gを、以下によって求められる新しい関数Ugにマップする。
このようにして、これらの関数を関係付ける演算子の能力により、演算子は、関数fの性質に関する重要な情報を所有する。演算子がビルに関連付けられている関数について決定された場合、そのビルの質に関する重要な情報をもたらす。残念ながら、動的システムは非線形であり、有限次元多様体M上で発展するが、コープマン演算子U自体は、無限次元である。したがって、コープマン演算子自体を正確に計算することは、概して困難である。さらに、ビルシステムは通常、大量のセンサデータxk、xk+1、xk+2等を備え、この関係を説明する関数fは通常、極めて複雑かつ未知である。
次いで、既知のデータセットは、ベクトル値の観察可能なq:M−>Rpとして特徴付けられ得る。つまり、可能な値の領域からの値の集合である。観察可能なqは、所望のスペクトル情報を取り出すように、コープマン固有ベクトル上に投影され得る。次いで、データセットは、コープマン固有スペースに対するその成分に関して表され、すなわち、以下のように表され得る。
以下の開示は、定期的な時間にサンプリングされる特定の観察可能物(スナップショット)の値のみが与えられた、コープマンモードを計算するための1つの可能なアルゴリズムである、Arnoldi法を提示する。実在のセンサからのデータは、定期的に、これらのスナップショットの形態であり得る。我々は、任意の状態xについて、wが、ベクトル値の観察可能なg(x)e∈Rpを測定し得ると仮定する。具体的には、Arnoldiアルゴリズムは、非線形システムに適用された場合に、コープマン演算子の固有値に対する近似値、およびそれらの対応するモードを生成する。
以下は、実施形態のうちのいくつかで適用され得るようなArnoldiアルゴリズムのある側面の一般的論議である。以下の線形動的システムを考える。
式中、xk∈Rnであり、nが非常に大きいので、Aの固有値を直接計算することができない。ある実施形態は、初期ベクトルx0(しばしば確率ベクトルとなるように選択される)から始まって、x0の反復を計算する、Krylov法を使用して、これらの固有値の推定値を計算する。m−1反復後に、範囲{x0,Ax0,...,Am−1x0}によって与えられるKrylov部分空間に及ぶ、m個のベクトルの集合がある。次いで、ある実施形態は、Aをこのm次元部分空間上に投影し、結果として生じる下位演算子の固有ベクトルおよび固有値を計算することによって、固有値および固有ベクトルを概算する。データベクトルは、n×m行列の中へ積み重ねられ得る。
=[x0 x1 x2 ・・・ xm−1] (6)
次いで、Kの列の一次結合として、Aの近似固有ベクトルを求めることを希望する。Arnoldiアルゴリズムは、各ステップで反復を正規直交化する、一種のKrylov法であり、したがって、恣意的なベクトルへのAの作用を計算することを伴う。Aの明示的な知識を必要としない、このアルゴリズムの変形が以下に挙げられる。
ここで、c=(c0,...,cm−1)である。したがって、
AK=KC (8)
式中、Cは、以下によって挙げられるコンパニオン行列である。
r=xm−Kc (11)
これは、rが範囲{x0,...,xm−1}に直交であるようにcが選択された場合に最小限化される。この場合、関係(3.5)は、AK=KC+reTになり、式中、e=(0,...,1)∈Rmである。次いで、Cの固有値は、Ritz値とも呼ばれるAの固有値に対する近似値であり、対応する近似固有ベクトルは、Ritzベクトルと呼ばれるv=Kaによって求められる。完全Arnoldi法は、この方法よりも数値的に安定しており、Aを、コンパニオン行列よりもむしろ上位ヘッセンベルグマトリクスに換算することに留意されたい。
式中、固有ベクトルは、T−1の列である。
上記のスペクトルおよびエネルギーベースの方法は、センサデータセットの特性を決定するために使用され得るが、ビル挙動の効果的な特性化は、そこからデータを収集する、適切なセンサおよび適切な物理場を選択することにも依存し得る。したがって、独立して、または、データ変換および分析の上記の方法と併せて、本実施形態のうちのいくつかは、以下でさらに詳細に説明される、ビルのモデルおよびある分解方法を使用して、分析のための関連センサおよび物理場も識別するビル管理システムを検討する。複合コープマン分析・分解方法も、以下でさらに詳細に論議される。
式中、x'は、次のサンプリング場所を示し、T(x)は、前のサンプリング場所xのマッピングを表す。そのようなマッピングTが均一なエルゴードである場合に、サンプリングの良好な収束特性が得られ得る。代わりに、ランダムサンプリング方法は、モンテカルロ等のランダム性アルゴリズムを使用して次の点を選択する。従来の方法(モンテカルロ)では、集中がサンプリングアプローチで起こる場合がある。これらの集中したサンプリングされた点は、サンプリングアプローチにおける非効率性を示し、ビル設計の分析において時間を無駄にする場合がある。この問題を回避するために、ランダムなサンプルを採取する前に、最初に空間を同等確率の領域に分割するために、ラテン超方格サンプリング(LHS)が使用され得る。
概して、アナリストは、所与の入力の値の正確な範囲を知らない場合があり、代わりに、不確実な推測を行わなければならない。不確実性分析は、入力1401A−Dの不確実性がどのように出力1403A−Bの不確実性に影響を及ぼすかという定量化を含む。感度分析は、プロセスまたはモデルにおいて、出力1403A−Bにおける不確実性を、入力パラメータ1401A−Dの不確実性にどのようにして割り付けることができるかを識別する。不確実性分析は、概して、データ特性の「ボトムアップ」評価と考えられ得る一方で、感度分析は、「トップダウン」評価を含む。アナリストは、図14等の単純化したトポロジーから不確実性を測定することができるが、本実施形態のうちのいくつかは、互に対する、および、出力AA03A−Bに対するそれらの関係をより良好に決定するために、データ入力の階層配列を検討する。不確実性は、導関数、区間、分散等、または任意の他の様々な数量を使用して特徴付けられ得る。いくつかの実施形態では、不確実性および感度分析は、パラメータスクリーニング、局所感度方法、および包括的方法といった、3つのアプローチのうちの1つを含む。これらのアプローチの各々は、それらの複雑性および正確性が異なる。
図18は、ある実施形態で使用されるような感度分析を概して説明する、論理フロー図である。これらの実施形態では、システムは、ビルから物理場データを獲得すること1802から始まる1801。既述のように、ビルは、実物または合成のいずれか一方であり得、センサデータは、実際またはシミュレートしたデータであり得、あるいは2つの組み合わせを備えている。次いで、システムまたはユーザは、ビルの入力・出力マップを策定し得る1803。例えば、システムまたはユーザは、図16に関して上記で説明される分解階層の構成要素を特定し得る。そのような選択は、ビル構造の特性、または仮定されたビル構成要素間の関係に基づいてもよい。ここではこの順序で説明されているが、獲得されるデータ1802は、生成される入力・出力マップ1803に基づいて選択され得ることは、容易に認識され得る。次いで、システムは、最適な入力パラメータ値を決定するために、上記で論議される準ランダム方法等のサンプリング方法を使用し得る1804。最適な入力パラメータ値は、停止条件1805が満たされたかどうかを決定するために使用され得る。例えば、選択された入力が、実在またはモデル化非効率性を特定レベル以下に低減する場合、システムは、停止し1806、またはさらなる措置を遅延し得る。逆に、ビルがまだ所望の動作に達成してない場合、過程は繰り返され得る。不確実性および感度分析のあらゆる論議は、参照することにより本明細書に組み込まれる、"Coupled Nonlinear Dynamical Systems: Asymptotic Behavior and Uncertainty Propagation", Igor Mezic, 43rd IEEE Conference on Decision and Control. December 14−17, 2004、および参照することにより本明細書に組み込まれる、"Uncertainty Analysis and Sensitivity Decomposition of Building Energy Models" Eisenhower, et al., Journal of Building Performance Simulation, Vol. 4, May 10, 2011で見出され得る。
上記で論議される階層分解の代わりに、またはそれと併せて、ある実施形態は、エネルギー810またはスペクトル820分析方法の側面をそれらの構成に統合する、分解階層を検討する。例えば、図19を参照すると、ある実施形態は、コープマンベースの分析の結果に関して上記で論議される分解フレームワークを適用することを検討する。図19に図示されるように、コープマン分析からの1次1901a、2次1901b、3次1901c、および4次1901d周波数成分が、階層的に整理され得、関心物理場に影響を及ぼす、それらの間の関係が、上記で論議される方法を使用して決定され得る。そのようなアプローチは、分解の階層レベルと周波数ベースの分析の構成要素との間の相関を決定するために、図17の分解と併せて使用され得る。不確実性および感度分析との関連でのスペクトル技法の他の適用は、参照することにより本明細書に組み込まれる、"Spectral Balance: A Frequency Domain Framework for Analysis of Nonlinear Dynamical Systems", Banaszuk et al., 43rd IEEE Conference on Decision and Control, December 14−17, 2004で見出され得る。
上記の方法は、好ましくは、ビルに対する統合全システム設計および運営方法を提供するように組み合わせられる。上記で論議されるように、スペクトル・空間分解は、運営しているビルからの未加工ビルシステムデータおよびモデルデータの両方に対して行われ得る。さらに、図2で提示される伝搬は、モデルデータだけでなく、運営中のビルからのデータにも行われ得る。
Claims (15)
- ビルセンサデータを分析する方法であって、前記方法は、
ビルのビルセンサデータを受信することであって、前記データは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、ことと、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている信号エネルギーの値であって、前記信号エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、信号エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することと、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図を備え、前記ビルの間取り図は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することと
を含み、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、方法。 - 前記スペクトル分析法は、コープマンベースの技法を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記エネルギーベースの技法は、固有直交分解を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ビルセンサデータは、実在のビルからのデータと、前記ビルのシミュレートされたモデルからのデータとを備え、前記方法は、実在のビルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相を、シミュレートされたモデルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相と比較することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の経時的な値は、温度値、湿度値、空気流値、圧力値、人口占有率値、プラグ負荷密度値、および光強度値のうちの1つを備えている、請求項1に記載の方法。
- 前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、エネルギー利用変数を識別することと、
前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数を識別することと、
前記エネルギー利用変数および前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数をグラフとして表すことと
をさらに含み、
前記グラフは、前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数からの第1のサブシステムエネルギー変数と前記エネルギー利用変数との間の直線を備え、前記直線の太さは、前記エネルギー利用変数に対する前記第1のサブシステムエネルギー変数の影響に対応している、請求項1に記載の方法。 - ビルの特性を評価するための電子装置であって、前記電子装置は、
データセットを記憶するように構成されているメモリであって、前記データセットは、ビルセンサデータを備え、前記ビルセンサデータは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、メモリと、
1つ以上のプロセッサと、
メモリに記憶されるソフトウェアと
を備え、
前記ソフトウェアは、前記データセットに基づいて、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている信号エネルギーの値であって、前記信号エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、信号エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することを前記1つ以上のプロセッサに行わせるように構成され、
前記ソフトウェアは、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図を備え、前記ビルの間取り図は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することを前記1つ以上のプロセッサに行わせるようにさらに構成されている、電子装置。 - 前記スペクトル分析法は、コープマンベースの技法を含む、請求項7に記載の電子装置。
- 前記エネルギーベースの技法は、固有直交分解を含む、請求項7に記載の電子装置。
- 前記ビルセンサデータは、実在のビルからのデータと、前記ビルのシミュレートされたモデルからのデータとを備え、前記方法は、実在のビルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相を、シミュレートされたモデルのセンサデータから取得された少なくとも1つのコープマンモード振幅または位相と比較することをさらに含む、請求項7に記載の電子装置。
- 前記複数の経時的な値は、温度値、湿度値、空気流値、圧力値、人口占有率値、プラグ負荷密度値、および光強度値のうちの1つを備えている、請求項7に記載の電子装置。
- 前記ソフトウェアは、
前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、エネルギー利用変数を識別することと、
前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの前記少なくとも1つに基づいて、前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数を識別することと、
前記エネルギー利用変数および前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数をグラフとして表すことと
を前記1つ以上のプロセッサに行わせるようにさらに構成され、
前記グラフは、前記エネルギー利用変数に影響を及ぼす複数のサブシステムエネルギー変数からの第1のサブシステムエネルギー変数と前記エネルギー利用変数との間の直線を備え、前記直線の太さは、前記エネルギー利用変数に対する前記第1のサブシステムエネルギー変数の影響に対応している、請求項7に記載の電子装置。 - 過程を実施するようにコンピュータシステムに指図する命令を備えている非一過性のコンピュータ記憶装置であって、前記過程は、
ビルのビルセンサデータを受信することであって、前記データは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、ことと、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている信号エネルギーの値であって、前記信号エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、信号エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定することと、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図を備え、前記ビルの間取り図は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施することと
を含み、
前記方法は、1つ以上のコンピュータデバイスを備えているコンピュータシステムによって実施される、非一過性のコンピュータ記憶装置。 - ビルの特性を評価するための電子装置であって、前記電子装置は、
データセットを記憶する手段であって、前記データセットは、ビルセンサデータを備え、前記ビルセンサデータは、複数のセンサに対する複数の経時的な値を備えている、手段と、
処理手段と
を備え、
前記処理手段は、前記データセットに基づいて、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている位相および大きさの値であって、前記位相および大きさの値は、前記ビルセンサデータに適用されるスペクトル分析法に基づいている、位相および大きさの値、および、
前記複数のセンサのうちの各センサに関連付けられている信号エネルギーの値であって、前記信号エネルギーの値は、前記ビルセンサデータに適用されるエネルギーベースの技法に基づいている、信号エネルギーの値
のうちの少なくとも1つを決定するように構成され、
前記処理手段は、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、視覚化を生成するタスクであって、前記視覚化は、ビルの間取り図を備え、前記ビルの間取り図は、複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つを描写する、タスク、および、
複数のセンサに関連付けられている前記位相、大きさ、または信号エネルギーの値のうちの少なくとも1つに基づいて、アクチュエータを作動すべき時間、または、作動停止すべき時間を決定するタスク
のうちの少なくとも1つを実施するようにさらに構成されている、電子装置。 - 前記処理手段は、1つ以上のプロセッサを備えている、請求項14に記載の電子装置。
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