KR20150145259A - 리소스 보존을 위한 hvac 스케줄의 자동화된 조절 - Google Patents

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KR20150145259A
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Abstract

HVAC 시스템의 제어에 이용되는, 세트포인트 온도들의 스케줄을 최적화하기 위한 장치, 시스템들, 방법들 및 관련된 컴퓨터 프로그램 물건들이 개시된다. 개시된 시스템들은, 구조물 내에 로케이팅된 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯과 동작하는 에너지 관리 시스템을 포함한다. 서모스탯은, 서모스탯이 로케이팅되는 구조물과 연관된 HVAC 시스템을 제어하는데 사용되는 세트포인트 온도들의 스케줄을 포함한다. 세트포인트 온도들의 스케줄은, 작고 인식불가능한 양으로 연속해서 조절되어, 스케줄이 오리지널 스케줄로부터 최적의 스케줄로 변동된다. 최적의 스케줄은 에너지 소비 또는 일부 다른 용어들과 관련하여 최적일 수 있다.

Description

리소스 보존을 위한 HVAC 스케줄의 자동화된 조절{AUTOMATED ADJUSTMENT OF AN HVAC SCHEDULE FOR RESOURCE CONSERVATION}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 PCT 출원은, 2013년 4월 19일자로 출원된 미국 정식 출원 번호 제 13/866,578 호를 우선권으로 주장하고, 그 미국 정식 출원은 모든 목적들에 대해 그 전체가 인용에 의해 포함된다.
본 특허 명세서는, 에너지 소비 디바이스들의 에너지 소비를 최적화하기 위한, 시스템들, 장치, 방법들, 및 관련된 컴퓨터 프로그램 물건들에 관한 것이다. 더 상세하게는, 본 특허 명세서는, 온도 세트포인트들의 스케줄에 대해 온도-방식 또는 시간-방식 미세변화들을 수행함으로써, HVAC 시스템에 의해 소비되는 에너지의 양을 감소시키기 위한 기법들에 관한 것이다.
오늘날, 인구 규모들, 에너지의 단위 당 비용들, 및 컨슈머들에 의해 사용되는 에너지 소비 디바이스들의 크기 및 타입이 증가됨에 따라, 컨슈머들의 에너지 사용을 최적화하는 것에 대한 관심들이 증가되고 있다. 전형적인 컨슈머들이 다양한 메커니즘들을 통해 에너지를 사용하지만, HVAC(heating, ventilation, and air conditioning) 시스템들이 최적화 노력들을 기울이기에 우수한 후보들이고, 이는, 이들이 미국에서의 평균 컨슈머의 에너지 소비 수요들의 최대 40 %를 차지하기 때문이다. 따라서, 그러한 시스템들에 의해 소비되는 에너지의 양을 감소시키기 위한 기법들은 유리하게, 개별적으로 유형의(tangible) 에너지 감소들 및 비용 절약들을 야기하고, 전체적으로 에너지 요구에서 상당한 감소들을 야기한다.
다수의 현대의 HVAC 시스템들에서, HVAC 시스템은 이벤트들의 스케줄로서 제어될 수 있다. 예컨대, 사용자는 온도들(즉, 온도 세트포인트들)의 스케줄을 선택할 수 있고, 사용자는 HVAC 시스템으로 하여금 그 온도들이 되도록 실내 온도를 제어하기를 원한다. 온도 세트포인트들의 그러한 스케줄은 온도들을 정의할 수 있고, 그 온도들로, HVAC 시스템은, 사용자가 집에 있거나, 집에서 떠나 있거나, 자고 있거나, 또는 잠에서 깨어 있는 경우에, 구조의 실내 온도를 제어한다. 즉, 실내 온도는, 사용과 무관하게, 하루의 임의의 및 모든 시간들에 대해 제어될 수 있다.
HVAC 시스템에 의한 온도 세트포인트들의 스케줄의 구현은 전형적으로, 사용자가 임의의 주어진 시간에 구조의 실내 온도에 만족하게 하지만, 스케줄에 의해 정의된 온도들은, 사용자가 편안한 것과 사용자가 불편한 것 사이의 관계(nexus)에 도달하지 않을 수 있다. 즉, 사용자가 편안한 것으로 세팅한 온도와 사용자가 실제로 편안한 온도 사이에 약간의 온도 차이가 존재할 수 있다. 알려진 HVAC 제어 시스템들은 전형적으로, 그러한 가능한 차이들에 대해 고려하지 않으면서, 온도 세트포인트들의 특정 스케줄에 대한 사용자들의 요청들을 엄수하여, 에너지의 잠재적으로 불필요한 소비를 야기한다. 온도 세트포인트들의 스케줄의 온도-방식 특성들에 대한 엄수(사용자에 의해 세팅된 온도 크기들에 대한 엄수)에 부가하여, 전형적인 HVAC 제어 시스템들은 유사하게, 온도 세트포인트들의 스케줄의 시간-방식 특성들을 엄수한다(즉, 사용자에 의해 온도 세트포인트가 정의된 시간에 대한 엄수). 그러한 비유연성(inflexibility)은, 예컨대, 에너지 소비의 실시간 가격이 하루에 걸쳐 변화되는 경우와 같은 다양한 상황들에서 부가적인 비효율성들을 야기할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 HVAC 시스템들의 에너지 소비를 최적화하기 위한 방법들에 관한 것이다. 그러한 방법들은 다양한 동작들을 포함할 수 있다. 예컨대, 그러한 방법들은, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄을 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄은 시간 기간에 걸친 온도 세트포인트들의 수를 정의한다. 그러한 방법들은 또한, 오리지널 스케줄로 시작하여, 각각이 전체 최적화 시간 기간과 비교하여 비교적 짧은 일련의 주기적인 시간 인터벌들 각각에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 단계를 포함할 수 있고, 증분적인 변화는, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안에, 주기적인 시간 인터벌들 중 이전의 것과 비교하여 더 적은 에너지 사용을 야기하도록 한다. 그러한 방법들은, 일련의 주기적인 시간 인터벌들 각각에 대해, 주기적인 시간 인터벌 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전에 따라, HVAC 시스템을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 방법들은 또한, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 서브세트를 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 서브세트는, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 서브-인터벌에 대응한다. 그러한 실시예들에서, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것은, 온도 세트포인트들의 서브세트를, 서브세트에서의 온도 세트포인트들 이외의 온도 세트포인트들과 상이하게 조정하는 것을 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 방법들은 또한, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안에, 주기적인 시간 인터벌 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전의 대응하는 온도 세트포인트와 상이한 현재의 온도 세트포인트의 사용자 선택을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 그리고, 방법들은, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 내의 적어도 특정한 시간 기간에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전의 대응하는 온도 세트포인트보다는 사용자 선택된 현재의 온도 세트포인트에 따라, HVAC 시스템을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 방법들은, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나에 대해, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전의 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법들은 또한, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전에 사용자 수정을 통합시키고, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나에 대해 그리고 연속적인 시간 인터벌들에 대해, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전의 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정에 기초하여, HVAC 시스템을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 또한, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템을 제어하고 동작시키기 위한 인텔리전트 네트워크 연결된 서모스탯에 관한 것이다. 서모스탯은, HVAC 시스템의 하나 또는 그 초과의 엘리먼트들을 작동시키도록 동작가능한 HVAC 제어 회로와 같은 다양한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 서모스탯은 또한, 스마트 홈 환경의 특성들을 측정하기 위한 하나 또는 그 초과의 센서들을 포함할 수 있다. 서모스탯은, HVAC 제어 회로 및 하나 또는 그 초과의 센서들에 커플링되고, 서모스탯으로 하여금 다양한 동작들을 수행하게 하도록 동작가능한 프로세서를 더 포함할 수 있다. 그러한 동작들은 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 그러한 동작들은, 오리지널 스케줄로 시작하여, 각각이 전체 최적화 시간 기간과 비교하여 비교적 짧은 일련의 주기적인 시간 인터벌들 각각에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것을 더 포함할 수 있고, 증분적인 변화는, 주기적인 시간 인터벌들 중 하나 동안에, 주기적인 시간 인터벌들 중 이전의 것과 비교하여 더 적은 에너지 사용을 야기하도록 한다. 그러한 동작들은 또한, 일련의 주기적인 시간 인터벌들 각각에 대해, 주기적인 시간 인터벌 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전에 따라, HVAC 시스템을 제어하는 것을 포함할 수 있다.
서모스탯들을 설명하는 일부 실시예들에서, 오리지널 스케줄의 증분 조절된 버전을 생성하는 것은 각각의 주기적 시간 인터벌에 대하여, HVAC 시스템에 의한 에너지 소비를 감소시키는 방향으로 오리지널 스케줄의 적어도 하나의 온도 세트포인트의 온도를 오프셋하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 또한 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨터 프로세서로 하여금 다양한 동작들을 수행하도록 하는 명령들을 가진 유형의 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 관한 것이다. 이러한 동작들은 예컨대 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄을 식별하는 것을 포함할 수 있으며, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄은 일정 시간 기간에 걸친 온도 세트포인트들의 수를 정의한다. 이러한 동작들은 또한 전체 최적화 시간 기간과 비교하여 각각이 상대적으로 짧은 일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대하여 오리지널 스케줄을 시작하여 오리지널 스케줄의 증분 조절 버전을 생성하는 것을 포함할 수 있으며, 증분 변화는 주기적 시간 인터벌들 중 이전 시간 인터벌과 비교하여, 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 시간 인터벌 동안 에너지를 덜 사용하도록 하는 것과 관련된다. 이러한 동작들은 일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대하여, 주기적 시간 인터벌 동안 생성된 오리지널 스케줄의 증분 조절 버전에 따라 HVAC 시스템을 제어하는 것을 더 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 저장 매체는 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 프로세서로 하여금 추가 동작들을 수행하도록 하는 명령들을 더 포함할 수 있다. 이러한 추가 동작들은 예컨대 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를 식별하는 것을 포함할 수 있으며, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트는 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 1 서브-인터벌에 대응하며, 제 1 서브-인터벌은 HVAC 시스템과 연관된 구조가 점유될 가능성 있는 시간 기간에 대응한다. 그리고, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트를 식별하는 것을 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트는, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 2 서브-인터벌에 대응하고, 제 2 서브-인터벌은, HVAC 시스템과 연관된 구조가 점유될 가능성이 적은(unlikely) 시간 기간에 대응한다. 그러한 실시예들에서, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것은, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를, 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트와 상이하게 조정하는 것을 포함할 수 있고, 제 2 서브세트는, 제 1 서브세트에 대해 행해진 조정들로부터 기인하는 양보다 더 많은 양만큼 에너지 사용을 감소시키도록 조정된다.
그러한 부가적인 동작들은, 부가적으로 또는 대안적으로, 예컨대, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를 식별하는 것을 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트는, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 1 서브-인터벌에 대응한다. 그러한 부가적인 동작들은 또한, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트를 식별하는 것을 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트는, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 2 서브-인터벌에 대응한다. 그러한 부가적인 동작들은, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트를 식별하는 것을 더 포함할 수 있고, 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트는, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 3 서브-인터벌에 대응한다. 몇몇 실시예들에서, 일련의 주기적인 시간 인터벌들의 제 1 세트에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것은, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함할 수 있다. 주기적인 시간 인터벌들의 제 1 세트에 후속하는, 일련의 주기적인 시간 인터벌들의 제 2 세트에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것은, 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하면서 동시에, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함할 수 있다. 주기적인 시간 인터벌들의 제 2 세트에 후속하는, 일련의 주기적인 시간 인터벌들의 제 3 세트에 대해, 오리지널 스케줄의 증분적으로 조정된 버전을 생성하는 것은, 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하면서 동시에, 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들, 및 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들의 성질 및 이점들의 더 완전한 이해를 위해, 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면들이 참조되어야 한다. 본 발명의 다른 양상들, 목적들, 및 이점들은, 다음의 상세한 설명 및 도면들로부터 명백하게 될 것이다. 그러나, 본 발명의 범위는, 청구항들의 설명들로부터 완전히 명백하게 될 것이다.
도 1은 실시예에 따라 에너지를 공급하고, 관리하고 소비하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 본원에서 추가로 설명되는 디바이스들, 방법들, 시스템들, 서비스들 및/도는 컴퓨터 프로그램 물건들 중 하나 또는 그 초과이 적용가능할 수 있는 스마트 홈 환경의 예를 예시한다.
도 3a는 실시예에 따라 인텔리전트 네트워크-연결 디바이스에 포함될 수 있는 범용 디바이스 컴포넌트들의 예를 예시한다.
도 3b는 실시예에 따라 교체식 모듈 및 도킹 스테이션을 가진 인텔리전트 네트워크-연결 디바이스를 예시한다.
도 3c는 실시예에 따른, 인텔리전트 네트워크-연결 디바이스의 연결 포트들 및 유선 삽입 감지 회로를 예시한다.
도 4는 도 1 및/또는 도 2의 스마트 홈 및/또는 도 3a 내지 도 3c의 디바이스가 통합될 수 있는 확장형 디바이스 및 서비스 플랫폼의 네트워크-레벨 도면을 예시한다.
도 5는 실시예에 따른, 도 4의 확장형 디바이스 및 서비스 플랫폼의 추상적 기능도를 예시한다.
도 6은 실시예에 따른 특수-목적 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
도 7은 실시예에 따라 스케줄 최적화 프로그램을 구현하고 관리하기 위한 프로세스를 예시한다.
도 8은 실시예에 따라 스케줄 최적화를 정량화하기 위한 디바이스들을 식별하기 위한 프로세스를 예시한다.
도 9는 실시예에 따라 스케줄 최적화 프로세스를 생성하고, 제시하고 구현하기 위한 프로세스를 예시한다.
도 10은 제 1 실시예에 따라 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하는 프로세스를 예시한다.
도 11a 및 도 11b는 제 2 실시예에 따라 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하기 위한 프로세스를 예시한다.
도 12a 내지 도 12h는 실시예에 따라, 3개의 서브-인터벌들로 분리되는 스케줄에 대한 3-스테이지 수정을 포함하는 스케줄링된 세트포인트 최적화 프로세스에 따라 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 대하여 수행되는 조정들을 예시한다.
도 13a는 실시예에 따라, 어느 사용자 수정들도 없이 3-스테이지 스케줄 최적화를 위한 시간에 따른 증분 스케줄 조정값들의 크기를 예시한다.
도 13b는 실시예에 따라, 다양한 사용자 수정들을 사용하여 3-스테이지 스케줄 최적화를 위한 시간에 따른 증분 스케줄 조정값들의 크기를 예시한다.
도 14a 내지 도 14l는 다양한 실시예들에 따라, 스케줄 최적화 프로세스를 구현하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 가진 서모스탯들을 예시한다.
본 발명의 실시예들은 HVAC 시스템들의 에너지 소비를 최적화하기 위한 방법들에 관한 것이다. 많은 에너지 소비 시스템들에서 수반되는 엔티티들은 통상적으로 전력 소스(예컨대, 전기 생성기)로부터의 전기 또는 다른 형태들의 에너지를 개인의 집들 또는 회사들에 제공하는 유틸리티 제공자를 포함한다. 개인들은 통상적으로 주기적 방식으로, 예컨대 월 단위로 자신들이 소비하는 에너지량에 따라 요금을 지불한다. 많은 실시예들에서, 에너지 관리 시스템은 유틸리티 제공자와 개인들 사이에 배치된다. 에너지 관리 시스템은 다양한 역할들, 예컨대 개인들의 에너지 소비의 최적화를 관리하는 것, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄들, 감지된 데이터, 예컨대 실내 온도, 구조 점유 등, 예측된 데이터, 예컨대 예상 실외 온도, 사용자 표시 선호도들, 및/또는 다양한 추가 또는 대안 데이터에 기초하여 온도 세트포인트들의 최적화된 스케줄들을 생성하는 것을 수행할 수 있다. 이후, 이러한 최적화된 스케줄들은 개인별 에너지 소비 및 전체 에너지 소비 둘다를 효율적으로 감소시키고 그리고/또는 재분배하기 위하여 에너지 관리 시스템에 의해 구현될 수 있다.
많은 실시예들에 따른 에너지 관리 시스템은 개인의 집 또는 회사에 위치한 인털리전트 네트워크-연결 서모스탯을 포함한다. 이러한 서모스탯은 거주지에 대한 다양한 정보, 예컨대 거주지의 열 정체 특징, 거주지를 가열 또는 냉각시키기 위하여 거주지와 연관된 HVAC의 능력, (시간이 지남에 따라 점유 확률 프로파일을 구축할 수 있는 점유 센서들을 통해) 거주지가 점유하고 있을 가능성, 예상 날씨, 실시간 날씨, 실시간 점유 등을 포착할 수 있다. 더욱이, 서모스탯은 그 사용자들에 의해 프로그래밍될 수 있거나 또는 스케줄링된 온도 세트포인트들을 세팅하기 위하여 그 사용자들의 선호도들 및 습관들을 시간에 따라 학습할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 개인의 집들 및 회사들의 개별 집단과 연관된 이러한 네트워크-연결 서모스탯들의 집단은 하나 또는 그 초과의 클라우드 서비스 제공자들에 의해 관리되는 하나 또는 그 초과의 중앙 서버들과 통신하도록 구성된다. 각각의 네트워크 연결 서모스탯은 클라우드 서비스 제공자(들)에 의해 관리되는 하나 또는 그 초과의 계정들과 연관되며, 다양한 유리한 기능들을 제공하기 위한 데이터, 예컨대 원격 제어를 용이하게 하고, 날씨 데이터를 보고하고, HVAC 제어 데이터 및 상태 정보를 보고하며 그리고 본원에서 설명된 스케줄 최적화 기능들을 수행하기에 유용한 중앙집중 및/또는 부분적 중앙집중 제어 및 데이터 통신들을 제공하기 위한 데이터가 필요에 따라 각각의 네트워크-연결 서모스탯과 중앙 서버(들)사이에서 송수신될 수 있다.
본원의 일부 실시예들이, (i) 네트워크-연결 서모스탯들의 집단과 연관된 클라우드 서비스 제공자(들)가 또한 설명된 에너지 관리 시스템의 제공자(들)이고, (ii) 에너지 관리 시스템의 제공자(들)가 유틸리티 그자체들과 별도의 개별 회사 엔티티들이며 그리고 (iii) 에너지 관리 시스템이 유틸리티들에 부가 가치 서비스로서 제공되는 상업적 시나리오들에서 특히 적절하고 유리할 수 있을지라도, 본 발명의 범위는 이러한 시나리오들에 결코 제한되지 않는다는 것이 인식되어야 한다. 다른 적용가능 시나리오들에서, 예컨대 엘리먼트들 모두가 유틸리티에 의해 제공될 수 있다. 다른 적용가능한 시나리오들에서, 엘리먼트들의 일부가 유틸리티에 의해 제공될 수 있는 반면에, 다른 엘리먼트들은 정부 기관에 의해 또는 서로 다른 협동 회사 또는 협동 조합의 여러 종류의 조합들에 의해 제공될 수 있다. 특정 스케줄 최적화 전에, 에너지 관리 시스템이 자신이 관리중인 거주지(들)에 관해 소유하고 있는 풍부한 정보에 기초하여, 에너지 관리 시스템은 세트포인트 온도들의 특정 스케줄이 주어질 때 거주지가 얼마나 많은 에너지를 소비할 가능성이 있는지를 효과적으로 예측할 수 있다. 이러한 정보는 거주지가 스케줄 최적화에 적절한 후보인지의 여부를 결정하는 것을 비롯하여 다양한 목적들을 위하여 이용될 수 있다. 일단 특정 거주지가 스케줄 최적화에 대한 적절한 후보인 것으로 결정되면, 에너지 소비량 및/또는 에너지 소비 비용이 감소되고 그리고/또는 그 거주지의 거주자들에게 편안하게 현저한 변동 없이 변화되는 방식으로 그 특정 거주지에 대한 온도 세트포인트들의 스케줄을 최적화하기 위하여 풍부한 정보의 일부 또는 모두가 후속적으로 사용될 수 있다. 일부 경우들에서, 이러한 최적화들은 계속적으로 변화 없는 스케줄이 다른 점에서 매우 불편함을 초래할지라도 거주자들에게 계속해서 편안함을 제공할 수 있다.
설명된 이러한 에너지 소비 예측 및 관리는 본원에서 추가로 설명되는 많은 장점들을 제공할 것이다. 예컨대, 이는 에너지 관리 시스템이 다수의 연결된 거주지들의 에너지 소비를 효율적으로 관리하도록 할 수 있을 뿐만아니라 에너지 관리 시스템이 스케줄 최적화 이벤트들에 참여하는 큰 풀(pool)로부터 거주지들의 서브세트를 지능적으로 선택하도록 할 수 있다. 거주지들의 물리적 특징들, 거주지들의 지리적 특징들 및 이 거주지들의 거주자들의 습관적인 성향들은 지역들 마다 상당히 다르며 따라서 잠재적인 에너지 절약/변화 또한 상당히 다르다. 본원에서 설명된 에너지 관리 시스템은 효율성을 최대화하고 거주자들에 대한 불필요한 걱정을 비롯하여 비용을 최소화하기 위하여 에너지 절약 프로그램의 참여자들을 지능적으로 선택할 수 있다. 다양한 에너지 관리 시스템들이 2013년 3월 15일에 출원된 공동 양도된 U.S. Ser. No. 13/842,213 (Ref. No. NES0253-US)에 추가로 설명되며, 이 출원의 전체 내용들은 모든 목적들을 위해 그들 전체가 인용에 의해 본원에 통합된다.
이들 및 다른 실시예들의 세부사항들은 본원에서 추가로 설명되며, 이는 도면들을 참조로 하여 더 이해될 수 있다. 지금 도면들을 참조하면, 도 1은 실시예에 따라 에너지를 공급하고, 관리하며 소비하기 위한 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 복수의 전력 발전기들(110A-110N), 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120), 에너지 곤리 시스템(130), 통신 네트워크(140), 복수의 에너지 소비자 거주지들(150A-150N), 및 전력 분배 네트워크(160)를 포함한다.
전력 발전기들(110A-110N)은 당업계에 공지된 다양한 기술들 중 하나 또는 그 초과의 기술을 사용하여 전기 또는 다른 타입의 에너지(예컨대, 가스)를 생성하도록 동작가능하다. 예컨대, 전력 발전기들(110A-110N)은 수력전기 시스템들, 원자력 발전소들, 화석연료 기반 발전소들, 태양열 발전소들, 풍력 발전소들, 가스 처리 플랜트들 등을 포함할 수 있다. 임의의 주어진 시간에 생성될 수 있는 전기량은 발전기들(110A-110N)에 의해 결정되어 공급되는 임의의 최대 에너지로 제한될 수 있다. 게다가, 전력 발전기들(110A-110N)은 자가 소유될 수 있으며, 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120)을 구현하는 유틸리티 제공자에 의해 관리될 수 있거나 또는 유틸리티 제공자의 고객들에게 소스 에너지를 제공하기 위하여 유틸리티 제공자와 접촉하는 하나 또는 그 초과의 제 3 자 엔티티들에 의해 소유되고 그리고/또는 관리될 수 있다.
유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120)은 전력 발전기들(110A-110N), 에너지 관리 시스템(130) 및 일부 실시예들에서 거주지들(150A-150N) 중 하나 또는 그 초과의 거주지의 전자 시스템들 중 하나 또는 그 초과과 통신하도록 동작할 수 있다. 유틸리티 제공자 회사 시스템(120)과 연관된 유틸리티 제공자는 통상적으로 전력 발전기들(110A-110N)로부터 거주지들(150A-150N)의 에너지 소비자들로의 전기 분배를 관리한다. 이러한 관리는 전기가 전력 발전기들(110A-110N)로부터 거주지들(150A-150N)로 성공적으로 통신되도록 하는 것, 거주지들(150A-150N) 각각의 에너지 소비량을 모니터링하는 것 및 각각의 모니터링된 에너지 소비량에 따라 거주지들(150A-150N)의 거주자들로부터 요금들을 수집하는 것을 포함한다. 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120)은 본원에서 설명된 동작들 중 하나 또는 그 초과의 동작을 수행할 수 있으며, 설명된 동작들을 용이하게 하기 위하여 필요에 따라 그리고 본원에서 추가로 설명되는 바와같이 다양한 컴퓨터 프로세서들, 저장 엘리먼트들, 통신 메커니즘들 등을 포함할 수 있다.
에너지 관리 시스템(130)은 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120)에 보고 및 제어 메커니즘들을 선택적으로 제공하면서, 거주지들(150A-150N) 중 하나 또는 그 초과의 거주지에서의 에너지 소비를 지능적으로 그리고 효율적으로 관리하도록 동작가능한 컴퓨팅 시스템이다. 에너지 관리 시스템(130)은 네트워크(140)를 통해 거주지들(150A-150N)과 연관된 전자 디바이스들과 실시간 양방향 통신을 수행할 뿐만아니라 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120)과 실시간 양방향 통신을 수행하도록 동작가능할 수 있다. 하나의 특정 실시예에서, 에너지 관리 시스템(130)은 전력 발전기들(110A-110N)의 에너지 공급 요건들을 감소시키기 위하여 거주지들(150A-150N)에서 소비되는 총 에너지량을 감소시키도록 동작가능할 수 있다. 이러한 감소는 다양한 시간들 중 하나 또는 그 초과의 시간에 달성될 수 있다. 예컨대, 이러한 감소는 다른 날씨 기간들에 비하여 비교적 일정한 (즉, 일교차가 평균적으로 매우 작은 변화들) 날씨 기간들의 초기에 달성될 수 있다. 일부 환경들에서, 이는 초봄 또는 초가을일 수 있다. 그러나, 다른 환경들에서, 이는 초여름 또는 초겨울일 수 있다. 일부 환경들은 연중내내 비교적 일정한 날씨 기간들을 가질 수 있으며, 이 경우에는 단지 한번 또는 일년에 한번 에너지 감소를 달성하기 위하여 스케줄 최적화를 수행하는 것이 바람직할 수 있다.
네트워크(140)는 다양한 엔티티들 사이의, 이를테면, 에너지 관리 시스템(130)의 하나 또는 그 초과의 컴포넌트들과 하나 또는 그 초과의 거주지들(150A-150N)과 관련된 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들 사이의 통신을 가능하게 하기 위한 모든 적절한 네트워크이다. 이러한 네트워크는, 예를 들면, 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크, 가상 사설 네트워크, 인터넷, 인트라넷, 엑스트라넷, 공중 회선 교환 전화망, 적외선 네트워크, 무선 네트워크, 무선 데이터 네트워크, 셀룰러 네트워크, 또는 임의의 다른 유선 또는 무선 네트워크(들), 또는 이들의 조합(들)을 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(140)는 임의의 적절한 네트워크 토폴로지를 통합할 수 있다. 네트워크(140)는 임의의 적합한 프로토콜을 이용할 수 있고, 네트워크(140)를 통한 통신은 유선 또는 무선 연결 및 이들의 조합에 의해 이네이블될 수 있다.
거주지(150A - 150N)는 에너지 소모와 관련된 다양한 구조 또는 인클로저이다. 구조는, 개인 거주지, 집, 아파트, 콘도, 학교, 상업용 부동산, 단일 또는 다중 레벨 사무실 빌딩 및/또는 제조 시설과 같은 다양한 구조 타입들을 포괄할 수 있다. 본 명세서에 기재된 다수의 예들은 집의 형태의 개인 거주지로서 구조를 지칭하지만, 당업자가 본 명세서에 기재된 기술이 다른 타입들의 구조들에 동등하게 적용될 수 있다는 것을 이해할 수 있듯이, 실시예들이 이렇게 한정되지는 않는다. 일부 실시예들이 주거 생활 시나리오에 특히 유리할 수 있지만, 본 교시의 범위는 이에 한정되지 않고, 비즈니스 환경, 학교 환경, 정부 빌딩 환경, 스포츠 경기장 또는 엔터테인먼트 무대 등에 대해서도 동등하게 유리할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 이하의 설명들의 대부분은 주거 생활 상황에서 설명되지만, 이는 설명의 명확성을 목적으로 하고, 제한하려는 것은 아님을 이해해야 한다.
거주지들(150A-150N)은 일반적으로, 전기에너지 소모 디바이스, 이를테면, 텔레비전, 전자레인지, 가정용 오디오 장비, 가열/냉각 시스템, 세탁기, 식기 세척기 등일 수 있는 하나 또는 그 초과의 에너지 소모 디바이스들을 포함한다. 유사하게, 에너지 소모 디바이스는 하나 또는 그 초과의 다른 타입의 에너지 소모 디바이스들, 이를테면, 가스 소모 디바이스들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 거주지들(150A-150N)은 천연 가스(공기/물/등) 히터, 스토브, 벽난로 등을 포함할 수 있다. 많은 실시예들의 거주지들(150A-150N)은 하나 또는 그 초과의 전술한 에너지 소모 디바이스들에 의한 에너지 소모를 제어하는 하나 또는 그 초과의 제어 디바이스들을 포함한다. 예를 들면, 거주지들은 거주지의 열적 환경을 제어하도록 동작가능한 인텔리전트 네트워크 연결 서모스탯을 포함할 수 있다. 이하에서 후속하여 설명되는 프로세싱의 대부분은 에너지 관리 시스템(130)에서 컴퓨팅 시스템들에 의해 또는 서모스탯들 그 자신들에 의해 수행될 수 있다는 점에서, 서모스탯은 에너지 관리 시스템(130)의 일부로 간주될 수 있다. 대안적으로, 서모스탯들은, 에너지 관리 시스템(130)의 다른 컴포넌트들에 대한 이들의 리모트 지리적 위치로 인해 에너지 관리 시스템(130)에서 분리된 것으로 간주할 수 있다. 어느 경우나, 거주지(150A-150N)와 관련된 전자 디바이스들은 본 명세서에 설명된 하나 또는 그 초과의 동작들을 수행할 수 있고, 설명된 동작들을 가능하게 하기 위해 필수적이고 본 명세서에 추가로 설명되듯이, 다양한 컴퓨터 프로세서들, 저장 엘리먼트들, 통신 메커니즘들 등을 포함할 수 있다. 대부분의 실시예들이 (예를 들어, 더운 여름 동안) 구조의 내부 온도를 감소시키는 것이 요구되는 상황과 관련하여 설명되었지만, 유사한 원리가 (예를 들어, 추운 겨울 동안) 구조의 내부의 온도를 증가하는 것이 요구되는 상황에 적용(단지 반대로 적용)된다. 일부 실시예들의 경우, 인텔리전트 네트워크 접속된 서모스탯의 일부 또는 전부는, 캘리포니아 팔로 알토 소재 Nest Labs, Inc.로부터 입수가능한 NEST LEARNING THERMOSTAT®과 기능적으로 동일하거나 유사할 수 있다.
전력 분배 네트워크(160)는 하나 또는 그 초과의 전력 발전기들(110A-110N)로부터 하나 또는 그 초과의 거주지들(150A-150N)로 에너지를 전달하기 위한 임의의 적절한 네트워크이다. 배전 네트워크에서, 전력 발전기(110A-110N)로부터 거주지(150A-150N)로 전기를 전달하기 위해 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 전력 분배 네트워크(160)는 다양한 전력 라인들, 서브스테이션들, 주상 변압기들 등을 포함할 수 있다. 가스 분배 네트워크에서, 전력 발생기(110A-110N)(이 실시예에서, 가스 웰 및/또는 프로세싱 플랜트들)로부터 거주지(150A-150N)로 천연 가스 또는 다른 타입의 에너지 생산 가스를 전달하기 위해 전력 분배 네트워크(160)는 다양한 압축 스테이션, 저장 엘리먼트, 파이프들 등을 포함할 수 있다.
특정 실시예들에서 시스템(100)은 에너지를 공급, 관리 및 소모하는 분배 시스템이며, 일부 실시예들에서는, 직접 접속 또는 하나 또는 그 초과의 컴퓨터 네트워크를 이용하는 통신 링크를 통해 상호 접속되는 몇몇 컴퓨터 시스템들 및 컴포넌트들을 이용하여 요구-응답 프로그램들 및 이벤트들을 관리하기 위한 시스템일 수 있다. 그러나 그러한 시스템들이 도 1에 도시된 것보다 더 적거나 더 많은 수의 컴포넌트들을 가진 시스템들에서 균등하게 잘 동작할 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 따라서, 도 1의 시스템(100)의 묘사는 본질적으로 설명으로서 이해되어야 하며, 본 발명의 교시의 범위를 제한하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
도 2는 이하에 추가로 설명되는 하나 또는 그 초과의 디바이스들, 방법들, 시스템들, 서비스들 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품들이 적용될 수 있는 스마트 홈 환경(200)의 일례를 나타낸다. 도시된 스마트홈 환경은 구조(250)를 포함하며, 이는 예를 들어, 집, 사무실 빌딩, 차고 또는 모바일 홈을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 구조(250)는 도 1을 참조하여 설명되는 구조들(150A-150N) 중 하나에 대응할 수 있다. 구조(250) 이외에, 스마트 홈 환경(200)은 또한, 일 실시예에서 각각 네트워크(140) 및 에너지 관리 시스템(130)(도 1)에 대응하는 네트워크(262) 및 원격 서버(264)를 포함한다. 본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이, 구조(250)가 도시된 대로 다양한 컴포넌트들 및 디바이스들을 포함하지만, 푸울 히터(214), 이리게이션 시스템(216), 및 액세스 디바이스(266)와 같은 다수의 컴포넌트들 및 디바이스들은 또한, 구조(250)에 또는 구조(250) 내에 물리적으로 부착 또는 배치되지 않고 구조(250)와 연관(예를 들어, 구조에서 전력 공급)될 수 있다.
스마트 홈 환경(200)은 벽들(254)을 통해 서로로부터 적어도 부분적으로 분리된 복수의 룸들(252)을 포함한다. 벽들(254)은 내부 벽들 또는 외부 벽들을 포함할 수 있다. 각각의 룸은 바닥(256)과 천장(258)을 추가로 포함할 수 있다. 디바이스는 벽(254), 바닥(256) 또는 천장(258)에 장착, 이와 통합 및/또는 이에 의해 지지될 수 있다. 스마트 홈 환경(200) 내에서 통합될 수 있는 다양한 디바이스들은 임의의 다양한 유용한 스마트 홈 목표를 제공하기 위해 클라우드 기반 서버 시스템 및/또는 서로 원활하게 통합될 수 있는 인텔리전트 다중 센싱 네트워크 접속된 디바이스들을 포함한다. 인텔리전트 멀티-센싱, 네트워크 접속된 서모스탯(202)은 주변 기후 특성들(예를 들어, 온도 및/또는 습도)을 검출하고 난방, 환기 및 에어컨(HVAC) 시스템(203)을 제어할 수 있다. HVAC 시스템의 제어가 본 명세서에 개시되었지만, 유사한 원리들이 다른 온도/습도 제어 시스템들, 이를테면, 히팅 시스템, 에어컨 시스템, 습도 제어 시스템 또는 이들의 임의의 조합을 제어하는데 동등하게 적용될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 하나 또는 그 초과의 인텔리전트 네트워크 접속된 멀티-센싱 위험 검출 유닛들(204)은 홈 환경에서 유해 물질 및/또는 위험한 상황(예를 들어, 연기, 불, 또는 일산화탄소)의 존재를 검출할 수 있다. "스마트 도어벨"로 지칭될 수 있는 하나 또는 그 초과의 인텔리전트 멀티-센싱, 네트워크 접속된 현관 인터페이스 디바이스(206)는 위치로의 사람의 접근 또는 위치로부터의 사람의 떠남을 검출하고, 청각 기능을 제어하고, 청각 또는 시각 수단을 통해 사람의 접근 또는 떠남을 어나운싱하거나 , 또는 (예를 들어, 보안 시스템을 활성화 또는 비활성화하기 위해) 보안 시스템에 대한 세팅을 제어할 수 있다.
일부 실시예들에서, 스마트 홈은 스마트 미터와 같은 적어도 하나의 에너지 소모 미터(218)를 포함할 수 있다. 에너지 소모 미터(218)는 구조(250)에서 또는 그 주위에서 디바이스에 의해 소모되는 에너지(전기, 가스 등)의 일부 또는 전부를 모니터링한다. 에너지 소모 미터(218)는 미터(218)의 표면에서 주어진 시간 기간 동안 소비되는 에너지의 양을 디스플레이할 수 있다. 주어진 기간은, 예를 들어, 초, 분, 시간, 일, 월, 1초보다 작은 시간 범위, 월보다 큰 시간 범위, 또는 1초와 1개월 사이의 시간 범위일 수 있다. 일부 실시예들에서, 에너지 소모 미터(218)는 미터(218)가 다양한 정보, 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 주어진 기간을 통해 소모된 에너지의 양, 임의의 특정 시간에서의 또는 임의의 특정 시간 기간 동안의 에너지의 가격 등을 통신할 수 있게 하는 통신 성능들(유선 또는 무선)을 포함할 수 있다. 통신 능력은 또한 미터가 다양한 정보를 수신할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 미터는 HVAC 시스템(203)과 같은 스마트 홈의 하나 또는 그 초과의 디바이스들을 제어하기 위한 명령, 임의의 특정 시간 또는 임의의 특정 시간 기간 등의 에너지 가격을 수신할 수 있다. 구조(250)에서의 또는 주위의 디바이스들의 제어를 용이하게 하기 위해, 미터(218)는 유선 또는 무선으로 이러한 디바이스에 접속될 수 있다.
복수의 인텔리전트 멀티-센싱 네트워크 접속된 벽 조명 스위치들(208) 각각은 주변 조명 조건을 검출하고, 룸 점유 상태를 검출하고, 하나 또는 그 초과의 조명들의 전력 및/또는 딤 상태를 제어할 수 있다. 어떤 경우에는, 조명 스위치들(208)이 천장 팬과 같은 팬의 속도 또는 전력 상태를 추가로 또는 대안적으로 제어할 수 있다. 복수의 인텔리전트 멀티-센싱 네트워크 접속된 벽 플러그 인터페이스들(210) 각각은 방 또는 엔클로저의 점유를 검출하고 (예를 들면, 집에 아무도 없는 경우, 전력이 플러그에 공급되지 않도록) 하나 또는 그 초과의 벽 플러그들로의 전력의 공급을 제어할 수 있다. 스마트 홈은 복수의 인텔리전트 멀티-센싱 네트워크 접속된 어플라이언스들(212), 이를테면, 냉장고, 스토브 및/또는 오븐, 텔레비전, 세탁기, 건조기, (구조(250) 내부의 및/또는 외부의) 조명, 스테레오들, 인터콤 시스템, 차고 도어 오프너, 바닥 팬, 천장 팬, 집 전체 팬, 벽 에어컨, 푸울 히터(214), 이리게이션 시스템(216), 보안 시스템 등을 추가로 포함할 수 있다. 도 2의 설명들이 특정 디바이스와 관련된 기능들 및 특정 센서들을 식별할 수 있지만, (명세서 전반에 걸쳐 설명된 것과 같은) 임의의 다양한 센서들 및 기능들이 디바이스에 통합될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
프로세싱 및 센싱 성능들을 포함하는 것 외에도, 스마트 홈 환경(200) 내의 디바이스 각각은, 스마트 홈 환경(200) 내의 임의의 다른 디바이스들은 물론 액세스 디바이스(266) 및/또는 원격 서버(264)와 같은 스마트 홈 환경(240) 외부의 임의의 디바이스들과의 정보 공유 및 데이터 통신을 할 수 있다. 디바이스는 임의의 다양한 고객 또는 표준 무선 프로토콜들(WiFi, 지그비(ZigBee), 6LoWPAN, IR, IEEE 802.11, IEEE 802.15.4 등) 및/또는 임의의 다양한 고객 또는 표준 유선 프로토콜들(CAT6 이더넷, 홈 플러그 등)을 통해 통신을 전송 및 수신할 수 있다. 벽 플러그 인터페이스(210)는 무선 또는 유선 리피터들로서 기능할 수 있고 그리고/또는 (i) 홈 플러그 또는 다른 전력 라인 프로토콜을 이용하여 통신하고 그리고 AC 아울렛들에 플러깅되는 디바이스들, 및 (ii) AC 아울렛들에 플러깅되지 않은 디바이스들 사이의 브리지들로서 기능할 수 있다.
예를 들어, 제 1 디바이스는 무선 라우터(260)를 통해 제 2 디바이스와 통신할 수 있다. 디바이스는 네트워크(262)와 같은 네트워크에 연결을 통해 리모트 디바이스들과 추가로 통신할 수 있다. 네트워크(262) 통해, 디바이스는 중앙(즉, 리모트) 서버 또는 클라우드 컴퓨팅 시스템(264)과 통신할 수 있다. 원격 서버 또는 클라우드 컴퓨팅 시스템(264)은 디바이스와 관련된 제조자, 지원 엔티티 또는 서비스 제공자와 연관될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 전화 또는 인터넷에 연결된 컴퓨터와 같은 다른 통신 수단을 이용할 필요보다는 디바이스 자체를 사용하여 고객 지원 센터에 콘택할 수 있다.
사용자가 디바이스에 근접하지 않은 경우에도, 디바이스들의 네트워크 연결은 사용자가 디바이스와 상호 작용하도록 추가로 허용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 컴퓨터(예를 들어, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 또는 태블릿) 또는 다른 휴대용 전자 디바이스(예를 들어, 스마트 폰)(266)를 사용하여 디바이스(예를 들어, 서모스탯(202))와 통신할 수 있다. 웹 페이지 또는 소프트웨어 애플리케이션은 사용자로부터 통신을 수신하고 통신에 기초하여 디바이스를 제어하고 그리고/또는 디바이스의 동작에 대한 정보를 사용자에게 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 휴대용 전자 디바이스(266)가 서모스탯(202)과 상호 작용하도록 사용되는 경우, 사용자는 서모스탯에 대한 현재의 세트포인트 온도를 뷰잉하고 휴대용 전자 디바이스(266)를 사용하여 이를 조정할 수 있다. 사용자는 리모트 통신 동안 구조 내에 또는 구조 외부에 있을 수 있다. (예를 들면, 휴대용 전자 디바이스(266)가 구조(250)로부터 원격일 때) 휴대용 전자 디바이스(266)와 서모스탯(202) 사이의 통신들은 리모트 서버(264)를 통해 라우팅될 수 있거나, 일부 실시예에서는, 리모트 서버(264)를 배제하고 라우팅될 수 있다.
스마트 홈 환경(200)은 또한 벽 플러그 인터페이스들(210)의 도움으로 대략적이기는 하지만(ON/OFF) 제어될 수 있는 오래된 통상적인 세척기/드라이어들, 냉장고들 등과 같은 다양한 비-통신형 레거시 어플라이언스들(240)을 포함할 수 있다. 스마트 홈은, 위험 검출 유닛들(204) 또는 광 스위치들(208)에 의해, 또는 일부 실시예들에서는 벽 플러그 인터페이스(210)를 통해 통신하기 위해 전력선(powerline)과 같은 소켓-기반 통신 프로토콜을 이용함으로써 제공되는 IR 신호들에 의해 제어될 수 있는 IR-제어형 벽 에어 컨디셔너들 또는 다른 IR-제어형 디바이스들과 같은 다양한 부분 통신형 레거시 어플라이언스들(242)을 더 포함할 수 있다.
구조체(250)의 내부 및 외부에 위치된 컴포넌트들 중 일부 또는 전부는 그 실시예에 따라 에너지 관리 시스템(130)의 일부로 간주될 수 있다는 점을 인식해야 한다. 일반적으로, 다른 에너지 소모 디바이스들의 제어를 용이하게 하는 디바이스들 또는 컴포넌트들은 에너지 관리 시스템(130)의 일부가 되는 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어, 써모스탯(202) 및 액세스 디바이스(266)는 에너지 관리 시스템(130)의 일부일 수 있는 반면에, HVAC(203), 풀 히터(214), 및 레거시 어플라이언스들(240)과 같은 에너지 소모 컴포넌트들은 써모스탯(202) 및 액세스 디바이스(266)에 의해 제어가능할 수 있는 에너지 소모 엘리먼트들을 포함하기 때문에 이들은 에너지 관리 시스템(130) 외부에 있는 것으로 간주될 수 있다. 그러나, 다른 예시들에서, 스마트 홈 환경(200)의 추가적인 또는 대안적인 컴포넌트들은, 위험 검출 유닛들(204), 엔트리웨이 인터페이스 디바이스들(206), 광 스위치들(208), 플러그 인터페이스(210) 등과 같은 에너지 관리 시스템(130)의 일부로서 간주될 수 있는데, 이는 이들이 인텔리전스 에너지 관리 결정들을 행해는데 있어서 시스템(130)을 보조하기 위해 에너지 관리 시스템(130)에 대한 모니터링(및/또는 제어) 기능을 제공할 수 있기 때문이다. 또 다른 예시들에서, (리모트 서버(264)를 제외한) 스마트 홈 환경의 디바이스들 중 어느 것도 에너지 관리 시스템(130)의 일부가 아닐 수 있지만, 오히려 스마트 홈 환경(200)의 디바이스들 중 하나 또는 그 초과는 모니터링 및/또는 에너지 소모 태스크들을 수행하기 위해 에너지 관리 시스템(130)에 의해 원격으로 제어되는 종속형(submissive) 디바이스들일 수 있다.
특정 실시예들에서 스마트 홈(200)은, 리모트 서버(264)와 같은 스마트 홈(200)에 대해 외부에 있는 디바이스들 또는 시스템들뿐만 아니라 모두 서로와 통신하도록 동작가능한 다수의 클라이언트 디바이스들 및 액세스 디바이스들을 포함하는 환경이다. 그러나, 이러한 환경이 도 2에 도시된 것보다 더 적은 수의 그리고 더 많은 수의 컴포넌트들을 가지고 동일하게 잘 동작할 수 있다는 점을 당업자들에 의해 인식될 것이다. 다른 기능을 갖는 다양한 엘리먼트들을 포함하는 스마트-홈 환경의 일 특정 예시는, 2012년 9월 21일자로 출원되고 그 전체 내용이 모든 목적을 위해 본원에 인용에 의해 통합되는, 공동 양도된 U.S 가출원 일련번호 제61/704,437 (Ref. No. NES0254-US)호에 상세하게 설명된다. 따라서, 도 2의 스마트 홈 환경(200)의 묘사는 그 속성에 있어서 예시적이며 본 교시들의 범위로 한정하는 것은 아닌 것으로 취해져야 한다.
도 3a는 인텔리전스, 네트워크-연결형 디바이스(300)(즉, "디바이스")에 포함될 수 있는 일반적인 디바이스 컴포넌트들의 예시를 도시한다. 디바이스(300)는, 도 2를 참조하여 논의된 다양한 디바이스들, 예컨대, 써모스탯(202), 위험 검출 유닛(204), 엔트리웨이 인터페이스 디바이스(206), 벽 라이트 스위치(208), 벽 플러그 인터페이스(210) 등 중 하나 또는 그 초과로서 구현될 수 있다. 후술하는 논의의 대부분은 디바이스(300)를 써모스탯(202)인 것으로서 제시하지만, 실시예들이 그렇게 한정되지는 않는다고 인식되어야만 한다. 디바이스들의 시스템 내에서 하나의, 그보다 많은, 또는 모든 디바이스들(300) 각각은, 하나 또는 그 초과의 센서들(302), 사용자-인터페이스 컴포넌트(304), 전원(예를 들어, 전력 연결부(306) 및/또는 배터리(308)를 포함), 통신 컴포넌트(310), 모듈 단위(예를 들어, 도킹 스테이션(312) 및 교체식 모듈(314)을 포함), 인텔리전스 컴포넌트들(316), 및 탬퍼 검출 회로(318)를 포함할 수 있다. 특정 센서들(302), 사용자-인터페이스 컴포넌트들(304), 전원 구성들, 통신 컴포넌트들(310), 모듈 단위들, 인텔리전스 컴포넌트들(316), 및/또는 배선 탬퍼 검출 회로(318)는 동일한 또는 유사한 어크로스 디바이스들(300)일 수 있거나, 또는 디바이스 유형 또는 모델에 의존하여 변할 수 있다.
한정이 아닌 예시에 의해, 디바이스(300) 내 하나 또는 그 초과의 센서들(302)은, 예를 들어, 가속도, 온도, 습도, 물, 공급되는 전력, 근접성, 외부 모션, 디바이스 모션, 사운드 신호들, 초음파 신호들, 광 신호들, 불, 연기, 일산화탄소, GPS(global-positioning-satellite) 신호들, 또는 RF(radio-frequency) 또는 다른 전자기 신호들 또는 필드들을 검출할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 센서들(302)은 온도 센서(들), 습도 센서(들), 위험-관련 센서(들) 또는 다른 환경 센서(들), 가속도계(들), 마이크로폰(들), 카메라(들)(예를 들어, 충전-결합-디바이스 또는 비디오 카메라들)까지를 포함하는 광학 센서(들), 액티브 또는 패시브 방사선 센서(들), GPS 수신기(들) 또는 라디오-주파수 식별 검출기(들)를 포함할 수 있다. 도 3a는 단일 센서를 갖는 실시예를 도시하지만, 수많은 실시예들은 다수의 센서들을 포함할 것이다. 일부 경우들에서, 디바이스(300)는 하나 또는 그 초과의 주요 센서들 및 하나 또는 그 초과의 보조 센서들을 포함한다. 주요 센서(들)는 (예를 들어, 써모스탯에서 온도를 감지하거나 또는 연기 검출기에서 연기를 감지하는) 디바이스의 코어 동작에 대한 중심 데이터를 감지할 수 있다. 보조 센서(들)는, 에너지-효율 목표들 또는 스마트-조작 목표들을 위해 이용될 수 있는 다른 유형들의 데이터(예를 들어, 모션, 광 또는 사운드)를 감지할 수 있다. 일부 경우들에서, 평균 사용자는 심지어 보조 센서의 존재를 인지하지 못할 수도 있다.
디바이스(300) 내 하나 또는 그 초과의 사용자-인터페이스 컴포넌트들(304)은 시각적 디스플레이(예를 들어, 박막 트랜지스터 디스플레이 또는 유기 발광 다이오드 디스플레이) 및/또는 오디오 스피커 및/또는 일부 다른 통신 매체를 통해 사용자에게 정보를 제시하도록 구성될 수 있다. 사용자-인터페이스 컴포넌트(304)는 또한 사용자로부터 정보를 수신하기 위해 하나 또는 그 초과의 사용자-입력 컴포넌트들, 예컨대, 터치스크린, 버튼들, 스크롤 컴포넌트(예를 들어, 이동가능 또는 가상 링 컴포넌트), 마이크로폰 또는 (예를 들어, 제스쳐를 검출하기 위한) 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자-인터페이스 컴포넌트(304)는 클릭-앤-회전 고리형 링 컴포넌트를 포함하며, 여기서 사용자는 (예를 들어, 설정을 조절하기 위해) 링을 회전시킴으로써 그리고/또는 (예를 들어, 조절된 설정을 선택하거나 또는 옵션을 선택하기 위해) 링을 내측으로 클릭함으로써 컴포넌트와 상호작용할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자-입력 컴포넌트(304)는 카메라를 포함하며, 이에 따라 (예를 들어, 디바이스의 전력 또는 알람 상태가 변화되었음을 표시하기 위해) 제스쳐들이 검출될 수 있다.
디바이스(300) 내 전원 컴포넌트는 전력 연결부(306) 및/또는 로컬 배터리(308)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전력 연결부(306)는 디바이스(300)를 라인 전압원과 같은 전원으로 연결할 수 있다. 일부 경우들에서, AC 전원으로의 연결부(306)는 (예를 들어, 재충전가능한) 로컬 배터리(308)를 반복적으로 충전시키기 위해 이용될 수 있고, 이에 따라 배터리(308)는 이후에 AV 전력 연결해제 또는 다른 전력 부족 시나리오의 경우에 필요에 따라 전력을 공급하는데 이용될 수 있다.
디바이스(300) 내 통신 컴포넌트(310)는, 디바이스(300)로 하여금, 리모트 서버(264)와 같은 중앙 서버, 또는 본원에 설명된 다른 디바이스(300)와 같은 리모트 디바이스 또는 휴대용 사용자 디바이스와 통신할 수 있게 하는 컴포넌트를 포함할 수 있다. 통신 컴포넌트(310)는, 디바이스(300)가, 한정이 아닌 예시에 의해, Wi-Fi, 지그비, 3G/4G 무선, IEEE 802.11, IEEE 802.15.4, 6-LO-PAN, 블루투스, CAT6 유선 이더넷, 홈플러그 또는 다른 전력선 통신 방법, 전화기, 또는 광섬유와 같은 하나 또는 그 초과의 유선 또는 무선 통신 기법들을 동시에 또는 순차적으로 이용하여 통신하도록 허용할 수 있다. 통신 컴포넌트(310)는 하나 또는 그 초과의 무선 카드들, 이더넷 플러그들, 또는 다른 트랜시버 연결부들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 컴포넌트(310)는, 디바이스(300)와 중앙 서버 사이, 일부 경우들에서는 추가적인 디바이스들 사이에서 정보를 동기화하기 위해 중앙 서버와의 통신을 용이하게 한다. 이러한 디바이스들 사이에서 데이터를 동기화하기 위한 기법들은, 2012년 9월 22일자로 출원되고 그 내용이 모든 목적을 위해 그 전체가 본원에 인용에 의해 통합되는 공동 양도된 U.S 일련 번호 13/624,892 (Ref. No. NES0231-US)호에 추가로 설명된다.
디바이스(300) 내 모듈 유닛은 정적 물리적 연결부, 및 교체식 모듈(314)을 포함할 수 있다. 따라서, 모듈 유닛은 (예를 들어, 배선을 보존하기 위해) 디바이스(300)를 완전히 재설치하지 않고 교체식 모듈(314)을 업그레이드하기 위한 성능을 제공할 수 있다. 정적 물리적 연결부는 빌딩 구조물에 부착할 수 있는 (또한, 인터페이스 박스로 명명될 수 있는) 도킹 스테이션(312)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도킹 스테이션(312)은 스크류들을 통해 벽에 탑재될 수 있거나 또는 접착제를 통해 천장에 부착될 수 있다. 도킹 스테이션(312)은, 일부 경우들에서, 빌딩 구조의 일부를 통해 연장할 수 있다. 예를 들어, 도킹 스테이션(312)은 벽의 시트록을 관통하여 형성된 홀을 통해 벽 뒤의 배선에 (예를 들어, 120V 라인 전압 배선에) 연결할 수 있다. 도킹 스테이션(312)은, 전력-연결 회로(306) 및/또는 AC-DC 전력공급 회로와 같은 회로를 포함할 수 있고 그리고 고압 배선들에 사용자가 노출되지 않도록 방지할 수 있다. 도킹 스테이션(312)은 또한 또는 대안적으로, (빌딩 구조물을 가열시키기 위한) 히팅 유닛, (빌딩 구조물을 냉각시키기 위한) 에어-컨디션 유닛, 및/또는 (빌딩 구조물 전체적으로 공기를 순환시키기 위한) 환기 유닛과 같은 HVAC 시스템의 엘리먼트들을 작동(즉, 턴 온 및 턴 오프)시키기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 도킹 스테이션(312)은, 예를 들어, 써모스탯 디바이스가 연기 검출기 디바이스와는 상이한 도킹 스테이션을 포함하도록, 디바이스의 유형 또는 모델에 특정한다. 일부 경우들에서, 도킹 스테이션들(312)은 디바이스들(300)의 다수의 유형들 및/또는 모델들에 걸쳐 공유될 수 있다.
모듈 유닛의 교체식 모듈(314)은, 디바이스의 일부 또는 모든 센서들(302), 프로세서들, 사용자-인터페이스 컴포넌트들(304), 배터리들(308), 통신 컴포넌트들(310), 인텔리전스 컴포넌트들(316) 등을 포함할 수 있다. 교체식 모듈(314)은 도킹 스테이션(312)에 부착(예를 들어, 이에 플러그 인 또는 이에 연결)하도록 구성될 수 있다. 일부 경우들에서, 교체식 모듈들(314)에 걸쳐 변하는 성능들, 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 가지고 일 세트의 교체식 모듈들(314)이 생성된다. 따라서, 사용자들은 모든 디바이스 컴포넌트들을 교체해야만 하거나 또는 디바이스(300)를 완전하게 재설치해야만 하지 않고 그들의 교체식 모듈(314)을 쉽게 업그레이드하거나 또는 교체할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 제한된 인텔리전스 및 소프트웨어 성능들을 갖춘 제 1 교체식 모듈을 포함하는 저렴한 디바이스를 가지고 시작할 수 있다. 그후, 사용자는 더 성능할 수 있는 교체식 모듈을 포함시키기 위해 디바이스를 쉽게 업그레이드할 수 있다. 다른 예시로서, 사용자가 그의 지하에 Model #1 디바이스를, 그의 거실에 Model #2 디바이스를 가지고 있고 Model #3 교체식 모듈을 포함시키기 위해 그의 거실 디바이스를 업그레이드한다면, 사용자는 Model #2 교체식 모듈을 기존의 도킹 스테이션에 연결시키기 위해 지하로 이동할 수 있다. 다음으로, Model #2 교체식 모듈은, (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 정보를 요청함으로써) 자체 새로운 위치를 식별하기 위해, 예를 들어, 개시 프로세스를 시작할 수 있다.
디바이스의 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 다양한 상이한 디바이스 기능들 중 하나 또는 그 초과를 지원할 수 있다. 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 일반적으로 본원에 설명된 유리한 기능들 중 하나 또는 그 초과를 수행하고 그리고/또는 수행되도록 야기하도록 구성된 그리고 프로그래밍된 하나 또는 그 초과의 프로세서들을 포함할 수 있다. 인텔리전스 컴포넌트들(316)은, 로컬 메모리(예를 들어, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 랜덤 액세스 메모리), 특수-목적 프로세서들 또는 애플리케이션-특정 집적 회로들, 이들의 조합들에 저장된 컴퓨터 코드를 수행하고 그리고/또는 다른 유형들의 하드웨어/펌웨어/소프트웨어 프로세싱 플랫폼들을 이용하는 범용 프로세서의 형태로 구현될 수 있다. 게다가, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은, 중앙 서버들 또는 클라우드-기반 시스템들에 의해, 예를 들어, AJAX(Asynchronous Javascript and XML) 또는 유사한 프로토콜들을 이용하여 클라우드 서버로부터 제공되는 명령들을 실행하는 JVM(Java virtual machine)을 구동시키는 도움에 의해 원격으로 수행 또는 지배되는 알고리즘들의 국부화된 버전들 또는 카운터파트들로서 구현될 수 있다. 예시에 의해, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은, 위치가 특정 사람에 의해 점유되는지 여부 또는 위치가 (예를 들어, 하나 또는 그 초과의 임계치들과 관련된) 특정 수의 및/또는 세트의 사람들에 의해 점유되는지 여부까지를 포함하여, 위치(예를 들어, 집 또는 방)가 점유되는 시기를 검출하도록 구성될 수 있다. 이러한 검출은, 예를 들어, 마이크로폰 신호들을 분석함으로써, (예를 들어, 디바이스의 정면에서) 사용자 움직임들을 검출함으로써, 문들 또는 차고 문들의 개방들 및 폐쇄들을 검출함으로써, 무선 신호들을 검출함으로써, 수신된 신호의 IP 어드레스를 검출함으로써, 또는 시간 윈도우 내에서 하나 또는 그 초과의 디바이스들의 동작을 검출함으로써 발생할 수 있다. 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 특정 점유자들 또는 오브젝트들을 식별하기 위해 이미지-인식 기술을 포함할 수 있다.
몇몇 경우들에, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 바람직한 설정들을 예측하고 그리고/또는 그러한 설정들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 현재 검출에 기초하여, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 예를 들면, 홈(home) 또는 특정 룸에 아무도 없을 때 전력을 보존하거나 사용자 선호도들(예를 들면, 일반적인 홈에서의(at-home) 선호도들 또는 사용자-특정의 선호도들)과 일치하도록 디바이스 설정들을 조정할 수 있다. 다른 예로서, 특정인, 동물 또는 물건(예를 들면, 어린이, 애완동물, 또는 분실한 물건)의 검출에 기초하여, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은, 사람, 동물, 또는 물건이 있는 곳에 대한 오디오 또는 비주얼 지표(indicator)를 개시할 수 있거나, 특정 조건들 하에서 (예를 들면, 밤에 또는 불이 꺼져 있을 때) 인식되지 않은 사람이 검출되는 경우, 알람 또는 안전 장치(security feature)를 개시할 수 있다. 또 다른 예로서, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 사용자 설정들의 매 시간, 매주, 또는 심지어 주기적인(seasonal) 트렌드들을 검출할 수 있고, 그에 따라 설정들을 조정할 수 있다. 예를 들면, 인텔리전스 컴포넌트들(316)은, 특정 디바이스가 평일마다(every week day) 6:30am에 켜지거나 디바이스 설정이 지난 3시간에 걸쳐 상위 설정으로부터 하위 설정들로 서서히 조정되는 것을 검출할 수 있다. 인텔리전스 컴포넌트들(316)은 그 후, 디바이스가 평일마다 6:30am에 켜질 것임을 또는 설정이 더 긴 시간 기간에 걸쳐서 그 설정을 계속해서 서서히 낮춰야 함을 예측할 수 있다.
몇몇 경우들에, 디바이스들은, 제 1 디바이스에 의해 검출된 이벤트들이 제 2 디바이스의 작용들에 영향을 미치도록 서로 상호 작용할 수 있다. 예를 들면, 제 1 디바이스는 (예를 들면, 주차장의 모션(motion)을 검출하고, 주차장 내의 빛의 변화를 검출하거나, 주차장 도어의 개방을 검출함으로써) 사용자가 주차장에 들어왔음을 검출할 수 있다. 제 1 디바이스는 이러한 정보를 제 2 디바이스에 전송할 수 있으며, 그에 따라 제 2 디바이스는, 예를 들면 홈 온도 설정, 광 설정, 음악 설정, 및/또는 보안-알람 설정을 조정할 수 있다. 다른 예로서, 제 1 디바이스는 (예를 들면, 모션 또는 갑작스러운 광-패턴 변화들을 검출함으로써) 사용자가 프론트 도어에 도달하는 것을 검출할 수 있다. 제 1 디바이스는, (예를 들면, 도어벨의 사운딩(sounding)과 같은) 예를 들면, 일반적인 오디오 또는 비주얼 신호가 제공되게 하거나, 로케이션-특정의 오디오 또는 비주얼 신호가 (예를 들면, 사용자가 점유하고 있는 룸 내에 방문자가 존재하는 것을 알리도록) 제공되게 할 수 있다.
템퍼 검출 회로(318)는 인텔리전스 컴포넌트들(316)의 일부일 수 있거나 그로부터 분리될 수 있다. 템퍼 검출 회로(318)는 디바이스(300)의 템퍼링을 검출하도록 동작 가능한 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 포함할 수 있다. 템퍼링은, 예를 들면, 원격 서버에 의해 HVAC 제어를 배제하려는 사용자 시도를 나타내는 HVAC와 디바이스(300) 사이의 연결분리(disconnect), 원격 서버에 의해 HVAC 제어를 배제하려는 사용자 시도를 나타내는 HVAC에 의한 전력 소모 또는 임피던스의 변화, 등을 포함할 수 있다.
도 3b는, 몇몇 실시예들에 따른 설치, 구성 및 업그레이딩의 용이성을 위해 교체 가능한 모듈(314)(예를 들면, 헤드 유닛) 및 도킹 스테이션(312)(예를 들면, 백 플레이트)을 갖는 인텔리전트, 네트워크-연결된 디바이스(300)를 예시한다. 전술된 바와 같이, 디바이스(300)는 벽 장착식일 수 있고, 원형 형상을 가질 수 있으며, 사용자 입력을 수신하기 위해 (예를 들면, 사용자 인터페이스(304)의 일부일 수 있는) 외측 회전가능한 링(320)을 가질 수 있다. 외측 회전가능한 링(320)은 사용자가 새로운 타겟 온도를 선택하는 것과 같은 조정들을 할 수 있게 한다. 예를 들면, 외측 링(320)을 시계방향으로 회전시킴으로써, 타겟 세트포인트 온도가 증가될 수 있고, 외측 링(320)을 반-시계방향으로 회전시킴으로써, 타겟 세트포인트 온도가 감소될 수 있다. 그러한 세트포인트 온도로 즉시 변화될, 구조 내의 온도에 대한 요구를 반영하는 기존의 세트포인트 온도에 대한 변화들은 본원에서, "즉각적인 세트포인트 온도" 또는 "현재 세트포인트 온도"로의 변화들로서 지칭될 수 있다. 이는 세트포인트 온도들에 대조적이며, 세트포인트 온도들은, 세트 포인트 온도들이 구조물 내의 미래 온도들에 대한 요구를 반영할 수 있는 매 시간, 매일, 매주, 매월, 또는 다른 스케쥴로 제공될 수 있다. 그러한 세트포인트 온도들은 본원에서, "스케쥴링된 세트포인트 온도" 또는 "세트포인트 온도들의 스케쥴"로서 지칭될 수 있다.
디바이스(300)는 (예를 들면, 사용자 인터페이스(304)의 일부일 수 있는) 디스플레이(324)를 포함하는 커버(322)를 갖는다. 헤드 유닛(314)이 백 플레이트(312) 상에서 슬라이딩한다. 디스플레이(324)는 예를 들면, 디바이스(300)의 현재의 동작 상태, 링(320)을 통한 디바이스와의 직접적인 사용자 상호작용, 예를 들면, (패시브 적외선 모션 센서와 같은) 근접 센서(302)를 통해 감지된 사용자의 존재, 원격 액세스 디바이스를 통한 디바이스와의 원격 사용자 상호작용, 등에 따른 다양한 정보를 디스플레이할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(324)는 현재의 세트포인트 온도를 대표하는 중심 숫자들(central numerals)을 디스플레이할 수 있다.
몇몇 실시예들에 따르면, 백 플레이트(312)에 대한 헤드 유닛(314)의 연결은, 자석들, 베이오넷(bayonet), 래치들(latches) 및 캐치들, 매칭 압흔들(indentations)을 갖는 탭들 또는 리브들(ribs), 또는 백 플레이트(312) 및 헤드 유닛(314)의 메이팅 부분들(mating portions) 상의 단순 마찰을 이용하여 달성될 수 있다. 몇몇 실시예들에 따르면, 헤드 유닛(314)은 배터리(308), 통신 컴포넌트(310), 인텔리전스 컴포넌트들(316), 및 (예를 들면, 사용자 인터페이스(304)의 일부일 수 있는) 디스플레이 드라이버(326)를 포함한다. 이용가능한 경우, 모든 목적들을 위해 그 전체로서 인용에 의해 본원에 모두 포함되는, 양자 모두 2011년 2월 24일에 출원된, 본원과 양수인이 동일한 동시-계류중인 U.S. 일련번호들 제13/034,674호(참조 번호 NES0006-US) 및 제13/034,678호(참조 번호 NES0007-US) 그리고 2011년 10월 6일에 출원된 본원과 양수인이 동일한 U.S. 일련번호 제13/267,871호(참조 번호 NES0158-US)에서 더 설명되는 바와 같이, 배터리(308)는, HVAC 시스템 제어 회로(들)로부터 또는 공통 와이어(common wire)로부터의 (전력 스틸링(power stealing) 및/또는 전력 공유로 또한 지칭되는) 전력 하베스팅(power harvesting)을 통해 획득되는, 백 플레이트(312)로부터의 전력을 이용하는 (예를 들면, 인텔리전스 컴포넌트들(316)의 일부일 수 있고 그리고/또는 백 플레이트(312)에 포함될 수 있는) 재충전 회로를 이용하여 재충전될 수 있다. 몇몇 실시예들에 따르면, 배터리(308)는 재충전가능한 단일 셀 리튬-이온 또는 리튬-폴리머 배터리이다.
백 플레이트(312)는 하우징(334) 내의 (예를 들면, 센서들(302) 중 하나일 수 있는) 온도 센서(332) 및 전자기기(330)를 포함하며, 이들은 벤트들(336)을 통해 환기된다. 온도 센서(332)는, 백 플레이트(312)가 헤드 유닛(314)에 연결되지 않을 때조차도 완전히 기능하는 서모스탯으로서 동작할 수 있게 한다. HVAC 시스템 와이어들에 대한 연결, 이를테면 HVAC 시스템의 컴포넌트들을 작동시키기 위한 와이어들, HVAC 시스템으로부터의 전력을 수신하기 위한 와이어들, 등에 대한 연결을 허용하도록 와이어 커넥터들(338)이 제공된다. 연결 단자(340)는 헤드 유닛(314)과 백 플레이트(312) 사이에 전기적 연결들을 제공하는 수 또는 암 플러그 커넥터이다. HVAC 시스템에 연결하고 이를 제어하기 위한 다양한 배열체들(arrangements)이, 상기 U.S. 특허 출원 제13/034,674호 및 제13/034,678호에서 더 설명된다.
몇몇 실시예들에서, 백 플레이트 전자기기(330)는, HVAC 제어 회로들을 개방 및 폐쇄함으로써, 가열 및 냉각과 같은 하나 또는 그 초과의 HVAC 기능들을 켜고 끄는 드라이버 회로 및 MCU 프로세서를 포함한다. 전자기기(330)는 또한, 하루 중 상이한 시간들에 시행되는, 일련의 프로그래밍된 설정들을 저장하는데 이용되는 플래시 메모리를 포함하며, 그에 따라 프로그래밍된 세트포인트(즉, 희망 온도) 변화들은, 헤드 유닛(314)이 백 플레이트(312)에 부착되지 않는 경우에도 수행될 수 있다. 몇몇 실시예들에 따르면, 전자기기(330)는 또한, HVAC 공통 전력 와이어가 이용가능하지 않은 경우에도, HVAC 제어 회로(들)로부터 전력을 획득하기 위해, (헤드 유닛(314)에 제공된 것에 대해 부가적이거나 대안적일 수 있는) 전력 하베스팅 회로를 포함한다. 다양한 실시예들에서, 템퍼 검출 회로(318)(도 3a)는 또한 백 플레이트(312) 및 헤드 유닛(314) 중 하나 또는 그 초과에 포함될 수 있으며, 그에 따라 헤드 유닛(314)이 백 플레이트(312)에 커플링되는지 여부에 관계 없이 템퍼링이 검출될 수 있다.
도 3c는 특히 와이어 커넥터들(338) 및 템퍼 검출 회로(318)에 관한, 디바이스(300)의 개념도를 예시한다. 와이어 커넥터들(338) 및 템퍼 검출 회로(318)는, 전체로든 부분으로든(in whole or in part), 본 교시들의 범위로부터 벗어나지 않고, 디바이스(300)의 메인 본체와 분리가능하게 또는 분리가능하지 않게 일체화될 수 있음이 이해될 것이다. 따라서, 예를 들면 일 실시예에 대해, 와이어 커넥터들(338) 및 템퍼 검출 회로(318)는 디바이스(300)의 메인 본체와 분리가능하지 않게 일체화될 수 있으며, 이때 HVAC 와이어들은 단일 모놀리식 유닛으로서 벽 상에 배치되기 전에, 배면(back)으로 직접적으로 삽입된다. 다른 실시예에서, 와이어 커넥터들(338) 및 템퍼 검출 회로(318)는 서모스탯의 메인 본체가 부착되는 월 플레이트 유닛 내에 로케이팅될 수 있으며, 서모스탯 내로 와이어들을 삽입하는 것에 대한 본원의 참조들은, 와이어들이 월 플레이트 내로 삽입되고 메인 본체가 월 플레이트에 부착되어 완성된 디바이스(300)를 형성하는 실시예들을 포함하는 것이 이해된다.
도 3c에 예시된 바와 같이, 각각의 와이어 커넥터(338)는 미리결정된 HVAC 신호 타입과 연관된다. 두-잇-유어셀퍼들(do-it-yourselfers)에 대한 설치의 단순함과 많은 수의 홈들에 대한 합리적으로 광범위한 개장 적용가능성(reasonably broad retrofit applicability) 사이의 최적 밸런스를 제공하는 것으로 알려진 일 실시예에 대해, 8개의 와이어 커넥터들(338)이 제공되며, 이들은 각각, 히팅 콜 파워(Rh), 히팅 콜(W1), 쿨링 콜(Y1), 팬 콜(G), 커먼(C), 히트 펌프(O/B), 보조물(AUX) 및 히팅 콜 파워(Rh)로 이루어진 HVAC 신호 타입들의 선택된 그룹에 전용된다. 바람직하게, 디바이스(300)는 상기의, 본원과 양수인이 동일한 U.S. 일련 번호 제13/034,674호에 따른 "점퍼리스" 타입이며, 그에 따라, (i) Rh 및 Rc 연결 포트들은 HVAC 시스템에 의해 제공되는 단일 콜 전력 와이어가 존재하는 경우들에, 자동으로 함께 션팅되어 유지되고, 하나의 또는 다른 연결 포트는 (특정 HVAC 설치에 따라 R, V, Rh, 또는 Rc로 라벨링될 수 있는) 단일 콜 전력 와이어를 수용하며, 그리고 (ii) Rh 및 Rc 연결 포트들은, HVAC 시스템에 의해 제공되며 삽입되는 듀얼 콜 전력 와이어들이 존재하는 경우들에 자동으로 전기적으로 분리된다.
일 실시예에 따르면, 템퍼 검출 회로(318)는 각각의 와이어 커넥터(338)에 대해, 전기 리드들(344)의 쌍에 걸쳐서 백 플레이트 전자기기(330)와 통신하는 포트 감지 회로(342)를 포함한다. 포트 감지 회로(342)는 본 교시들의 범위로부터 벗어나지 않고 다양한 서로 다른 방법들로 동작할 수 있으며, 일 실시예에서 제어 포트 감지 회로(342)는 전기 리드들(344)에 커플링되는 2-포지션 스위치(도시되지 않음)를 포함하고, 2-포지션 스위치는 연관된 와이어 커넥터(338) 내로 어떠한 와이어도 삽입되지 않았을 때, 전기 리드들(344)을 함께 단락시키도록 닫히며, 2-포지션 스위치는 연관된 와이어 커넥터(338) 내로 와이어가 삽입되는 경우에, 전기 리드들(344)을 전기적으로 분리시키도록 개방 포지션으로 기계적으로 추진된다(urge). 그에 따라, 백 플레이트 전자기기(330)는 전기 리드들(344)의 단락된 또는 개방된 상태에 의해서 연결 포트 내로 와이어가 삽입되는 경우를 쉽게 감지할 수 있다. 포트 감지 회로(342) 및 와이어 커넥터(338)의 결합된 기능성을 구현하는 하나의 특히 유리한 구성이, 2011년 2월 24일에 출원된 본원과 양수인이 동일한 U.S. 일련 번호 제13/034,666(참조 번호, NES0035-US)에서 설명되며, 이 내용들은 모든 목적들을 위해 전체로서 인용에 의해 포함된다.
특정 실시예들에서 디바이스(300)는, 헤드 유닛, 백 플레이트, 사용자 인터페이스, 통신 컴포넌트들, 인텔리전트 컴포넌트들, 등과 같은 다양한 컴포넌트들을 포함하는 인텔리전트, 네트워크-연결된 학습 서모스탯이다. 그러나, 본원에서 설명되는 다양한 동작들을 수행하는 디바이스들이 도 3a 내지 3c에 예시되는 더 적거나 더 많은 수의 컴포넌트들을 이용하여 동등하게 잘 동작할 수 있음이 당업자들에게 이해될 것이다. 예를 들면, 디바이스(300)는 복수의 모듈들보다는 단일 유닛으로서 형성될 수 있으며, 도 3a 내지 3c에 관하여 설명되는 것보다 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(300)는 2012년 9월 21일에 출원된 U.S. 일련 번호 제13/624,878호에서 설명된 바와 같이 그리고/또는 2012년 9월 30일에 출원된 U.S. 일련 번호 제13/632,148호에서 설명된 바와 같이 형성될 수 있으며, 이들 U.S. 일련 번호들 양자 모두는 모든 목적들을 위해 전체로서 인용에 의해 본원에 포함된다. 따라서, 도 3a 내지 3c에서의 디바이스(300)의 도시는 사실상 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 본 교시들의 범위에 대해 제한적이지 않아야 한다.
도 4는, 도 1 및/또는 2의 스마트 홈 및/또는 도 3a 내지 3c의 디바이스가 통합될 수 있는 확장 가능한 디바이스들 및 서비스 플랫폼의 네트워크-레벨 도면을 예시한다. 구조(250)에 관하여 전술된 인텔리전트, 네트워크-연결된 디바이스들의 각각은 하나 또는 그 초과의 원격 서버들 또는 클라우드 컴퓨팅 시스템들(264)과 통신할 수 있다. 통신은, 네트워크(262)에 대한 연결을 직접적으로(예를 들면, 무선 캐리어에 대한 3G/4G 연결성을 이용하여), (단순 무선 라우터로부터, 예를 들면, 인텔리전트 전용 전체-홈 제어 노드 까지의 및 이를 포함하는 범위의 체계일 수 있는) 허브드(hubbed) 네트워크를 통해, 또는 이들의 임의의 조합을 통해, 확립함으로써 가능해질 수 있다.
원격 서버 또는 클라우드-컴퓨팅 시스템(264)은 스마트 홈 디바이스들로부터 동작 데이터(402)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 디바이스들은 일상적으 로 동작 데이터를 전송할 수 있거나 특정 경우들(예를 들어, 컨슈머 지원을 요청할 때)에서 동작 데이터를 전송할 수 있다. 원격 서버 또는 클라우드-컴퓨팅 아키텍처(264)는 하나 또는 그 초과의 서비스들(404)을 더 제공할 수 있다. 서비스들(404)은 예를 들어, 소프트웨어 업데이트들, 컨슈머 지원, 센서 데이터 수집/로깅, 원격 액세스, 원격 또는 분산 제어, 또는 사용 제안들(예를 들어, 성능을 개선하고, 에너지 비를 감소시키고, 등을 위하여 수집된 동작 데이터(402)에 기초하여)을 포함한다. 서비스들(404)과 연관된 데이터는 원격 서버 또는 클라우드-컴퓨팅 시스템(264)에 저장될 수 있고 원격 서버 또는 클라우드-컴퓨팅 시스템(264)은 적당한 시간(예를 들어, 규칙적 간격들, 사용자로부터 요청을 수신시, 등)에 데이터를 리트리브 및 전송할 수 있다.
도 4에 예시된 바와 같이, 설명된 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼의 하나의 핵심적 특징은 단일 데이터 프로세싱 서버(407)(원격 서버(264)에 포함되거나 원격 서버(264)로부터 분리될 수 있음) 집중될 수 있거나 제한 없이 몇몇 상이한 컴퓨팅 엔티티들 사이에 분배될 수 있는 프로세싱 엔진(406)이다. 프로세싱 엔진(406)은 디바이스들의 세트로부터 데이터를 수신(예를 들어, 인터넷 또는 허브 네트워크를 통해)하고, 데이터를 인덱스하고, 데이터를 분석 및/또는 분석에 기초하여 또는 분석의 부분으로서 통계들을 생성하도록 구성된 엔진들을 포함할 수 있다. 분석된 데이터는 파생 데이터(408)로서 저장될 수 있다. 분석 또는 통계들의 결과들은 그 후 결과들을 유도하기 위하여 사용된 옵스 데이터(ops data)를 제공하는 디바이스, 다른 디바이스들, 웹페이지를 디바이스의 사용자에게 제공하는 서버, 또는 다른 비-디바이스 엔티티들에 다시 전송될 수 있다. 예를 들어, 사용 통계들, 다른 디바이스들의 사용에 관련한 사용 통계들, 사용 패턴들, 및/또는 센서 판독들을 요약하는 통계들이 전송될 수 있다. 결과들 또는 통계들은 네트워크(262)를 통해 제공될 수 있다. 이런 방식으로, 프로세싱 엔진(406)은 스마트 홈으로부터 얻어진 동작 데이터로부터 다양한 유용한 정보를 유도하도록 구성 및 프로그램될 수 있다. 단일 서버는 하나 또는 그 초과의 엔진들을 포함할 수 있다.
파생 데이터는, 홈에 기초하여, 이웃에 기초하여, 또는 구역에 기초하여 디바이스의 명백한 프로그램된 제어(예를 들어, 온도 세트포인트들의 스케줄들을 최적화, 또는 전기 유틸리티들에 대한 수요-응답 프로그램들을 구현하기 위하여)로부터, 홈에 기초하여 도움을 줄 수 있는 추론적 개념들의 생성(예를 들어, 주택 보유자가 휴가를 위해 떠났고 따라서 보안 검출 장비가 고조된 감도로 가동할 수 있음), 정부단체 및 자선단체 목적들을 위해 사용될 수 있는 통계들 및 연관된 추론적 개념들의 생성까지의 범위에서 다양한 유용한 목적들을 위하여 다양한 상이한 입도들에서 매우 이익일 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 엔진(406)은 디바이스들의 개체군에 걸쳐 디바이스 용법에 관한 통계들을 생성할 수 있고 통계들을 디바이스 사용자들, 서비스 제공자들 또는 다른 엔티티들(예를 들어, 통계들에 대한 금전적 보상을 요청받거나 제공할 수 있음)에게 전송할 수 있다. 특정 예시들에서, 통계들은 자선단체들(422), 정부단체 엔티티들(424)(예를 들어, 식품 의약품국 또는 환경 정보 에이전시), 아카데미 기관들(426), 비지니스들(428)(예를 들어, 디바이스 품질 보증서들 또는 서비스를 관련 장비에 제공함), 또는 유틸리티 회사들(430)에 전송될 수 있다. 이들 엔티티들은 에너지 사용량을 감소시킬 프로그램들을 형성하거나, 우선적으로 결함 장비를 서비스하거나, 높은 서비스 수요들을 준비하거나, 이전 서비스 수행 등을 추적하거나, 현재 알려지거나 이후 개발되는 다양한 유익한 기능들 또는 임무들 중 임의의 것을 수행하기 위하여 데이터를 사용한다.
도 5는 실시예에 따라 스마트 홈 환경의 디바이스들 뿐 아니라 특히 프로세싱 엔진(406)을 참조하여, 도 4의 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼의 요약된 기능 뷰를 예시한다. 비록 스마트 홈 환경에 놓여진 디바이스들이 무한한 다양한 상이한 개별 능력들 및 제한들을 가지지만, 디바이스들 모두는 그들 각각이 데이터 컨슈머(502)(DC), 데이터 소스(504)(SC), 서비스들 컨슈머(506) 및/또는 서비스들 소스(508)(SS)이라는 점에서 공통 특성들을 공유하는 것으로 생각될 수 있다. 유리하게, 디바이스들이 자신의 로컬 및 중간 목적들을 달성하기 위하여 필요한 필수적인 제어 정보를 제공하는 것에 더하여, 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼은 또한, 이들 디바이스들에서 흘러나가는 다량의 데이터를 이용하도록 구성될 수 있다. 이들의 중간 기능들에 관하여 디바이스들 자체들의 실제 동작을 강화하거나 최적화하는 것에 더하여, 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼은 또한, 다양한 유용한 목적들을 달성하기 위하여 다양한 자동화되고, 확장 가능하고, 융통성 있고, 및/또는 스케일러블한 방식들로 해당 데이터를 "다른 목적에 맞게 만들기"에 관련될 수 있다. 이들 목적들은 예를 들어 사용 패턴들, 디바이스 효율성, 및/또는 사용자 입력(예를 들어, 특정 기능성을 요청함)에 기초하여 미리 정의되거나 적응적으로 식별될 수 있다.
예를 들어, 도 5는 다수의 패러다임들(510)을 포함하는 것으로서 프로세싱 엔진(406)을 도시한다. 프로세싱 엔진(406)은 주 또는 보조 디바이스 기능들을 모니터 및 관리하는 관리된 서비스 패러다임(510a)을 포함할 수 있다. 디바이스 기능들은 사용자 입력들이 주어지면 디바이스의 적당한 동작을 보장하거나, 침입자가 있거나 주택에 들어가려고 시도하는 것을 추정하거나(예를 들어, 그리고 응답함), 디바이스에 커플링된 장비의 실패(예를 들어, 백열 전구가 고장남)를 검출하거나, 온도 세트포인트들의 최적화된 스케줄들을 생성하거나 그렇지 않으면 구현하거나, 에너지 수요 응답 이벤트들을 구현하거나 그렇지 않으면 응답하거나, 또는 현재 또는 예측된 미래 이벤트 또는 특성을 사용자에게 경고하는 것을 포함할 수 있다. 프로세싱 엔진(406)은 특성들(예를 들어, 인구 통계 정보)을 추정하고, 디바이스 용법에 기초하여 사용자의 관심을 바라고 및/또는 생성하는 광고/통신 패러다임(510b)을 더 포함할 수 있다. 그 다음, 서비스들, 프로모션들, 물건들 또는 업그레이드들은 사용자에게 제의되거나 자동으로 제공될 수 있다. 프로세싱 엔진(406)은 소셜 네트워크로부터의 정보를 사용하고 정보를 소셜 네트워크에 제공하고(예를 들어, 디바이스 용법에 기초하여), 및/또는 사용자와 연관된 데이터 및/또는 소셜 네트워크 플랫폼과 디바이스 상호작용들을 프로세스하는 소셜 패러다임(510c)을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워크상에서 자신의 비밀 콘택들에게 리포트된 바와 같은 사용자의 상태는, 그들이 광 검출, 보안 시스템 비활성화 또는 디바이스 용법 검출기들에 기초한 홈일 때를 가리키기 위하여 업데이트될 수 있다. 다른 예로서, 사용자는 다른 사용자들과 디바이스-용법 통계들을 공유할 수 있을 수 있다. 프로세싱 엔진(406)은 챌린지들, 규칙들, 컴플라이언스 규정들 및/또는 보상들을 사용자에게 알리고 및/또는 챌린지가 충족되었는지, 규칙 또는 규정이 부합되었는지 및/또는 보상을 받았는지를 결정하기 위하여 동작 데이터를 사용하는 챌린지들/규칙들/컴플라이언스 보상 패러다임(510d)을 포함할 수 있다. 챌린지들, 규칙들 또는 규정들은 에너지를 아끼고, 안전하게 생활하고(예를 들어, 독소들 또는 발암 물질들에 대한 노출을 감소시킴), 돈 및/또는 장비 수명을 아끼고, 건강을 개선하고, 등등에 대한 노력들에 관련될 수 있다.
프로세싱 엔진(406)은 하나 또는 그 초과의 프로세싱 패러다임들의 기능을 개선하기 위하여 외부 소스들로부터 외부 정보(516)를 통합하거나 그렇지 않으면 활용할 수 있다. 외부 정보(516)는 디바이스로부터 수신된 동작 데이터를 해석하고, 디바이스 근처 환경(예를 들어, 디바이스에 에워싸인 구조 외측의)의 특성을 결정하고, 사용자에게 이용 가능한 서비스들 또는 물건들을 결정하고, 소셜 네트워크 또는 소셜 네트워크 정보를 식별하고, 디바이스 등에 가까운 엔티티들(예를 들어, 비상-응답 팀 같은 공중-서비스 엔티티들, 경찰 또는 병원)의 콘택 정보를 결정하고, 통계 또는 환경 조건들을 식별하고, 홈 또는 이웃과 연관된 통계 또는 환경 조건들, 트렌드들 또는 다른 정보를 식별하고 등등을 하기 위하여 사용될 수 있다.
이익들의 임시 범위 및 다양성은 일상 범위로부터 심오한 범위까지의 설명된 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼의 범위에 의해 유발되고 그 범위 내에 맞을 수 있다. 따라서, 하나의 "일상적" 예에서, 스마트 홈의 각각의 침실에는 점유 센서를 포함하는 연기/화재/CO 알람이 제공되고 점유 센서는 또한 점유자가 자는지 깨어있는지를 추론할 수 있다(예를 들어, 움직임 검출, 안면 인식, 가청 사운드 패턴들, 등에 의해). 심각한 화재 이벤트가 감지되면, 원격 보안/모니터링 서비스 또는 소방서는 얼마나 많은 점유자들이 각각의 침실에 있는지, 이들 점유자들이 여전히 자고 있는지(또는 움직일 수 없음) 또는 그들이 침실을 적당하게 떠날 수 있는지를 알림을 받는다. 물론, 이것이 설명된 확장 가능 디바이스들 및 서비스들 플랫폼에 의해 수용된 매우 유리한 능력이지만, 이용 가능하게 될 수 있는 보다 큰 지능"의 잠재력을 진정으로 예시할 수 있는 실질적으로 보다 "심오한" 예들이 있을 수 있다. 아마도 보다 "심오한" 예에 의해, 화재 안전성에 사용되는 동일한 데이터 침실 점유 데이터는 또한 이웃 아이 발달 및 교육의 소셜 패러다임의 맥락에서 프로세싱 엔진(406)에 의해 "다른 목적에 맞게 만들어질 수 있다". 따라서, 예를 들어, "일상" 예에서 논의된 동일한 침실 점유 및 옴직임 데이터는 수집될 수 있고 특정 ZIP 코드의 학생의 패턴들이 식별되고 추적되는 프로세싱(적당하게 익명화됨)을 위하여 이용 가능해 질 수 있다. 학생의 자는 패턴의 로컬화된 변동들은 식별될 수 있고 예를 들어 지역 학교들에서 상이한 영양 프로그램들에 상관될 수 있다.
도 6은 실시예에 따른 특수 목적 컴퓨터 시스템(600)의 블록도이다. 예를 들어, 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120), 에너지 관리 시스템(130), 스마트 홈 환경의 엘리먼트들(200), 원격 서버(264), 클라이언트 디바이스(300), 프로세싱 엔진(406), 데이터 프로세싱 서버(407), 또는 본원에 설명된 다른 전자 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과는 특수-목적 컴퓨터 시스템(600)으로서 구현될 수 있다. 본원에 설명된 방법들 및 프로세스들은 컴퓨터 시스템이 본원에 설명된 방법들 및 프로세스들의 동작들을 수행하게 하는 유형의 비 일시적 컴퓨터 판독가능 스토리지 매체들 및/또는 컴퓨터-프로그램 물건들에 의해 유사하게 구현될 수 있다. 각각 그런 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터 시스템의 프로세서가 대응하는 동작들을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 매체상에 실현된 명령들(예를 들어, 코드들)의 세트들을 포함할 수 있다. 명령들은 순차적 순서로, 또는 동시에(상이한 프로세싱 스레드들 하에서와 같이), 또는 이들의 결합으로 동작하도록 구성될 수 있다.
특수 목적 컴퓨터 시스템(600)은 컴퓨터(602), 컴퓨터(602)에 커플링된 모니터(604), 컴퓨터(602)에 커플링된 하나 또는 그 초과의 부가적인 사용자 출력 디바이스들(606)(선택적), 컴퓨터(602)에 커플링된 하나 또는 그 초과의 사용자 입력 디바이스들(608)(예를 들어, 키보드, 마우스, 트랙 볼, 터치 스크린), 컴퓨터(602)에 커플링된 선택적 통신 인터페이스(610), 및 컴퓨터(602) 내 또는 컴퓨터(602)에 액세스 가능한 유형의 컴퓨터 판독가능 스토리지 매체(612)를 포함하는 컴퓨터 프로그램 물건을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 스토리지 매체(612)상에 저장된 명령들은 시스템(600)이 본원에 설명된 방법들 및 프로세스들을 수행하게 할 수 있다. 컴퓨터(602)는 버스 서브시스템(616)을 통해 다수의 주변 디바이스들과 통신하는 하나 또는 그 초과의 프로세서들(614)을 포함할 수 있다. 이들 주변 디바이스들은 사용자 출력 디바이스(들)(606), 사용자 입력 디바이스(들)(608), 통신 인터페이스(610), 및 스토리지 서브시스템, 이를테면 랜덤 액세스 메모리(RAM)(618) 및 비휘발성 스토리지 디바이스(620)(예를 들어, 디스크 드라이브, 광학 드라이브, 고체 상태 드라이브)(이들은 유형의 컴퓨터 판독가능 메모리의 형태들임)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체(612)는 랜덤 액세스 메모리(618)에 로딩되거나, 비휘발성 스토리지 드라이브(620)에 저장되거나, 그렇지 않으면 컴퓨터(602)의 하나 또는 그 초과의 컴포넌트들에 액세스 가능할 수 있다. 각각의 프로세서(614)는 마이크로프로세서, 이를테면 인텔®로부터의 마이크로프로세서 또는 어드밴스드 마이크로 디바이스들, 인크®, 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체(612)를 지원하기 위하여, 컴퓨터(602)는 컴퓨터 판독가능 매체(612)와 상기 주의된 컴포넌트들 사이의 통신들뿐 아니라 컴퓨터 판독가능 매체(612)의 지원시 상기 주의된 컴포넌트들 사이의 통신들을 처리하는 오퍼레이팅 시스템을 동작시킨다. 예시적인 오퍼레이팅 시스템들은 마이크로소프트 코포레이션으로부터의 윈도우즈® 등, 선 마이크로시스템들로부터의 솔라리스®, 리눅스, 유닉스 등을 포함한다. 많은 실시예들에서 그리고 본원에 설명된 바와 같이, 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어, 디스크, 메모리 칩, 등)를 포함하는 장치(예를 들어, 케이스, 판독/기록 헤드, 등을 포함하는 하드 드라이브, 케이스를 포함하는 컴퓨터 디스크, 커넥터, 케이스 등을 포함하는 메모리 카드)일 수 있다. 다른 실시예들에서, 컴퓨터 프로그램 물건은 명령 세트들, 또는 코드 모듈들, 그 자체들을 포함할 수 있고, 컴퓨터 판독가능 매체상에 실현될 수 있다.
사용자 입력 디바이스들(608)은 정보를 컴퓨터 시스템(602)에 입력하기 위하여 모든 가능한 타입들의 디바이스들 및 메커니즘들을 포함한다. 이들은 키보드, 키패드, 마우스, 스캐너, 디지털 드로잉 패드, 디스플레이에 통합된 터치 스크린, 오디오 입력 디바이스들 이를테면 음성 인식 시스템들, 마이크로폰들, 및 다른 타입들의 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 사용자 입력 디바이스들(608)은 통상적으로 컴퓨터 마우스, 트랙볼, 트랙 패드, 조이스틱, 무선 리포트, 드로잉 테블릿, 음성 커맨드 시스템으로서 실현된다. 사용자 입력 디바이스들(608)은 통상적으로 사용자가 버튼의 클릭 등 같은 커맨드를 통해 모니터(604) 상에 나타나는 오브젝트들, 아이콘들, 텍스트 등을 선택하게 한다. 사용자 출력 디바이스(606)는 컴퓨터(602)로부터 정보를 출력하기 위하여 모든 가능한 타입들의 디바이스들 및 메커니즘들을 포함한다. 이들은 디스플레이(예를 들어, 모니터(604)), 프린터들, 비시각적 디스플레이들 이를테면 오디오 출력 디바이스들 등을 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(610)는 다른 통신 네트워크들과 디바이스들에 인터페이스를 제공하고, 유선 또는 무선 통신 네트워크(622)를 통해 다른 시스템들로부터 데이터를 수신하고 다른 시스템들, WAN 들 및/또는 인터넷으로 데이터를 송신하는 인터페이스로서 역할을 할 수 있다. 통신 인터페이스(610)의 실시예들은 통상적으로 이더넷 카드, 모뎀(전화, 위성, 케이블, ISDN), (비동기식) DSL(digital subscriber line) 유닛, FireWire® 인터페이스, USB® 인터페이스, 무선 네트워크 어댑터 등을 포함한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(610)는 컴퓨터 네트워크에, FireWire® 버스 등에 결합될 수 있다. 다른 실시예들에서, 통신 인터페이스(610)는 컴퓨터(602)의 마더보드 상에 물리적으로 통합될 수 있고, 그리고/또는 소프트웨어 프로그램 등일 수 있다.
RAM(618) 및 비휘발성 저장 드라이브(620)는 실행가능한 컴퓨터 코드, 휴먼-판독가능 코드 등을 비롯하여, 본 발명의 컴퓨터-프로그램 물건 실시예들과 같은 데이터를 저장하도록 구성된 유형의 컴퓨터-판독가능 매체의 예들이다. 다른 타입들의 유형의 컴퓨터-판독가능 매체는 플로피 디스크들, 착탈식 하드 디스크들, 광학 저장 매체, 이를 테면, CD-ROM들, DVD들, 바코드들, 반도체 메모리들, 이를 테면, 플래쉬 메모리들, 판독 전용 메모리들(ROM들), 배터리 백업형 휘발성 메모리들, 네트워크식 저장 디바이스들 등을 포함한다. RAM(618)과 비휘발성 저장 드라이브(620)는, 상술된 바와 같이 본 발명의 다양한 실시예들의 기능을 제공하는 기본 프로그래밍 및 데이터 구성들을 저장하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 기능을 제공하는 소프트웨어 명령 세트들은 컴퓨터-판독가능 매체(612), RAM(618), 및/또는 비휘발성 저장 드라이브(620)에 저장될 수 있다. 이러한 명령 세트들 또는 코드는 프로세서(들)(614)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체(612), RAM(618), 및/또는 비휘발성 저장 드라이브(620)는 또한 본 발명에 따라 사용되는 데이터 및 데이터 구조들을 저장하기 위한 리포지터리를 제공할 수 있다. RAM(618) 및 비휘발성 저장 드라이브(620)는, 프로그램 실행 동안 명령들과 데이터를 저장하는 메인 RAM(random access memory) 및 고정 명령들이 저장되는 ROM(read-only memory)을 포함하는 다수의 메모리들을 포함할 수 있다. RAM(618) 및 비휘발성 저장 드라이브(620)는, 프로그램 및/또는 데이터 파일들의 지속적인(비휘발성) 저장소를 제공하는 파일 저장 서브시스템을 포함할 수 있다. RAM(618) 및 비휘발성 저장 드라이브(620)는 또한, 착탈식 저장 시스템, 이를 테면, 착탈식 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
버스 서브시스템(616)은, 컴퓨터(602)의 다양한 컴포넌트들 및 서브시스템들로 의도한 대로 서로 통신할 수 있게 하는 메커니즘을 제공한다. 버스 서브시스템(616)이 하나의 버스로 개략적으로 도시되었지만, 버스 서브시스템의 대안적인 실시예들은 컴퓨터(602) 내부의 다수의 버스들 또는 통신 경로들을 활용할 수 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현의 경우, 방법론들은 본원에 설명된 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 절차들, 기능들 등)로 구현될 수 있다. 명령들을 유형적으로 수록하는 임의의 머신-판독가능 매체는 본원에 설명된 방법론들을 구현하는 데에 사용될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 코드들이 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 프로세서 외부에서 구현될 수 있다. 본원에 사용된 것으로서, 용어 "메모리"는 장기, 단기, 휘발성, 비휘발성, 또는 다른 저장 매체를 지칭하고, 임의의 특정 타입의 메모리 또는 메모리들의 수, 또는 메모리가 저장되는 매체의 타입으로 제한되지 않을 것이다.
또한, 본원에 개시된 바와 같이, 용어 "저장 매체"는 ROM(read only memory), RAM(random access memory), 자기 RAM, 코어 메모리, 자기 디스크 저장 매체들, 광학 저장 매체들, 플래시 메모리 디바이스들 및/또는 정보를 저장하기 위한 다른 머신 판독가능 매체들을 비롯하여, 데이터를 저장하기 위한 하나 또는 그 초과의 메모리들을 나타낼 수 있다. 용어 "머신-판독가능 매체"는 휴대용 또는 고정식 저장 디바이스들, 광학 저장 디바이스들, 무선 채널들, 및/또는 명령(들) 및/또는 데이터를 포함하거나 또는 전달하는 저장할 수 있는 다양한 다른 저장 매체들을 포함하지만, 이것으로 제한되지 않는다.
도 7은 일 실시예에 다른 스케줄 최적화 프로그램을 구현하고 관리하기 위한 프로세스(700)를 도시한다. 이해를 촉진시키기 위해서, 프로세스(700)는 도 1, 도 2 및 도 8과 관련하여 설명되지만, 프로세스(700)의 실시예들이 도 1, 도 2 및 도 8과 관련하여 설명된 예시적인 시스템들 및 장치로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다.
도 1을 간단히 참고하면, 주택들(150A-150N) 중 하나 또는 그 초과에 대한 세트포인트 온도들의 스케줄이 임의의 주어진 시각에 최적화될 수 있다. 어떤 경우들에서, 에너지 관리 시스템(130)에 의해 관리된 모든 주택들에 대한 세트포인트 온도들의 스케줄이 최적화될 수 있다. 다른 경우들에서, 에너지 관리 시스템(130)에 의해 관리된 주택들의 서브세트들을 위한 세트포인트 온도들의 스케줄이 최적화될 수 있다. 서브세트들은 다양한 방식들로 정의될 수 있다. 예를 들어, 이들은 에너지 리소스들을 제공하는 유틸리티(즉, 동일한 유틸리티 회사에 의해 에너지가 공급되는 모든 주택들(150A-150N)의 서브세트), 주택들의 지리적 위치, 주택들이 위치하는 환경의 특징들, 주택들의 특징들(예를 들어, 열 보유성), 주택 거주자들의 부(예를 들어, 순수 재산, 연간 수입 등)등에 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 예상되는 에너지 절감치들에 기초하여 결정될 수 있는 주택들(150A-150N)의 서브셋은 스케줄 최적화 프로그램에 부분적으로 또는 전체로 관여하는 그러한 서브셋이었다. 예를 들어, 스케줄 최적화의 구현으로부터 발생되는 에너지 소비에 있어서의 원하는 감소치가 (예를 들어, 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120), 에너지 관리 시스템(130), 또는 시스템(100)의 다른 엔티티에 의해) 결정될 수 있다. 스케줄링 최적화 프로그램에 부분적으로 또는 전적으로 관여하는 주택들(150A-150N)의 특정 서브셋의 예상되는 에너지 절감량이 이후 결정되고 원하는 양과 비교될 수 있다. 예상되는 에너지 절감치가 원하는 에너지 감소치를 만족하는지, 초과하는지, 또는 부족한지 여부에 기초하여, 서브세트의 사이즈가 증가되거나 또는 감소될 수 있다. 이러한 방식으로, 스케줄 최적화 프로세스의 제시에 의해 교란되는 주택들(150A-150N)의 수를 유리하게 감소시키면서 원하는 에너지 감소가 달성될 수 있다. 다음 설명의 실시예들이 전체에 걸쳐 에너지 소비의 '감소치들'로서 설명되었지만, 다른 실시예들에서, 에너지 소비의 '시프트(shift)들' 및/또는 에너지 비용의 감소가 유사하게 적용될 수 있으며, 에너지 소비가 일 시간 기간으로부터 다른 시간 기간으로 시프트된다는 것을 인식해야 한다.
도 7로 돌아가면, 동작(702)에서, 스케줄 최적화를 위한 자격 요건들이 결정된다. 이러한 요건들은 자격 팩터의 세트로서 구현될 수 있으며, 각각의 팩터는 에너지 컨슈머(즉, 주택)가 특정 스케줄 최적화 프로그램에 참여할 자격이 있는지 여부를 결정하는 데에 사용된다. 예를 들어, 디바이스(예를 들어, 온도 조절 장치)가 어그레시브 학습 모드와 같은 특정 학습 모드에 여전히 있는지 여부가 자격 팩터일 수 있다. 다른 예를 들면, 예상되는 에너지 절약들이 어떤 값을 초과하는지 여부가 자격 팩터일 수 있다. 임의의 특정 구현에 사용되는 자격 팩터들의 수와 타입은 특정 실시예에 의존하여 변할 수 있다. 또한, 자격 인자들 중 일부 또는 전부는 시스템(100)의 하나 또는 그 초과의 엔티티들에 의해 설정될 수 있는 하나 또는 그 초과의 파라미터들에 의해 정의될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 예를 들어, 예상되는 에너지 절약들이 어떤 값을 초과하는지 여부를 결정할 경우 사용되는 값은 상기 언급된 엔티티들 중 하나에 의해 설정될 수 있고 특정 구현들에 기초하여 상이할 수 있다. 또한, 각각의 자격 팩터가 자격에 유리하게 또는 불리하게 결정에 영향을 미치도록 가중될 수 있고, 그리고/또는 자격 팩터들 중 하나 또는 그 초과이 자격에 유리한 또는 불리한 결정의 독립적인 결정요인일 수 있다. 예를 들어, 디바이스가 일기 예보에 액세스하지 않는 경우, 다른 자격 팩터들이 만족되더라도, 디바이스는 스케줄 최적화를 할 자격이 없을 수 있다.
일단 스케줄 최적화할 자격 요건들이 결정되면, 동작(704)에서, 스케줄 최적할 자격이 있는 디바이스들이 식별된다. 예를 들어, 스케줄 최적화할 자격이 있는 주택들(150A-150N)의 하나 또는 그 초과의 온도 조절 장치들이 식별될 수 있다. 식별된 디바이스들 각각은 상기 언급된 요건들을 만족하는 디바이스들이다.
도 8로 간단히 돌아가면, 도 8은 실시예에 따른 스케줄 최적화할 자격이 있는 디바이스들을 식별하기 위한 프로세스(704)를 도시한다. 이 프로세스에 따르면, 다수의 자격 팩터들이 분석되어 에너지 컨슈머가 본 실시예에 따른 스케줄 최적화 프로세스에 참여할 자격이 있는지 여부를 결정한다. 언급된 바와 같이, 팩터들 중 일부가 그들 자신에 대해 결정적일 수 있는 반면 다른 팩터들은 전체 자격 레벨을 나타내도록 가중될 수 있다. 자격 레벨은 자격 없음(예를 들어, 0)부터 매우 자격 있음(예를 들어, 100)까지 어디든지 포함할 수 있다. 특정 에너지 컨슈머가 스케줄 최적화 프로그램에 참여하기 위해 식별되는지 여부는 이와 같이, 그들의 자격 레벨이 원하는 자격 레벨을 만족시키는지 여부에 의존할 수 있다. 자격 팩터들 중 일부 또는 전부를 정의하는 파라미터들에 추가하여 또는 그에 대한 대안으로서 자격 레벨이 동작(702)에서 결정될 수 있다.
동작(704A)에서, 구조물(예를 들어, 구조물(250))에서의 환경 관리 시스템(예를 들어, HVAC(203))을 제어하는 디바이스(예를 들어, 온도 조절 장치(202))가 특정 학습 모드, 예를 들어, '어그레시브' 학습 모드에 있는지 여부가 결정된다. 예를 들어, 지능적, 멀티-센싱, 네트워크-연결식 온도 조절 장치(202)는 하나 또는 그 초과의 학습 알고리즘들에 의해 구현될 수 있음으로써, 온도 조절 장치(202)가 온도 조절 장치(202)와 연관된 구조물의 점유자들의 경향들 및 선호들을 학습한다. 온도 조절 장치(202)는 상이한 시각들에 대한, 상이한 점유자들 등에 대한 바람직한 온도, 습도 등을 학습할 수 있다. 온도 조절 장치(202)는 다수의 학습 모드들을 구현할 수 있으며, 최초 학습 모드는 사용자 선택들에 공격적으로 응답한다. 즉, 학습 모드는 점유자들에 의해 실시된 온도 셋팅들과 변경들에 상당한 가중치를 제공한다. 최초 학습 모드는 예를 들어, 1주, 2주, 3주 등의 특정 지속기간 동안, 또는 특정 양의 온도 셋팅들과 조정들이 기록될 때까지 지속될 수 있다.
최초 학습 모드의 종료 시, 점유자들의 실질적인 선호들 및 경향들이 인식되어야 한다. 따라서, 온도 조절 장치(202)는 리파이닝 학습 모드와 같은 제 2 학습 모드에 진입할 수 있다. 리파이닝 모드는, 점유자들에 의해 이루어진 변경들이 최초 학습 모드 동안 이루어진 변화들에 비해 가중치가 훨씬 더 작다는 점에서 최초 학습 모드에 비해 훨씬 덜 공격적일 수 있다. 다양한 특정 학습 알고리즘들이, 2012년 9월 30일에 출원되고 공동으로 양수된 미국 시리얼 넘버 제13/632,041호(참조 번호 제NES0162-US호) 추가로 설명되며, 상기 출원의 내용은 모든 목적들을 위해 그 전체가 본원에 인용에 의해 포함된다.
실시예들이 구조물의 점유자들의 경향들과 선호들을 학습하는 온도 조절 장치(202)로 반드시 제한될 필요가 없고, 오히려, 학습 알고리즘들은 스마트 홈 환경(200) 및/또는 에너지 관리 시스템(130)과 관련하여 설명된 전자 디바이스들 중 임의의 하나 또는 그 초과의 것에 포함될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 임의의 이벤트에서, 이러한 디바이스들이 어그레시브 학습 모드에 여전히 있을 경우, 이들은 스케줄 최적화 프로세스에 참여하기 위해 적절하지 않을 수 있고, 따라서, 이는 자격에 불리하게 가중될 수 있다. 대조적으로, 이러한 디바이스들이 어그레시브 학습 모드를 나올 경우, 이는 자격에 유리하게 가중될 수 있다.
동작(704B)에서, 에너지 컨슈머의 구조물과 연관된 하나 또는 그 초과의 디바이스들이 일기 예보 정보에 액세스했는지 여부가 결정된다. 예를 들어, 온도 조절 장치(202)가 구조물 근방의 날씨에 대한 일기 예보를 수신하도록 동작가능한지 여부가 결정될 수 있다. 다른 실시예들에서, 구조물과 연관된 디바이스들이 일기 예보 정보에 액세스할 필요가 없고, 오히려 이러한 정보는 에너지 관리 시스템(130)과 같은 다른 엔티티들에 의해 획득될 수 있다. 하나 또는 그 초과의 디바이스들 또는 엔티티들이 일기 예보 정보에 액세스했다고 결정되는 경우, 이는 자격에 유리하게 가중될 수 있고; 그렇지 않은 경우, 이는 자격에 불리하게 가중될 수 있다.
동작(704C)에서는, 구조에서 환경 관리 시스템(예를 들어, HVAC 시스템, 냉각 시스템, 가열 시스템 등)이 설치되어 동작 가능하고 제어 가능한지가 결정된다. 예를 들어, 서모스탯(202)은 서모스탯의 유선 커넥터들에 대한 접속들을 통해 특정 타입의 환경 관리 시스템의 설치를 검출할 수 있다. 특정 타입의 환경 관리 시스템의 설치를 검출하기 위한 한 가지 특정 기술은 2011년 3월 1일자 출원된, 본원과 양수인이 동일한 미국 일련번호 제13/038,191호(참조번호 제NES0009-US호)에 개시되어 있으며, 이 출원은 모든 목적들로 그 전체가 인용에 의해 포함된다. 또한, 서모스탯(202)은 부착된 환경 관리 시스템이 예를 들어, 서모스탯(202)에 의해 동작 가능하고 제어 가능한지를 결정하는 데 비슷하게 사용될 수도 있다. 예를 들어, 서모스탯(202)은 부착된 냉각 시스템을 제어하여 구조를 냉각하려는 시도를 할 수도 있다. 그 뒤에 서모스탯(202)의 온도 센서들이 하락하는 외부 온도와 같은 팩터들의 결과일 가능성은 없는 내부 온도의 감소를 측정한다면, 서모스탯(202)은 부착된 냉각 시스템이 동작 가능하고 제어 가능하다고 추정할 수도 있다. 부착된 환경 관리 시스템이 동작 가능하고 제어 가능한지를 결정하기 위한 다른 기술들은 위에 미국 일련번호 제13/038,191호에 개시되어 있다. 환경 관리 시스템이 설치되어 동작 가능하고 제어 가능하다고 결정된다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있다. 이에 반해, 환경 관리 시스템이 설치되거나, 동작 가능하거나 또는 제어 가능하지 않다고 결정된다면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704D)에서 충분한 HVAC 사용량의 히스토리가 존재하는지 여부가 결정된다. 예를 들어, 서모스탯(202)은 HVAC(203)가 동작중이었고 적어도 일정 기간의 시간 동안 서모스탯(202)에 의해 제어되었는지 여부, 그리고 그 기간의 시간 동안 제어 및 연관된 환경 특징들에 관한 데이터가 레코딩되었음을 결정할 수도 있다. 이러한 데이터는 예를 들어, (동작(704F)과 관련하여 뒤에 설명되는 바와 같이) 사용량 모델을 생성하는 데 사용되는 데이터, 예컨대 실내 온도, 실외 온도, 및 HVAC(203)에 의해 소모되는 에너지량을 나타내는 정보를 포함할 수도 있다. 히스토리가 충분한지 여부는 히스토리가 2%, 5%, 10%, 그 사이의 범위, 또는 2% 미만 또는 10% 초과의 퍼센티지와 같은 특정 퍼센티지 내에서의 에너지 소모를 정확히 예측하는 사용량 모델을 생성하기에 충분한지 여부를 기초로 결정될 수도 있다. 일부 실시예들에서, 일주일치의 데이터가 충분할 수도 있고, 한 달치의 데이터가 충분할 수도 있고, 데이터 1주 미만, 1달 초과, 또는 1주일 내지 1달 사이의 듀레이션 동안의 데이터량이 충분할 수도 있다. 어떤 경우들에는, 데이터 누적을 위한 시간 기간은 스케줄 최적화를 위한 자격을 얻기 위한 요건들이 결정되는 시간, 및/또는 스케줄 최적화가 실행될 것으로 예상되는 시간과 관련이 있을 수도 있다. 예를 들어, 자격 취득 직전 일주일 동안 데이터가 누적되었는지 여부가 결정될 수도 있다.
동작(704E)에서, 구조에서 환경 관리 시스템(예를 들어, HVAC)을 제어하는 디바이스가 무선 통신 능력들을 갖는지 여부가 결정된다. 예를 들어, 서모스탯(202)이 리모트 서버(264) 및/또는 에너지 관리 시스템(130)과 무선 통신할 수 있는지 여부가 결정될 수도 있다. 무선 통신할 수 있다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있고, 그렇지 않으면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704F)에서 스케줄 최적화 프로세스에 참여하는 식별된 에너지 컨슈머의 결과로서 발생할 가능성이 있는 에너지량 감소가 임계값을 초과하는지 여부가 결정된다. 발생할 가능성이 있는 에너지량 감소는 세트포인트 온도들에 대한 에너지 컨슈머의 원래 스케줄, 세트포인트 온도들에 대한 예상되는 수정된 스케줄, 주어진 실외 온도들에 대해 실제 실내 온도들을 달성하기 위해 소모되는 에너지량에 관한 추정치, 일기 예보, 및/또는 다양한 추가 또는 대안 팩터들과 같은 다수의 팩터들을 사용하여 결정될 수도 있다.
하나의 특정 실시예에서, 사용량 추정기는 특정 실내 온도를 달성하도록 또는 주어진 실외 온도에 대한 특정 세트포인트 온도에 따라 제어되도록 HVAC 시스템에 의해 소모되는 에너지량을 추정할 수도 있다. 예를 들어, 시간에 따라 HVAC에 의해 소모되는 에너지는 구조와 연관된 실내(실제 또는 세트포인트 온도) 및 실외 온도들과 함께 레코딩될 수 있다. 주어진 온도 세트포인트들의 특정 스케줄 및 일기 예보가 주어진 경우에 이후에 에너지 소모를 추정하기 위한 사용량 모델을 생성하도록 라인 또는 곡선이 결과적인 데이터에 적합할 수도 있다. 일부 실시예들에서, HVAC 런타임이 (제 1 상수 × 타깃 실내 온도) + (제 2 상수 × 실외 온도) + 제 3 상수와 같은 선형 모델이 구현될 수도 있는데, 여기서 임의의 주어진 날 동안 HVAC 런타임은 HVAC 시스템이 작동 상태(예를 들어, 열이 가해지거나, 에어 컨디셔닝 시스템이 켜지는 등)에 있도록 지시를 받는 총 시간이고, 타깃 실내 온도는 시간 정규화된 실온 세트포인트이며, 실외 온도는 그날 동안의 평균 외부 온도이다. 일부 실시예들에서, 사용량 모델은 현재의 그리고 정확한 모델을 갖도록 주기적으로 또는 끊임없이 생성 및 업데이트될 수도 있다. 모델은 디바이스 자체에 의해, 예를 들어 서모스탯(202)에 의해, 또는 스마트 홈 환경의 다른 디바이스들(예를 들어, 위험 검출 유닛(204), 입구 인터페이스 디바이스(206), 벽 조명 스위치(208), 벽 플러그 인터페이스(210), 어플라이언스(212), 액세스 디바이스(266), 또는 식별된 에너지 컨슈머와 연관된 다른 전자 디바이스)에 의해, 또는 시스템(100)의 다른 엘리먼트들(예를 들어, 에너지 관리 시스템(130), 유틸리티 제공자 컴퓨팅 시스템(120) 등)에 의해 생성될 수도 있으며, 여기서 이러한 모델을 생성하는 데 사용되는 정보(예를 들어, 일기 예보, 에너지 사용량, 실내 온도)는 모델을 생성하는 디바이스(들)에 획득되거나 아니면 전달될 수 있다.
사용량 모델이 생성되었다면, 세트포인트 온도들에 대한 에너지 컨슈머의 원래 스케줄이 세트포인트 온도들의 스케줄과 비슷한 듀레이션 동안 날씨를 예측하는 일기 예보와 함께 사용량 모델에 적용되어 야기될 예상 에너지 소모량이 구현된 세트포인트 온도들의 원래 스케줄이었음을 결정할 수 있다. 세트포인트 온도들의 최적화된 스케줄은 동일한 일기 예보와 함께 다음에 동일한 사용량 모델에 적용되어, 야기될 예상 에너지 소모량이 구현된 세트포인트 온도의 최적화된 스케줄이었음을 결정할 수도 있다. 예를 들어, 위에서 설명한 선형 모델 실시예에서는, 최적화된 스케줄에 의해 정의된 온도 세트포인트들이 타깃 실내 온도로서 사용될 수도 있다. 예상되는 에너지 절감에 관한 표시를 제공하도록, 이러한 2개의 에너지 소모량들이 이후에 비교되어, 세트포인트 온도들의 최적화된 스케줄이 구현된다면 에너지 절감이 야기될 가능성이 있는지 그리고 얼마나 야기될지를 결정할 수 있다. 예상되는 에너지 절감에 대한 이러한 표시는 에너지 절감 퍼센티지, 에너지 절감의 절대량, 에너지 절감의 경제적 가치로서, 또는 다른 어떤 형태로 표현될 수도 있으며, 원하는 에너지 절감을 나타내는 값과 비교될 수도 있다. 예상되는 에너지 절감이 원하는 에너지 절감과 같거나 초과한다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있다. 이에 반해, 예상되는 에너지 절감이 원하는 에너지 절감 미만이라면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704G)에서, 세트포인트 온도들의 원래 스케줄이 최소 개수의 세트포인트들을 포함하는지 여부가 결정된다. 예를 들어, 1주일과 같은 주어진 듀레이션 동안, 세트포인트들은 매일, 시간 단위로, 분 단위로, 또는 이들 간의 어떤 간격으로(예를 들어, 1pm에, 7pm에, 그리고 8pm에) 정의될 수도 있다. 이들은 규칙적인 또는 불규칙적인 간격들로 정의될 수도 있다. 1주일과 같은 주어진 기간 동안 정의된 세트포인트들의 수가 결정되어 최소 개수와 비교될 수도 있다. 정의된 세트포인트들의 수가 최소 개수를 충족하거나 초과한다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있다. 이에 반해, 정의된 세트포인트들의 수가 최소 개수 미만이라면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704H)에서는, 구조에서 환경 관리 시스템(예를 들어, HVAC)을 제어하는 디바이스가 사용자 어카운트와 페어링되는지 여부가 결정된다. 사용자 어카운트와 페어링됨으로써, 디바이스는 에너지 관리 시스템(130)에 의해 관리되는 사용자 어카운트와 고유하게 연관된다. 많은 경우들에, 디바이스는 구조와 연관된 에너지 컨슈머에 의해 생성된 어카운트와 페어링된다. 어카운트는 에너지 관리 시스템(130)에 의해 관리되어 하나 또는 그 초과의 리모트 전자 디바이스(예를 들어, 액세스 디바이스(266))를 이용한 디바이스(예를 들어, 서모스탯(202))이 제어 및 모니터링에 대한 에너지 컨슈머 액세스를 제공할 수도 있다. 디바이스를 사용자 어카운트에 페어링하기 위한 다양한 기술들은 2011년 10월 17일자 출원된, 본원과 양수인이 동일한 미국 일련번호 제13/275,311호(참조번호 제NES0129-US호)에서 추가 설명되며, 이 출원의 내용들은 모든 목적들로 그 전체가 인용에 의해 본 명세서에 포함된다. 구조에서 환경 관리 시스템을 제어하는 디바이스가 사용자 어카운트와 페어링된다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있다. 이에 반해, 구조에서 환경 관리 시스템을 제어하는 디바이스가 사용자 어카운트와 페어링되지 않는다면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704I)에서, 에너지 컨슈머가 스케줄 최적화 프로세스에 참여할 가능성이 있는지 여부가 결정된다. 에너지 컨슈머가 스케줄 최적화 프로세스에 참여할 가능성은 과거 스케줄 최적화 프로세스들에서의 에너지 컨슈머에 의한 이전 참여 레벨들, 에너지 컨슈머의 HVAC 스케줄, DR 이벤트 동안 구조가 점유될 가능성, 에너지 컨슈머의 지리적 위치, 에너지 컨슈머의 부유함 등과 같은 다수의 팩터들을 기초로 결정될 수도 있다. 에너지 컨슈머가 DR 이벤트에 참여할 가능성이 있다면, 이는 자격에 유리하게 평가될 수도 있다. 그렇지 않으면, 이는 자격에 불리하게 평가될 수도 있다.
동작(704J)에서, 에너지 컨슈머와 연관된 구조가 주어진 기간(예를 들어, 하루) 전체에 걸쳐 적어도 특정 퍼센티지의 시간 동안 점유되지 않을 가능성이 있는지 여부가 결정된다. 구조가 점유되지 않을 가능성이 있는지 여부의 결정시, 점유 가능성 프로파일이 생성되거나 아니면 획득될 수도 있다. 점유 가능성 프로파일은 다양한 시점들에 구조가 점유될 가능성을 나타낸다. 점유 가능성 프로파일은 구조와 연관된 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에, 예컨대 서모스탯(202), 위험 검출 유닛(204), 입구 인터페이스 디바이스(206), 벽 조명 스위치(208), 벽 플러그 인터페이스(210), 어플라이언스(212), 액세스 디바이스(266), 또는 식별된 에너지 컨슈머와 연관된 다른 전자 디바이스에 포함된 하나 또는 그 초과의 점유 센서들을 사용하여 생성될 수도 있다. 이러한 디바이스들 중 하나 또는 그 초과에 의해 검출된 점유의 히스토리컬 레코드가 유지되어 점유 가능성 프로파일을 전개하는 데 사용될 수도 있다. 하나의 특정 실시예에서, 본원과 양수인이 동일하며 모든 목적들로 그 전체가 인용에 의해 포함된 미국 일련번호 제13/632,070호(참조번호 제NES0234-US)에서 설명되는 바와 같이 점유 가능성 프로파일을 전개하기 위한 기술이 사용될 수도 있다. 점유 가능성 프로파일이 어떤 기간의 적어도 특정 퍼센티지(예를 들어, 하루 중 30%) 동안 구조가 점유되지 않을 가능성이 있음을 나타낼 때, 이러한 가능성은 자격에 유리하게 평가된다. 이에 반해, 점유 가능성 프로파일이 어떤 기간의 특정 퍼센티지 동안 구조가 점유될 가능성이 있음을 나타낼 때, 이러한 가능성은 자격에 불리하게 평가된다.
도 8에 예시된 특정 동작들은 에너지 컨슈머가 특정 스케줄 최적화 프로세스에 참여할 자격이 부여되는지 여부를 결정하기 위해 다수의 팩터들을 분석하기 위한 특정 프로세스를 제공한다고 인식되어야 한다. 도 8과 관련하여 설명된 다양한 동작들은 본 명세서에서 설명된 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에서 구현되어 그에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 이들은 스마트 홈 환경(200), 에너지 관리 시스템(130) 등의 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에서 구현되어 그들에 의해 수행될 수도 있다. 대안적인 실시예들에 따라 다른 시퀀스들의 동작들이 또한 수행될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시예들은 앞서 기술된 동작들을 다른 순서로 수행할 수도 있다. 더욱이, 도 8에 예시된 개별 동작들은 개별 동작들에 적절하게 다양한 시퀀스들로 수행될 수도 있는 다수의 하위 동작들을 포함할 수도 있다. 더욱이, 특정 애플리케이션들에 따라 추가 동작들이 부가되거나 기존 동작들이 제거될 수도 있다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 많은 변형들, 수정들 및 대안들을 인식 및 이해할 것이다.
이제 도 7로 돌아가면, 스케줄 최적화에 대한 자격을 얻은 디바이스들이 식별되었다면, 동작(706)에서 이러한 디바이스들에 대한 총 예상 에너지 절감치들이 결정될 수도 있다. 예상되는 에너지 절감치들은 스케줄 최적화 프로세스에서 에너지 컨슈머들의 완전한 또는 심지어 부분적인 참여를 기초로 결정될 수도 있다. 완전한 참여가 추정된다면, 동작(704F)과 관련하여 설명한 것과 같은 예상되는 에너지 절감치가 결정되고 식별된 디바이스들 전부에 대해 합쳐질 수도 있다. 부분적인 참여가 추정된다면, 이러한 예상되는 에너지 절감치는 어떤 팩터만큼 감소될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 식별된 디바이스들이 스케줄 최적화 프로세스에 완전히 참여할 가능성은 예를 들어, 히스토리컬 참여 레벨들을 기초로 결정되어, 감소되는 예상 에너지 절감치를 결정하는 데 사용될 수도 있다.
동작(708)에서, 예상되는 에너지 절감치들이 원하는 절감치들과 같은 지를 결정한다. 예상되는 에너지 절감치들이 원하는 절감치들과 같다면, 프로세싱은 동작(710)으로 계속될 수 있으며, 동작(710)에서는, 식별된 디바이스들의 세트포인트 온도들의 스케줄이 최적화된다. 예상되는 에너지 절감치들이 원하는 절감치들과 같지 않다면, 프로세싱은 동작(712)으로 계속될 수 있으며, 동작(712)에서는, 자격 요건들이 수정된다. 그러한 수정은, 예상되는 절감치들이 원하는 절감치들 미만인 경우, 예를 들어, 자격 요건들을 감소시키는 것(예를 들어, 요건들의 수를 감소시키거나, 하나 또는 그 초과의 요건들을 정의하는 파라미터들을 감소시키는 것 등)을 포함할 수 있다. 그러한 수정은 또한, 또는 대안적으로는, 예상되는 절감치들이 원하는 절감치들 보다 큰 경우, 예를 들어, 자격 요건들을 증가시키는 것을 포함할 수 있다. 자격 요건들을 변화시킨 결과로서, 스케줄 최적화를 위해 식별되는 디바이스들의 개수가 변경될 수 있으며, 그에 따라, 예상되는 에너지 절감치들도 변경될 것이다.
도 7에 도시된 구체적인 동작들은 실시예에 따른 스케줄 최적화 프로그램을 구현하고 관리하기 위한 특정 프로세스를 제공한다는 것을 이해해야 한다. 도 7과 관련하여 설명되는 다양한 동작들은, 본원에서 설명되는 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에서 구현되고 그러한 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이들은, 스마트 홈 환경(200), 에너지 관리 시스템(130) 등에서 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에서 구현되고 그러한 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에 의해 수행될 수 있다. 다른 시퀀스들의 동작들이 또한, 대안적인 실시예들에 따라 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시예들은 상기에서 약술한 동작들을 다른 순서로 수행할 수 있다. 또한, 도 7에 도시된 개별적인 동작들은, 개별적인 동작들에 대해 적절한 다양한 시퀀스들로 수행될 수 있는 다수의 서브-동작들을 포함할 수 있다. 또한, 특정 애플리케이션들에 따라, 추가적인 동작들이 추가되거나 기존의 동작들이 제거될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 예상되는 에너지 절감치들이 원하는 에너지 절감치들을 충족시키거나 초과하는 것으로 결정된다면, 프로세싱은 동작(710)으로 계속될 수 있으며, 동작(710)에서, 식별된 디바이스들의 스케줄들이 최적화된다. 당업자는 많은 변화들, 수정들 및 대안들을 인식하고 이해할 것이다.
본원에서 설명되는 다양한 실시예들은 유익하게는, 임의의 타입의 세트포인트 최적화 프로세스가 착수되기 전에, 착수되는 동안, 그리고/또는 착수된 후에, 에너지 소비자의 요구들이 요청된다는(solicited) 점에서, 스케줄 최적화의 환경에서 에너지 소비자에 의한 탁월한 레벨의 HVAC 제어를 제공한다. 예를 들어, 임의의 세트포인트 최적화 프로세스를 수행하기 전에 에너지 소비자의 입력을 요청하여, 에너지 소비자가 심지어 그러한 프로세스에 관여하는 것에 관심이 있는 지를 결정하는 것에 의해, 그러한 요구들을 명백히 인식하고 따를 수 있다. 다른 예에 대해, 에너지 소비자가 임의의 최적화된 스케줄을 유지하고 싶어하는지, 최적화 프로세스를 계속하고 싶어하는지, 또는 그렇지 않으면 세트포인트 온도들의 자신들의 오리지널 스케줄로 돌아가고 싶어하는 지를 결정하기 위해, 에너지 소비자로부터의 입력은, 세트포인트 최적화 프로세스 동안 또는 세트포인트 최적화 프로세스 이후에 요청될 수 있다. 이러한 방식으로, 에너지 소비자에게는, 스케줄 최적화 프로세스 이전에, 스케줄 최적화 프로세스 동안, 그리고 스케줄 최적화 프로세스 이후에 다양한 레벨들의 HVAC 시스템 제어의 권한이 주어지며(empowered), 그에 의해, 그러한 최적화 프로세스들에 참여하기 위한 에너지 소비자의 금지들(inhibitions)을 감소시킴으로써, 개별적인 에너지 절감들을 제공할 수 있을 뿐 아니라 에너지 소비자들의 집단(society)에 의한 총(aggregate) 에너지 소비의 상당한 감소들을 제공할 수 있다.
도 9는 실시예에 따른, 스케줄 최적화 프로세스를 생성하고, 제시하고, 그리고 구현하기 위한 프로세스(800)를 도시한다. 이해를 용이하게 하기 위해, 프로세스(800)는 도 1, 2, 8 및 12a와 관련하여 설명되지만, 프로세스(800)의 실시예들은 도 1, 2, 8 및 12a와 관련하여 설명되는 예시적인 시스템들 및 장치로 제한되지 않는 다는 것을 이해해야 한다.
동작(802)에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 생성된다. 스케줄은 다양한 방식들 중 하나 또는 그 초과의 방식들로 생성될 수 있다. 예를 들어, 스케줄은 서모스탯(thermostat)(202)의 사용자에 의해 세트될 수 있으며, 그리고 서모스탯(202)의 사용자 인터페이스, 액세스 디바이스(266), 및/또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해 서모스탯(202)에 저장하기 위해 입력될 수 있다. 스케줄은, 스마트 홈 환경(200)의 엔티티, 이를 테면 서모스탯(202) 자체에 의해, 서모스탯(202)과 관련된 구조들의 점유자들(occupants)의 선호들(preferences) 및 경향들(tendencies)을 학습함으로써 생성될 수 있다. 오리지널 스케줄은 스마트-홈 환경(200) 이외의 시스템(100)의 엔티티에 의해, 이를 테면, 원격 서버(264), 에너지 관리 시스템(130), 또는 시스템(100)의 다른 엔티티에 의해 생성될 수 있으며, 그리고 서모스탯(202)의 설치 전에 서모스탯(202)에 미리-프로그램될 수 있거나, 설치 후에(post-installation) 서모스탯(202)에 전달될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄은 상기 언급한 것 중 하나 또는 그 초과의 조합에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 오리지널 스케줄은 처음에 에너지 소비자에 의해 정의될 수 있고, 이후 학습을 통해 조정될(tailored)될 수 있다.
설명 목적들을 위해, 도 12a를 간단히 참조하면, 도 12a는 실시예에 따른 오리지널 세트포인트 온도들의 스케줄(900)을 도시한다. 세트포인트 온도들의 스케줄은, 하루의 특정 시간(예를 들어, 1400 시간)에서의 특정의 원하는 실내 온도(예를 들어, 73℉)를 나타내는 다수의 개별적으로 스케줄된 세트포인트 온도들(902)을 포함한다. 주어진 기간(예를 들어, 하루)에 대한 임의의 수의 개별적인 세트포인트 온도들(902)이 있을 수 있는데, 이는 그러한 주어진 기간에 대해, 실내 온도 제어 궤적(control trajectory)(904)을 정의한다. 세트포인트 온도들은, 규칙적인 간격들로(예를 들어, 15분 마다, 30분 마다, 60분 마다 등), 또는 불규칙적인 간격들로(예를 들어, 1400 시간에서, 1600 시간에서, 1700 시간에서, 그리고 1800 시간에서) 정의될 수 있다. 일 특정 실시예에서, 세트포인트 온도들의 스케줄은 일주일의 매일 마다 정의될 수 있는데, 이렇게 되면, 임의의 하나의 주어진 요일(day)에 대해 세트포인트 온도들의 동일한 스케줄이 그 요일 동안 지속적으로 반복된다. 예를 들어, 월요일에 대해 스케줄이 정의될 수 있으며, 이후 그 스케줄은 매 월요일에 대해 HVAC 시스템을 제어하는 데에 이용될 수 있다. 하지만, 실시예들은 그렇게 제한되지 않는데, 왜냐하면 스케줄들은 다른 시간 간격들로 정의될 수 있고(예를 들어, 월요일부터 금요일까지 하나의 스케줄, 토요일 및 일요일에 대해 하나의 스케줄), 반복될 수 있거나 또는 반복되지 않을 수도 있기 때문이다.
이제, 도 9로 돌아가면, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 생성되었으면, 프로세싱은 동작(804)로 계속될 수 있다. 동작(804)에서, 이용 모델이 생성된다. 이용 모델은 동작(704f)와 관련하여 이전에 설명된 바와 같이 생성될 수 있으며, 몇몇 실시예들에서는, 에너지 소비자가 스케줄 최적화 프로세스에 대한 자격이 있는지를 결정하기 위해서 생성될 수 있다.
동작(806)에서, 최적화 통지가 수신되었는 지가 결정된다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 최적화 통지는 원격 서버(264)로부터 서모스탯(202)에 전달될 수 있다. 이러한 통지는 최적화 프로세스의 파라미터들, 이를 테면, 얼마나 오래 최적화 프로세스가 지속되는지, 최적화에 있어서 날마다 또는 매주 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 대해 얼마나 많은 정도의 온도 변화가 적용되어야 하는지, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 서브-간격들로 어떻게 분할될 수 있는지, 각각의 서브-간격에 대해 세트포인트 온도들이 어떻게 변화되어야 하는지 등의 파라미터들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 그러한 파라미터들은 서모스탯(202)에 미리-저장되거나 서모스탯(202)에 사전에 전달될 수 있으며, 그리고 통지는 서모스탯(202)에게 스케줄 최적화 프로세스 또는 그러한 스케줄 최적화 이전의 자격 프로세스를 개시할 것을 지시할 수 있다. 최적화 통지가 수신되지 않았다면, 프로세싱은 동작(808)으로 계속될 수 있으며, 동작(808)에서는, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 따라 HVAC 시스템이 제어된다. 최적화 통지가 수신된다면, 프로세싱은 동작(810)으로 계속될 수 있다.
동작(810)에서, 자격 요건들이 만족되는 지를 결정한다. 예를 들어, 도 8과 관련하여 설명된 바와 같이, 서모스탯(202)은 다양한 자격 팩터들 중 하나 또는 그 초과이 만족되는지를 결정할 수 있다. 자격 팩터들이 만족되지 않는 다면, 프로세싱은 동작(808)으로 돌아갈 수 있으며, 동작(808)에서는, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 따라 HVAC 시스템이 제어된다. 자격 팩터들이 만족된다면, 프로세싱은 동작(812)으로 계속될 수 있다.
동작(812)에서, 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션이 에너지 소비자에게 제시된다. 예를 들어, 서모스탯(202)(또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 엘리먼트(들), 이를 테면 액세스 디바이스(266))은, 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션을 디스플레이할 수 있거나, 또는 그렇지 않으면 스마트 홈 환경(200)과 관련된 점유자들에게 전달할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 그러한 옵션을 전달하는 것에 부가하여, 스케줄 최적화 프로세스, 얼마나 오래 프로세스가 취해질 것으로 기대되는지, 그러한 프로세스로부터 비롯되는 예상되는 에너지 절감들을 기술하는 부가적인 정보, 또는 에너지 소비자가 스케줄 최적화를 수행할지를 결정하는 것을 지원하는 데에 있어서 에너지 소비자에게 유용할 수 있는 다른 정보가 에너지 소비자에게 마찬가지로 전달될 수 있다.
동작(814)에서, 사용자가 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션을 수락했는지가 결정된다. 사용자가 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션을 수락하지 않았다면, 프로세싱은 동작(808)으로 돌아갈 수 있으며, 동작(808)에서는, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 따라 HVAC 시스템이 제어된다. 사용자가 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션을 수락했다면, 프로세싱은 동작(816)으로 계속될 수 있다. 사용자는 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션의 수락을 다양한 방식들 중 하나 또는 그 초과의 방식들로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자는 서모스탯(202)의 입력/출력 엘리먼트(또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 엘리먼트, 이를 테면 액세스 디바이스(266))를 조작할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 에너지 소비자는 '지금 안됨(not now)' 또는 '추후 나에게 리마인드(remind me later)' 옵션을 선택함으로써 그러한 결정을 하는 것을 미룰 수 있는데, 이러한 경우, 스케줄 최적화를 수행하기 위한 옵션은 적어도 일시적으로 서스펜딩되거나(suspended) 또는 그렇지 않으면, 서모스탯(202) 또는 에너지 소비자와 관련된 다른 전자 디바이스 상의 다른 메뉴 옵션으로 레리게이팅된다(relegated).
동작(816)에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 최적화된다. 스케줄은, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 유지되거나 그렇지 않으면 실시되는 경우에 소비되는 에너지의 양과 비교하여, HVAC 시스템이 소비하는 에너지의 양을 감소시키도록 최적화될 수 있다. 이는, 예를 들어, HVAC 시스템이 가열 모드에 있는 경우에는 오리지널 스케줄의 세트포인트 온도들을 감소시킴으로써, 또는 HVAC 시스템이 냉각 모드에 있는 경우에는 오리지널 스케줄의 세트포인트 온도들을 증가시킴으로써, 또는 이들의 어떠한 조합을 수행함으로써 이루어질 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 스케줄은, 에너지 소비 감소 이외의 또는 에너지 소비 감소에 부가하는 목적들을 위해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 오리지널 스케줄은: (1) 시간대별 가격책정(time-of-use pricing)이 고려되는 최적의 달러 비용 절감들을 위해 변경되도록(migrate); (2) 서머타임(Daylight Savings Time)의 1-시간 시간 시프트로부터 비롯되는 영향을 점차적으로 감소시키기 위해(즉, 즉각적인 세트포인트 조정들) 변경되도록; (3) 구조의 점유자들에게 증가된 건강 이득들을 제공하는 스케줄(예를 들어, 점유자들에게 더 일찍 자고, 더 일찍 일어나는 것 등을 격려하는 스케줄)로 변경되도록; (4) "먼데이 나잇 풋볼(Monday Night Football)" 스케줄을 위해 변경되도록(예를 들어, 풋볼 시즌 이전의 3주에 걸쳐서, 취침시간 온도 세트포인트가 월요일 밤마다 10PM의 정상 시간으로부터 월요일 밤마다 1AM으로 천천히 변경될 수 있으며; 이후, 풋볼 시즌이 끝난 후, 3-주 기간에 걸쳐서 월요일 밤마다 10PM으로 점차적으로 변경된다) 최적화될 수 있다.
다시 말해, 오리지널 스케줄의 최적화는, 스케줄 내의 하나 또는 그 초과의 세트포인트들에 대한 '수직(vertical)' 시프트(즉, 증가된 또는 감소된 온도 세팅들) 및/또는 스케줄 내의 하나 또는 그 초과의 세트포인트들에 대한 '수평(horizontal)' 시프트(즉, 증가된 또는 감소된 시간 세팅들)를 포함할 수 있다. 많은 실시예들에서, 오리지널 스케줄의 최적화는 오리지널 스케줄로부터 최적화된 스케줄로의 느린 변경(migration)이다. 스케줄의 세트포인트 온도들이 최적화 기간 동안 눈에 띄지 않는(unnoticeable) 작은 양 만큼 조정되거나 또는 다른 방식으로 오프셋된다는 점에서, 변경은 느리다. 각각의 조정(또는 오프셋은), 그것이 인체(human body)에 의해 전형적으로 검출불가능한 온도 또는 시간 크기를 갖는 다는 점에서, 눈에 띄지 않는다. 예를 들어, 각각의 조정은 온도의 프랙션(fraction of a degree)(예를 들어, 이러한 프랙션들의 임의의 프랙션 사이의 범위에서, 1/100℉, 1/50℉, 1/20℉, 1/10℉, 1/7℉, 1/4℉, 1/2℉, 또는 1/100℉ 미만 또는 1/2℉ 초과의 프랙션 값) 및/또는 시간의 프랙션(fraction of an hour)(예를 들어, 이러한 프랙션들의 임의의 프랙션 사이의 범위에서, 1 분, 5 분, 10 분, 15 분, 30 분, 45 분, 또는 1 분 미만 또는 45 분 초과의 프랙션 값)일 수 있다. 각각의 개별적인 조정이 인체에게 눈에 띄지 않을 수 있고, 임의의 최적의 결과(예를 들어, 에너지 절감들의 현저한 감소) 자체를 달성하지 못할 수도 있지만, 최적화 기간 동안의 집합적인(aggregate) 조정들은 실제로, 점유자들에 대한 임의의 현저한 레벨들의 불편을 일으키지 않으면서(또는, 몇몇 경우들에서는, 새로운 최적의 스케줄에 대해 허용가능하도록 점유자들을 컨디셔닝(conditioning)하지 않으면서, 최적의 결과들(예를 들어, 에너지 절감들의 현저한 감소들)을 달성할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄의 최적화가 사용자 피드백에 반응할 수 있다. 예를 들어, 최적화 기간 동안, 오리지널 스케줄이 느리게 그리고 증분적으로 조절되고 있는 동시에, 에너지 컨슈머는 오리지널 스케줄에 이루어지고 있는 변경들에 반응할 수 있다. 에너지 컨슈머로부터의 피드백은 포지티브 또는 네거티브일 수 있다. 피드백이 오리지널 스케줄로부터 최선 스케줄로의 마이그레이션의 수용 또는 인컬리지먼트를 표시하는 점에서 그것은 포지티브일 수 있다. 예를 들어, 온도 세트포인트들을 감소시키도록 스케줄이 조절되고 있다면, 최적화 프로세스에 의해 이루어지고 있는 조절들과 비교하여, 피드백은 온도 세트포인트들의 늘어난 감소를 표시할 수 있다. 대안적으로, 피드백이 오리지널 스케줄로부터 최선 스케줄로의 마이그레이션의 거부 또는 디스컬리지먼트를 표시하는 점에서 그것은 네거티브일 수 있다. 예를 들어, 온도 세트포인트들을 감소시키도록 스케줄이 조절되고 있다면, 최적화 프로세스에 의해 이루어지고 있는 조절들과 비교하여, 피드백은 온도 세트포인트들의 줄어든 감소를 표시할 수 있다.
피드백이 포지티브인지 또는 네거티브인지에 따라, 오리지널 스케줄의 최적화는 사용자 피드백에 반응할 수 있다. 피드백이 포지티브라면, 최적화는 피드백을 무시할 수 있거나, 또는 몇몇 실시예들에서, 변경 레이트(예를 들어, 각각의 조절의 사이즈)를 증가시킬 수 있고 그리고/또는 오리지널 스케줄 세트포인트 온도와 최선 세트포인트 온도 사이의 차이를 증가시킬 수 있다. 그에 반해서, 피드백이 네거티브라면, 최적화는 피드백을 무시할 수 있거나, 최적화를 완전히 제거할 수 있거나, 또는 몇몇 실시예들에서, 변경 레이트를 감소시킬 수 있고 그리고/또는 오리지널 스케줄 세트포인트 온도와 최선 세트포인트 온도 사이의 차이를 감소시킬 수 있다.
일단 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 최적화되면, 프로세싱은 동작(818)으로 계속할 수 있고, 여기서 사용자는 그들이 세트포인트 온도들의 새로운 최적화된 스케줄을 유지하기를 원하는지의 여부를 질문받는다. 몇몇 실시예들에서, 일단 최적화 프로세스가 완료되면, 이 옵션이 사용자에게 제시될 수 있다(즉, 사용자 피드백을 고려하여 또는 사용자 피드백을 고려하지 않고, 오리지널 스케줄이 최선 스케줄에 마이그레이팅되었다). 또한 또는 대안적으로, 다른 실시예들에서, 사용자가 최적화를 중지하기를 원함을 표시한 경우(예를 들어, 사용자가 어떤 네거티브 피드백을 표시한 경우), 이 옵션이 사용자에게 제시될 수 있다. 하나의 특정한 실시예에서, 새로운 최선 스케줄을 유지하는 옵션은 서모스탯(202), 액세스 디바이스(266), 또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 전자 디바이스를 통해 사용자에게 제시될 수 있거나 또는 다른 방식으로 통신될 수 있다. 사용자가 예를 들어 서모스탯(202)의 입/출력 인터페이스를 통해 그들이 새로운 스케줄을 유지하기를 원하지 않음을 표시한다면, 프로세싱은 동작(808)으로 리턴할 수 있고, 여기서 HVAC는 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 따라 제어된다. 그렇지 않으면, 프로세싱은 동작(820)으로 계속할 수 있고, 여기서 HVAC는 세트포인트 온도들의 새로운 최선 스케줄에 따라 제어된다.
도 9에서 예시된 특정 동작들이 실시예에 따라 스케줄 최적화 프로세스를 생성, 제시, 및 구현하기 위한 특정 프로세스를 제공함이 인식되어야 한다. 도 9를 참조하여 설명되는 다양한 동작들은 본원에 설명되는 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에서 구현될 수 있고 이들에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이 동작들은 스마트 홈 환경(200), 에너지 관리 시스템(130) 등의 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에서 구현될 수 있고 이들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 대안적 실시예들에 따라, 동작들의 다른 시퀀스들이 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적 실시예들은 위에서 개설된 동작들을 상이한 순서로 수행할 수 있다. 또한, 도 9에 예시된 개별 동작들은 다수의 하위-동작들을 포함할 수 있고, 이 하위 동작들은 개별 동작들에 적절할 때 다양한 시퀀스들로 수행될 수 있다. 또한, 특정 애플리케이션들에 따라, 부가적인 동작들이 부가될 수 있거나, 또는 기존의 동작들이 제거될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 최적화 통지가 서모스탯에 통신되기 이전에 자격 얻음이 수행될 수 있다. 예를 들어, 서모스탯은 초기에, 이 서모스탯이 자격 요건들을 충족시키는지의 여부를 결정할 수 있고, 이후, 최적화 요청을 수신하고 반응할 수 있다. 부가하여 또는 대안적으로, 원격 서버는 특정 서모스탯이 자격 요건들을 충족시키는지의 여부를 결정할 수 있다. 이 특정 서모스탯이 자격 요건들을 충족시킨다면, 원격 서버는 에너지 컨슈머에 대한 제시를 위해 최적화 통지를 통신할 수 있다. 그렇지 않다면, 원격 서버는 심지어, 최적화 통지를 서모스탯에 통신하지 않을 수 있다.
이제 도 10을 참조하면, 도 10은 제 1 실시예에 따라 (예를 들어, 동작(816)을 참조하여 설명된 바와 같은) 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하기 위한 프로세스를 예시한다. 이해를 용이하게 하기 위해, 프로세스(800)의 실시예들이 도 1, 도 2, 및 도 9를 참조하여 설명된 예시적 시스템들 및 장치로 제한되지 않음이 이해되어야 하지만, 프로세스(816)는 도 1, 도 2, 및 도 9를 참조하여 설명된다.
동작(816A)에서는, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 식별된다. 예를 들어, 서모스탯(202)의 프로세서는 서모스탯(202)의 스토리지 엘리먼트에 저장된 세트포인트 온도들의 스케줄을 판독할 수 있다. 동작(816B)에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 증분적으로 조절된다. 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 의해 정의되는 온도 제어 궤도는, 세트포인트 온도들의 어떤 새로운 최적 스케줄에 도달하도록 증분적으로 수정될 수 있는데, 새로운 스케줄은 에너지 감소들, 비용 감소들 등의 면에서 최적일 수 있다. 온도 제어 궤도를 수정할 때, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 존재하는 세트포인트 온도들이 수정될 수 있다(예를 들어, 온도 또는 시간에서 시프팅될 수 있다). 몇몇 경우들에서, 새로운 세트포인트 온도들은 온도 제어 궤도에 대해 정의될 수 있고, 후속하여, 조절될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 경우들에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄은 시간에서의 큰 갭들을 포함할 수 있는데, 이 갭에서는 어떠한 세트포인트 온도들도 명시적으로 정의되지 않는다. 이러한 경우들에서, 그러한 갭들 내에 새로운 세트포인트 온도들을 부가함으로써 그러한 갭들이 필링될 수 있는데, 새로운 세트포인트 온도들은, 예컨대, 인접하고 이전에 정의된 세트포인트 온도들의 보간에 기초하여 정의될 수 있다.
동작(816C)에서, HVAC는 증분적으로 조절된 세트포인트 스케줄에 따라 제어된다. 예를 들어, 최적화 기간(예를 들어, 일주일) 동안 제 1 주기적 시간 인터벌(예컨대, 첫째 날)의 시작 시, 오리지널 스케줄이 조절될 수 있다. 이후, HVAC 시스템은 제 1 주기적 시간 인터벌에 대한 조절된 스케줄에 따라 제어된다. 제 2 주기적 시간 인터벌(예를 들어, 둘째 날)의 시작시, 이전 주기적 시간 인터벌(예를 들어, 첫째 날)에 적용되었던 스케줄이 조절될 수 있다(또는 대등하게, 오리지널 스케줄이 조절되지만, 첫째 날 동안에 이루어진 조절들 및 둘째 날에 대해 이루어진 조절들 둘 다를 고려하는 더 큰 정도로 조절될 수 있다). 이후, HVAC 시스템은 제 2 주기적 시간 인터벌에 대한 새롭게 조절된 스케줄에 따라 제어된다. 증분 조절들은 임의의 적절한 시간 기간들(예를 들어, 하루, 이틀, 사흘, 반나절, 반나절 미만의 기간, 사흘을 초과하는 기간, 또는 반나절과 사흘 사이의 기간)의 연속의 각각에 대해 적용될 수 있는데, 단일 조절들에 대한 각각의 개별 시간 기간은 전체 최적화 시간 기간과 비교하여 짧다(예를 들어, 개별 시간 기간은 하루일 수 있거나, 전체 최적화 시간 기간이 일주일일 수 있거나 또는 일주일을 초과하는 기간일 수 있다).
동작(816D)에서, 현재 또는 스케줄링된 세트포인트에 대한 사용자 변경이 수신되는지의 여부가 결정된다. 앞서 설명된 바와 같이, 구조물의 온도가 그 세트포인트 온도로 즉각적으로 변경될 것에 대한 원함을 반영하는, 기존의 세트포인트 온도에 대한 변경들은, "당면 세트포인트 온도" 또는 "현재 세트포인트 온도"에 대한 변경으로 지칭된다. 사용자는 현재 세트포인트 온도를 변경시키려는 원함을 다양한 방식들 중 임의의 하나 또는 그 초과의 방식들로 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 서모스탯(202)의 링을 회전시킬 수 있거나, 또는 액세스 디바이스(266)를 이용하여 유사한 동작을 시뮬레이팅할 수 있다. 또한, 앞서 설명된 바와 같이, 이는, 한 시간 단위로, 하루 단위로, 일주일 단위로, 한 달 단위로, 또는 세트포인트 온도들이 구조물의 미래 온도들에 대한 원함을 반영할 수 있는 다른 스케줄로 제공될 수 있는, 세트포인트 온도들에 대해 이루어지는 변경들과는 대조적이며, 이러한 세트포인트 온도들은 "스케줄링된 세트포인트 온도들" 또는 "세트포인트 온도들의 스케줄"로 지칭된다. 사용자는 또한, 세트포인트 온도들의 스케줄에 의해 정의된 하나 또는 그 초과의 세트포인트 온도들을 변경시키려는 원함을 다양한 방식들로 표시할 수 있다. 예를 들어, 서모스탯(202)의 링을 통해, 사용자는 세트포인트 온도들의 스케줄을 보기 위해 그리고/또는 변경시키기 위해 스케줄링 메뉴에 액세스할 수 있다. 사용자들은 액세스 디바이스(266)를 이용하여 유사한 동작들을 시뮬레이팅할 수 있다.
현재 또는 스케줄링된 세트포인트에 대한 사용자 변경이 수신되면, 프로세싱은 동작(816E)으로 계속할 수 있고, 여기서 HVAC 제어 및/또는 세트포인트 온도들의 스케줄이 수정된다. 몇몇 실시예들에서, 현재 세트포인트 온도에 대해 이루어지는 변경들이 그 뒤를 바로 이을 수 있거나, 또는 그렇지 않으면 서모스탯에 의해 고수될 수 있다. 예를 들어, 현재 세트포인트 온도에 대한 사용자 변경을 수신하는 것에 반응하여, 서모스탯(202)은 (최적화 프로세스에 의해 정의된 세트포인트에 반해서) 구조물의 실내 온도가 사용자 변경에 의해 정의된 현재 세트포인트 온도에 도달하게 유발하려는 시도로 HVAC 시스템을 제어할 수 있다. 또한, 현재 세트포인트 온도에 대해 이루어지는 이러한 변경들은, 동작(816B)에 따라, 스케줄링된 세트포인트들에 대한 후속 조절들을 할 때, 고려될 수 있다. 이러한 변경들은, 사용자 변경이 포지티브 피드백을 표시하는지 또는 네거티브 피드백을 표시하는지에 기초할 수 있다. 예를 들어, 사용자 변경이 포지티브 피드백을 표시한다면, 변경 레이트(즉, 하나 또는 그 초과의 후속 조절들의 사이즈)는 증가될 수 있고, 그리고/또는 오리지널 스케줄 세트포인트 온도들과 최적 세트포인트 온도들 사이의 차이는 증가될 수 있다. 다른 한편으로, 사용자 변경이 네거티브 피드백을 표시한다면, 변경 레이트(즉, 하나 또는 그 초과의 후속 조절들의 사이즈)는 감소될 수 있고, 그리고/또는 오리지널 스케줄 세트포인트 온도들과 최적 세트포인트 온도들 사이의 차이는 감소될 수 있다.
적어도 하나의 실시예에서, 스케줄링된 세트포인트들에 대해 이루어지는 변경들은, 현재 세트포인트 온도에 대해 이루어지는 변경들과는 상이하게 반응될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 스케줄링된 세트포인트에 대해 변경을 하는(예를 들어, 70°F로부터 72°F로 온도를 증가시키는) 일 실시예에서, 동작(816B)에서의 후속 조절들이 이전에 스케줄링된 세트포인트 온도(예를 들어, 70°F)에 대해 이루어지는 것이 아니라, 새롭게 스케줄링된 세트포인트 온도(예를 들어, 72°F)에 대해 조절들이 이루어질 것이다. 이에 따라, 스케줄링된 세트포인트에 대한 사용자 변경들은 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전에 통합될 수 있다. 추가로, 몇몇 실시예들에서, 새롭게 스케줄링된 세트포인트 온도에 대해 이루어지는 후속 조절들은, 앞서 설명된 그러한 수정들과 유사하게, 사용자 피드백이 포지티브인지 또는 네거티브인지에 기초하여 수정될 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 수정의 사이즈는 유사한 현재 세트포인트 온도 변경들에 대해서보다 스케줄 변경들에 대해서 더 클 수 있다.
각각의 특정한 주기적 시간 인터벌 동안, 어떠한 사용자 변경들도 수신되지 않았고 일단 주기적 시간 인터벌의 끝에 도달됨이 결정된다면, 프로세싱은 동작(816F)으로 계속할 수 있다. 동작(816F)에서, 최적화가 완료인지의 여부가 결정된다. 예를 들어, 서모스탯(202)은 최적화 시간 기간의 끝에 도달되었는지의 여부를 결정할 수 있다. 도달되지 않았다면, 프로세싱은 동작(816B)으로 리턴할 수 있고, 여기서 세트포인트 스케줄이 증분적으로 조절된다. 그렇지 않다면, 스케줄 최적화는 완료인 것으로 간주될 수 있다.
도 10에 예시된 특정 동작들이 실시예에 따라 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하기 위한 특정 프로세스를 제공함이 인식되어야 한다. 도 10을 참조하여 설명되는 다양한 동작들은 본원에 설명되는 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에서 구현될 수 있고, 이들에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이 동작들은 스마트 홈 환경(200), 에너지 관리 시스템(130) 등의 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에서 구현될 수 있고 이들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 대안적 실시예들에 따라, 동작들의 다른 시퀀스들이 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적 실시예들은 위에서 개설된 동작들을 상이한 순서로 수행할 수 있다. 또한, 도 10에 예시된 개별 동작들은 다수의 하위-동작들을 포함할 수 있고, 이 하위 동작들은 개별 동작들에 적절할 때 다양한 시퀀스들로 수행될 수 있다. 또한, 특정 애플리케이션들에 따라, 부가적인 동작들이 부가될 수 있거나, 또는 기존의 동작들이 제거될 수 있다.
이제, 도 11a 및 11b로 터닝하면, 도 11a 및 11b는 제 2 실시예에 따른, (예를 들어, 동작(816)을 참조하여 설명되는 바와 같은) 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하기 위한 프로세스를 예시한다. 이해를 용이하게 하기 위해, 프로세스(816)는 도 1, 2, 9, 12a 내지 12h, 13a 및 13b를 참조하여 설명되지만, 프로세스(816)의 실시예들이 도 1, 2, 9, 12a 내지 12h, 13a 및 13b를 참조하여 설명되는 예시적 실시예들에 제한되는 것이 아니라는 것이 이해되어야 한다. 추가로, 도 10을 참조하여 설명되는 유사한 동작들이 도 11a 및 11b를 참조하여 설명되는 동작들에 유사하게 적용될 수 있다는 것이 이해되어야 하고, 여기서, 중복 설명은 독해자의 부담을 감소시키기 위해 생략된다.
동작(816AA)에서, 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄이 식별된다. 이 동작은 동작(816A)과 유사하다. 이러한 오리지널 스케줄은, 예를 들어, 도 12a를 참조하여 설명되는 것과 유사할 수 있다. 언급된 바와 같이, 도 12a는 실시예에 따른, 오리지널 세트포인트 온도들의 스케줄을 예시한다. 이러한 예에서의 스케줄은 24 시간의 기간 동안 정의되며, 71°F와 73°F 사이의 범위를 갖는 실내 온도 제어 궤도(904)를 정의한다. 이러한 특정 스케줄에서, 리턴 시간(return time)(1800 hrs), 슬립 시간(sleep time)(2300 hrs), 웨이크 시간(wake time)(0600 hrs) 및 이탈 시간(leave time)(0830 hrs)을 포함하는 다양한 이벤트들이 정의된다. 리턴 시간은 스트럭처(structure)가 비점유 상태로부터 점유 상태로 트랜지션하는 시간을 표시할 수 있다. 슬립 시간은 점유자들이 잠자리로 가거나 잠이 드는 시간을 표시할 수 있다. 웨이크 시간은 점유자들이 잠자리에서 일어나거나 웨이크업하는 시간을 표시할 수 있다. 이탈 시간은 스트럭처가 점유 상태로부터 비점유 상태로 트랜지션하는 시간을 표시할 수 있다.
다양한 이벤트들이 다양한 방식들로 또는 다양한 방식들 중 많은 방식들로 정의될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이러한 이벤트 시간들을 (온도 조절 장치(202), 액세스 디바이스(266) 또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 전자 디바이스를 통해) 온도 조절 장치(202)에 입력할 수 있다. 또 다른 예에 있어서, 이러한 이벤트 시간들은 온도 조절 장치(202)에서 미리 세팅되거나, 사용자 외의 엔티티, 이를테면, 에너지 관리 시스템(130)으로부터의 온도 조절 장치(202)로 통신될 수 있다. 또 다른 예에 있어서, 이러한 이벤트 시간들은 온도 조절 장치(202)(또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 엘리먼트)에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 온도 조절 장치(202)는 스트럭처가 다양한 시간들에서 점유될 가능성(probability)을 표시하는 점유 가능성 프로파일을 생성할 수 있다. 이탈 시간은 스트럭처가 점유되지 않을 확률이 80%인 시간으로서 식별될 수 있다. 리턴 시간은 스트럭처가 점유될 확률이 80%인 시간으로서 식별될 수 있다. 특정 퍼센티지들은 80%일 필요가 없으나 오히려 50% 초과의 임의의 값일 수 있거나, 이들이 서로 동일할 필요가 없으나 오히려 서로 상이할 수 있다. 슬립 및 어웨이크 이벤트들은, 예를 들어, 점유 센서들, 습득된 세트포인트 변화들 등을 통해 온도 조절 장치(202)에 의해 유사하게 결정될 수 있다. 따라서, 이벤트들은 정적일 수 있거나, 점유자들의 습관들 및 경향들이 시간이 지남에 따라 진화(evolve)됨에 따라 이벤트들이 동적으로 변화할 수 있거나, 또는 따라서, 세트 포인트 온도들의 스케줄의 서브-인터벌들이 점유 가능성 프로파일에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다.
결과적으로, 스케줄 최적화는 실시간 점유 및/또는 점유 가능성에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 예를 들어, 에너지 감소들은 스트럭처가 점유되지 않거나 점유되지 않은 것으로 예상될 때 더 공격적으로 그리고 스트럭처가 점유되거나 점유된 것으로 예상될 때 덜 공격적으로 이루어질 수 있다. 일부 경우들에서, 점유자의 활동 레벨이 또한 결정될 수 있고(즉, 점유자(들)가 어웨이크 상태에 있을 가능성이 있는지 슬립 상태에 있을 가능성이 있는지가 결정됨), 여기서, 에너지 감소들은 높은 활동 레벨(예를 들어, 점유자가 어웨이크 상태에 있음)과 비교하여 낮은 활동 레벨(예를 들어, 점유자가 슬립 상태에 있음) 동안 더 공격적으로 이루어질 수 있다. 활동 레벨은, 온도 조절 장치와의 사용자 상호작용들의 타입 및/또는 주파수, 스트럭처에서의 광 조건들, 인-스트럭처 네트워크 활동 레벨들, 하루 중 시간 등을 포함하는 다양한 타입들의 정보 중 하나 또는 둘 이상으로부터 결정될 수 있다. 점유 및 활동 레벨들은 또한, 에너지 소비의 변화의 크기 및/또는 변화의 레이트에 영향을 미치지 않을 수 있지만, 또한 에너지 소비 변화들이 스케줄 최적화 기간 전반에 걸쳐 이루어지는 시간에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 높은 점유 및/또는 활동 레벨들은 스케줄 최적화 기간에서 또는 심지어 스케줄 최적화 기간 전반에 걸쳐 일찍(early) 에너지 소비의 변화들을 초래할 수 있는 반면, 낮은 점유 및/또는 활동 레벨들은 스케줄 최적화 기간에서 늦게(late) 에너지 소비의 변화들을 초래할 수 있다.
도 11a로 리턴하면, 동작(816BB)에서, 스테이지들의 수 및 각각의 스테이지의 파라미터들이 결정된다. 즉, 일부 실시예들에서, 최적의 스케줄로의 오리지널 스케줄의 최적화가 하나 또는 둘 이상의 스테이지들에서 발생할 수 있다. 각각의 스테이지는 단지 전체 최적화 기간의 일부 동안 지속될 수 있다. 예를 들어, 최적화 기간은 3주 동안 지속될 수 있다. 최적화 기간은 다수의 독립적 스테이지들로 분리될 수 있다. 예를 들어, 3주의 최적화 기간은 1주의 듀레이션을 각각 갖는 3개의 독립적 스테이지들로 분할될 수 있다. 각각의 스테이지 동안, 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서의 온도 세트포인트들의 서브세트가 조정될 수 있다. 서브세트들은 서로로부터 고유하거나, 오버랩핑될 수 있다. 스테이지가 완료되고, 그 스테이지에 대응하는 온도 세트포인트들의 서브세트가 조정되면, 후속 스테이지가 시작될 수 있다. 그 다음, 후속 스테이지에 대응하는 온도 세트포인트들의 서브세트는 두 번째 스테이지의 듀레이션 동안 조정될 수 있다. 일부 경우들에서, 이전 스테이지(들)에 대응하는 온도 세트포인트들의 서브세트는 동시에 조정될 수 있다.
예를 들어, 도 12a 내지 12h는 실시예에 따라 3개의 서브-인터벌들로 분리되는 스케줄에 대한 3-스테이지 수정을 포함하는 스케줄링된 세트포인트 최적화 프로세스에 따라 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄에 대해 이루어지는 조정들을 예시한다. 도 12a 내지 12d는 첫 번째 스테이지 동안 오리지널 스케줄에 대해 이루어지는 증분적 조정들을 예시한다. 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 시간 기간의 제 1 서브-인터벌에 대응하는 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트에 대해 조정들이 이루어지고, 여기서, 제 1 서브-인터벌은 2330 hrs와 0530 hrs 사이로 연장된다. 이러한 제 1 서브-인터벌에 대한 온도 세트포인트들은 1주일 동안 매일 1/7°F만큼 오프셋(이러한 경우, 증가)된다. 예를 들어, 도 12b는 1주일 중 첫 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(912)를 포함하는 조정된 스케줄(910)을 예시한다. 도 12c는 1주일 중 두 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(922)를 포함하는 조정된 스케줄(920)을 예시한다. 도 12d는 1주일 중 마지막 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(932)를 포함하는 조정된 스케줄(930)을 예시한다. 결과적으로, 첫 번째 주 또는 스테이지의 말에, 2330 hrs와 0530 hrs사이로 정의되는 온도 세트포인트들은 1°F 만큼 증가된다.
도 12e 및 12f는 두 번째 스테이지 동안 오리지널 스케줄에 대해 이루어지는 증분적 조정들을 예시한다. 제 1 서브-인터벌에 대한 온도 세트포인트들에 대해 설명된 조정들이 계속된다. 즉, 두 번째 주 또는 두 번째 스테이지의 코스 상에서, 제 1 서브-인터벌에 대한 온도 세트포인트들은 두 번째 주 동안 매일 1/7°F만큼 다시 증가된다. 추가로, 조정들은 또한 0830 hrs와 1730 hrs 사이로 연장되는 제 2 서브-인터벌에 대응하는 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트에 대해 이루어지고, 여기서, 온도 세트포인트들의 그 제 2 서브세트는 또한 두 번째 주 동안 매일 1/7°F만큼 증가된다. 예를 들어, 도 12e는 1주일 중 첫 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(942)를 포함하는 조정된 스케줄(940)을 예시한다. 도 12f는 1주일 중 일곱 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(952)를 포함하는 조정된 스케줄(950)을 예시한다. 두 번째 스테이지 동안 이루어지는 조정들의 결과로서, 두 번째 스테이지 또는 주의 말에, 제 1 서브-인터벌(즉, 2330 hrs와 0530 hrs 사이)에 대해 정의되는 온도 세트포인트들은 73°F의 이들의 오리지널 세트포인트 온도로부터 75°F의 조정된 세트포인트 온도로 2°F만큼 증가되고, 제 2 서브-인터벌(즉, 0830 hrs와 1730 hrs 사이)에 대해 정의되는 온도 세트포인트들은 73°F의 이들의 오리지널 세트포인트 온도로부터 74°F로 1°F만큼 증가된다.
도 12g 및 12h는 세 번째 스테이지 동안 오리지널 스케줄에 대해 이루어지는 증분적 조정들을 예시한다. 제 1 및 제 2 서브-인터벌들에 대한 온도 세트포인트들에 대해 설명된 조정들이 계속된다. 즉, 세 번째 스테이지 또는 세 번째 주의 코스 상에서, 제 1 및 제 2 서브-인터벌들에 대한 온도 세트포인트들은 다시 세 번째 주 동안 매일 1/7°F만큼 다시 증가된다. 추가로, 조정들은 또한, 1730 hrs와 2330 hrs 사이로 그리고 0530 hrs와 0830 hrs 사이로 연장되는 제 3 서브-인터벌에 대응하는 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트에 대해 이루어지고, 여기서, 온도 세트포인트들의 그 제 3 서브세트는 또한 세 번째 주 동안 매일 1/7°F만큼 증가된다. 예를 들어, 도 12g는 1주일 중 첫 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(962)를 포함하는 조정된 스케줄(960)을 예시한다. 도 12h는 1주일 중 일곱 번째 날에 대해 조정된 실내 온도 제어 궤도(972)를 포함하는 조정된 스케줄(970)을 예시한다. 세 번째 스테이지 동안 이루어지는 조정들의 결과로서, 세 번째 스테이지 또는 주의 말에, 제 1 서브-인터벌(즉, 2330 hrs와 0530 hrs 사이)에 대해 정의되는 온도 세트포인트들은 73°F의 이들의 오리지널 세트포인트 온도로부터 76°F의 조정된 세트포인트 온도로 3°F만큼 증가되고, 제 2 서브-인터벌(즉, 0830 hrs와 1730 hrs 사이)에 대해 정의되는 온도 세트포인트들은 73°F의 이들의 오리지널 세트포인트 온도로부터 75°F로 2°F만큼 증가되고, 제 3 서브-인터벌(즉, 1730 hrs와 2330 hrs 사이 그리고 0530 hrs와 0830 hrs 사이)에 대해 정의되는 온도 세트포인트들은 71°F 및 72°F의 이들의 오리지널 세트포인트 온도들 각각로부터 72°F 및 73°F 각각으로 1°F만큼 증가된다.
도 12a 내지 12h를 참조하여 설명된 조정들 및 세트포인트 스케줄들이 설명만을 목적으로 예시되고, 본 설명의 범위가 그렇게 제한되는 것이 아니라는 것이 인식되어야 한다. 예를 들어, 조정들이 온도의 증가들로서 도시되지만, 조정들은 또한 또는 대안적으로, 온도의 감소들, 세트포인트 온도들의 시간의 증가들, 또는 세트포인트 온도들의 시간의 감소들을 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 스케줄은 3개의 서브-인터벌들로 분리되는 것으로 설명되지만, 스케줄은 더 많거나 더 적은 서브-인터벌들로 분리될 수 있다. 또 다른 예에 대해, 최적화 프로세스는 동일한 수의 스테이지들 및 스케줄 서브-인터벌들을 갖는 것으로 설명되지만, 이들은 상이할 수 있다. 또 다른 예에 대해, 최적화 프로세스는 각각의 스테이지에 대한 동일한 레이트에서 온도 세트포인트들을 증가시키는 것으로 설명되지만, 이들은 스테이지들에 걸쳐 상이한 레이트들에서 또는 심지어 스테이지 내에서 조정될 수 있다. 또 다른 예에 대해, 최적화 프로세스는 각각의 서브-인터벌에 대한 동일한 레이트에서 온도 세트포인트들을 증가시키는 것으로 설명되지만, 이들은 상이한 서브-인터벌들에 대한 상이한 레이트들에서 조정될 수 있다. 또 다른 예에 대해, 최적화 프로세스는 각각의 스테이지에 대해 동일한 서브-인터벌들을 유지하는 것으로 설명되지만, 사이즈, 위치 및/또는 서브-인터벌들의 수는 스테이지별로 다를 수 있다. 또 다른 예에 대해, 최적화 프로세스는 점유자들이 어웨이크 상태에 있을 때와 비교하여 점유자들이 어슬립 상태일 때 더 공격적으로 에너지 소비를 감소시키는 것으로 설명되지만, 다른 실시예들에서, 에너지 소비는 점유자들이 어슬립 상태에 있을 때와 비교하여 점유자들이 어웨이크 상태에 있을 때 더 공격적으로 감소될 수 있다.
일부 실시예들에서, 서브-인터벌들이 전술된 사용자 이벤트들을 참조하여 정의될 수 있다는 것이 또한 인식되어야 한다. 예를 들어, 제 1 서브-인터벌은, 달리 점유자들이 어슬립 상태에 있을 가능성이 있는 인터벌을 정의하는 후속 웨이크 이벤트 및 슬립 이벤트를 참조하여 정의될 수 있다. 제 2 서브-인터벌은, 달리 스트럭처가 점유되지 않을 가능성이 있는 인터벌을 정의하는 리턴 이벤트 및 이탈 이벤트를 참조하여 정의될 수 있다. 제 3 서브-인터벌은 리턴 이벤트 및 슬립 이벤트를 참조하여 그리고 달리 스트럭처가 점유될 가능성이 있고 점유자들이 어웨이크 상태에 있는 인터벌을 정의하는 이탈 이벤트 및 웨이크 이벤트를 참조하여 정의될 수 있다.
일부 실시예들에서, 전체 조정(즉, 오리지널 스케줄과 최적의 스케줄 사이의 차)의 크기 및/또는 조정의 레이트는 전술된 사용자 이벤트들 중 하나 또는 둘 이상에 기초하여 결정될 수 있다는 것이 추가로 인식되어야 한다. 예를 들어, 전체 조정의 크기 및/또는 조정의 레이트는 스트럭처가 점유되지 않을 가능성이 있는 기간들과 비교하여 스트럭처가 점유되지 않을 가능성이 있는 기간들에 대해 더 클 수 있다. 또 다른 예에 대해, 전체 조정의 크기 및/또는 조정의 레이트는 스트럭처의 점유자들이 어웨이크 상태에 있을 가능성이 있는 기간들과 비교하여 스트럭처의 점유자들이 어슬립 상태에 있을 가능성이 있는 기간들에 대해 더 클 수 있다.
이제 도 11a로 돌아가면, 앞서 언급된 바와 같이, 동작(816BB)에서 스테이지들의 개수 및 각각의 파라미터들이 결정된다. 예를 들어, 도 12a 내지 12h와 관련하여 설명되는 바와 같이, 스테이지들의 개수는 3일 수 있다. 파라미터들은 각각의 스테이지의 특성들, 예컨대, 스테이지의 지속 시간(예를 들어, 1주일), 스테이지들의 개수(예를 들어, 3), 각각의 스테이지에 대한 서브-인터벌들의 크기(예를 들어, 2hrs) 및/또는 위치(예를 들어, 1750 hrs에 시작), 스테이지 및/또는 스테이지에 대해 정의된 서브-인터벌들에 대한 온도 세트포인트들의 조정의 레이트(예를 들어, 1/7℉), 및/또는 다른 특성들을 정의할 수 있다. 일단 스테이지들의 개수 및 각각의 스테이지의 파라미터들이 결정되면, 프로세싱은, 제 1 스테이지에 대한 스케쥴 최적화가 시작하는, 동작(816CC)으로 이어질 수 있다.
동작(816DD)에서, 1-주일 세트포인트 스케쥴(또는 상기 언급된 파라미터들에 의해 정의된 바와 같은 다른 기간)이 파라미터들에 따라 수정된다. 예를 들어, 앞서 설명된 바와 같은 몇몇 실시예들에서, 세트포인트 온도들의 본래 스케쥴은, 일주일과 같은 특정 기간 동안의 세트포인트 온도들을 정의할 수 있다. 스케쥴 세트포인트들의 그러한 기간은 상기 언급된 파라미터들에 따라 조정될 수 있다. 예를 들어, 도 12a와 관련하여, 스케쥴(900)은, 월요일과 같은 특정일 동안의 세트포인트 온도들의 스케쥴일 수 있다. 세트포인트 온도들의 전체 스케쥴은, 화요일 내지 금요일과 같은, 일주일의 다른 날들 동안의 세트포인트 온도들의 동일한 또는 유사한 스케쥴을 포함할 수 있다. 전체 스케쥴은, 토요일 및 일요일 동안의 세트포인트 온도들의, 동일한, 유사한, 또는 종종, 완전히 상이한 스케쥴을 더 포함할 수 있다. 이러한 특정 실시예에서, 전체 일주일 동안의 세트포인트 온도들의 스케쥴은 스테이지 파라미터들에 따라 조정된다. 예를 들어, 도 12b와 관련하여, 본래의 스케쥴(900)은 조정된 스케쥴(910)을 생성하도록 조정될 수 있다. 조정된 스케쥴(910)은 제 1 서브-인터벌에 대해 정의된 조정된 인도어 온도 제어 경로(912)를 포함하고, 여기서, 이러한 서브-인터벌에 대한 조정된 인도어 온도 제어 경로(912)는, 동일한 서브-인터벌에 대한 본래의 인도어 온도 제어 경로(904)와 비교하여, 1/7℉만큼 증가된다. 월요일과 같은 특정일 동안의 스케쥴을 조정하는 것에 부가하여, 화요일 내지 금요일, 토요일, 및 일요일과 같은 다른 날들 동안의 스케쥴에 대해 조정들이 유사하게 이루어질 수 있다. 몇몇 경우들에서, 제 1 서브-인터벌은 각각의 날에 대해 동일할 것이다. 사용자 이벤트들이 날들 사이에서 변화하는 경우(예를 들어, 기상 이벤트가 월요일 내지 금요일의 오전 6시로부터 토요일 및 일요일의 오전 8시로 변화함)와 같은 다른 경우들에서, 제 1 서브-인터벌은 스케쥴에 정의된 날들 중 적어도 하루 동안은 상이할 것이다. 심지어, 동일한 서브-인터벌(예를 들어, 제 1 서브-인터벌은, 거주자들이 잠들어 있을 것 같은 기간을 나타냄)이, 일-주일 스케쥴 내내 상이한 시간 기간들에 대해 정의될 수 있다고 해도, 몇몇 실시예들에서 동일한 조정들(예를 들어, 1/7℉)이 그러한 서브-인터벌에 대해 이루어질 수 있다.
일단 일-주일 세트포인트 스케쥴이 수정되면, 프로세싱은, HVAC 제어 기간이 시작하는 동작(816EE)으로 이어질 수 있다. HAVC 제어 기간은 전체 최적화 기간 미만 및 스테이지 미만의 시간 기간에 대해 정의될 수 있다. 예를 들어, HAVC 제어 기간은 하루(유사하게, 하루 미만 또는 하루 초과일 수 있음)일 수 있다. 따라서, HAVC는 그러한 하루 동안의 조정된 스케쥴(예를 들어, 조정된 스케쥴(910))에 따라 제어될 수 있다. HAVC 제어 기간 동안, (예를 들어, 자동 온도 조절기(202), 액세스 디바이스(266), 또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 컴퓨팅 디바이스들을 통한) 사용자 상호작용들이 모니터링될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 사용자 이외의 엔티티들에 의한, 예를 들어, 에너지 관리 시스템(130), 원격 서버(264), 또는 시스템(100)의 다른 엔티티에 의한 상호작용들이 유사하게 모니터링될 수 있다. 그러한 모니터링은, 스케쥴링된 세트포인트 온도들에 대한 사용자 변화들에 대한 모니터링, 현재 세트포인트 온도들에 대한 사용자 변화들에 대한 모니터링, 스케쥴 최적화를 정지시키는 사용자 표시들에 대한 모니터링, 스테이지 파라미터들에 대한 변화들에 대한 모니터링, 등을 포함할 수 있다.
동작(816FF)에서, 사용자가 현재 세트포인트 온도를 수정했는지가 결정된다. 예를 들어, 자동 온도 조절기(202)는, 사용자가, 자동 온도 조절기(202)에서, 액세스 디바이스(266)에서, 또는 스마트 홈 환경(200)의 하나 또는 그 초과의 다른 컴퓨팅 디바이스들을 통해서, 현재 세트포인트 온도를 수정했는지를 결정할 수 있다. 사용자가 현재 세트포인트 온도를 수정했다는 것이 결정되면, 그러면 프로세싱은, 현재 세트포인트 온도가 조정되어 즉시 후속되거나, 또는 그렇지 않으면 자동 온도 조절기에 의해 고수되는, 동작(816GG)으로 이어질 수 있다. HAVC 시스템이, 사용자에 의해 조정되는 바와 같은 현재 세트포인트 온도에 따라 무기한적으로 제어되지 않을 수 있다는 점이 인지되어야 한다. 대신에, 사용자-조정된 세트포인트 온도는 특정 시간 기간 동안 후속될 수 있다. 예를 들어, 사용자-조정된 세트포인트 온도는, 세트포인트 온도의 스케쥴에서 정의된 다음 세트포인트가 도착할 때까지 후속될 수 있고, 그러한 포인트에서 HAVC 시스템은 다음 세트포인트에 따라 다시 제어되기 시작할 수 있다.
동작(816HH)에서, 수정이 이루어진 시간, 및 수정의 규모, 등과 같은 수정에 관한 정보가 저장될 수 있다. 그러한 정보는, 예를 들어, 자동 온도 조절기(202)의 저장 엘리먼트에 저장될 수 있다. 반면, 동작(816FF)에서, 사용자가 현재 세트포인트 온도를 수정하지 않은 것으로 결정되면, 그러면 프로세싱은 동작(816II)으로 이어질 수 있다.
동작(816II)에서, 세트포인트 온도들의 스케쥴에서 정의된 세트포인트 온도들 중 하나 또는 그 초과를 사용자가 수정했는지가 결정된다. 예를 들어, 자동 온도 조절기(202)는, 사용자가, 자동 온도 조절기(202)에서, 액세스 디바이스(266)에서, 또는 스마트 홈 환경(200)의 하나 또는 그 초과의 다른 컴퓨팅 디바이스들을 통해, 세트포인트 온도들의 스케쥴에서 정의된 세트포인트 온도들 중 하나 또는 그 초과를 수정했는지를 결정할 수 있다. 사용자가, 세트포인트 온도들의 스케쥴에서 정의된 세트포인트 온도들 중 하나 또는 그 초과를 수정했다고 결정되면, 그러면 프로세싱은, 변화된 세트포인트(들)의 시간, 및 수정의 규모, 등과 같은 수정에 관한 정보가 저장될 수 있는, 동작(816JJ)으로 이어질 수 있다. 그러한 정보는, 예를 들어, 자동 온도 조절기(202)의 저장 엘리먼트에 저장될 수 있다. 반면, 동작(816II)에서, 사용자가, 세트포인트 온도들의 스케쥴에서 정의된 세트포인트 온도들 중 하나 또는 그 초과를 수정하지 않았다고 결정되면, 그러면 프로세싱은 동작(816KK)으로 이어질 수 있다.
동작(816KK)에서, 치명적인 인터럽트가 발생했는지가 결정된다. 치명적인 인터럽트는, 최적화가 완료되게 하는, 스케쥴 최적화에서의 임의의 인터럽션일 수 있다. 이는, 예를 들어, 사용자가, 스케쥴 최적화를 정지하고자 하는 것을 나타내는 것으로부터 비롯될 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 자동 온도 조절기(202), 액세스 디바이스(266), 및/또는 스마트 홈 환경(200)의 다른 컴퓨팅 디바이스의 입력/출력 인터페이스를 통해, 스케쥴 최적화를 정지시키는 옵션을 선택할 수 있다. 치명적인 인터럽트가 발생하면, 그러면 스케쥴 최적화는 종료될 수 있다. 그렇지 않으면, 프로세싱은 동작(816LL)으로 이어질 수 있다.
동작(816LL)에서, 제어 기간이 종료되었는지가 결정된다. 예를 들어, 제어 기간이 하루인 경우, 자동 온도 조절기(202)는, 제어 기간이, HAVC 제어 기간이 시작한 이후 대략 24시간에 종료되는 것을 결정할 수 있다. 제어 기간이 종료되지 않는 경우, 그러면 프로세싱은, 모니터링이 계속되는, 동작(816FF)으로 복귀할 수 있다. 그렇지 않으면, 프로세싱은, HAVC 제어 기간이 종료되는 것으로 결정되는, 동작(816MM)으로 이어질 수 있다.
HAVC 제어 기간이 종료되는 것으로 일단 결정되면, 프로세싱은 동작(816NN)으로 이어질 수 있다. 동작(816NN)에서, 현재 스테이지가 종료되는 것을 결정한다. 예를 들어, 제 1 스테이지가 일주일 길이인 경우, 자동 온도 조절기(202)는. 현재 스테이지가, 7개의 제어 기간들이 수행될 때까지 종료되지 않는다고 결정할 수 있다. 도 12b 내지 12d를 간략하게 참조하면, 도 12b는, 제 1 스테이지의 제 1 HAVC 제어 기간 동안의 조정된 인도어 온도 제어 경로(912)를 포함하는 조정된 스케쥴(910)을 예시하고, 도 12c는, 제 1 스테이지의 제 2 HAVC 제어 기간 동안의 조정된 인도어 온도 제어 경로(922)를 포함하는 조정된 스케쥴(920)을 예시하며, 그리고 도 12d는, 제 1 스테이지의 제 7 제어 기간 동안의 조정된 인도어 온도 제어 경로(932)를 포함하는 조정된 스케쥴(930)을 예시한다.
현재 스테이지가 종료되지 않는 것으로 결정되면, 그러면 프로세싱은, 스테이지 파라미터들에 따라 일-주일 세트포인트 스케쥴이 다시 수정되는, 동작(816DD)으로 복귀할 수 있다. 예를 들어, 도 12b 및 12c와 관련하여, 조정된 세트포인트 스케쥴(910)이 HAVC 제어 기간(예를 들어, 하루) 동안 구현된 이후, 세트포인트 스케쥴은, 조정된 스케쥴(920)에 도시된 바와 같이 다시 조정될 수 있다. 그런 다음에, 새롭게 조정된 세트포인트 스케쥴(920)은 HAVC 제어 기간 동안 구현될 수 있다. 이러한 프로세스는, 새롭게 조정된 세트포인트 스케쥴(930)이 HAVC 제어 기간 동안 구현될 때까지 반복할 수 있다.
일-주일 세트포인트 스케쥴을 수정하는 것으로 복귀하기에 앞서서, 마지막 제어 기간 동안 사용자 수정이 있었는지가 결정될 수 있다. 즉, 동작(816NN)에서, 현재 스테이지가 종료되지 않는 것으로 결정되면, 그러면 프로세싱은, 방금 종료된 HAVC 제어 기간 동안 사용자 수정이 있었는지가 결정되는, 동작(816OO)으로 이어질 수 있다. 사용자 수정은, 예를 들어, 현재 세트포인트 및/또는 스케쥴링된 세트포인트에 대한 수정을 포함할 수 있다. 사용자 수정이 없었던 것으로 결정되면, 프로세싱은, 스테이지 파라미터들에 따라 일-주일 세트포인트 스케쥴이 조정되는, 동작(816DD)으로 복귀할 수 있다. 그러나, 사용자 수정이 있었던 것으로 결정되면, 그러면 프로세싱은 동작(816PP)으로 이어질 수 있다.
동작(816PP)에서 일-주일 세트포인트 스케쥴은 스테이지 파라미터들 및 사용자 수정(들) 양자 모두에 따라 수정된다. 예를 들어, 사용자 수정이 포지티브 피드백을 나타내는 경우, 변화 레이트(즉, 하나 또는 그 초과의 다음 조정들의 크기)는 증가될 수 있고(예를 들어, 1/7℉로부터 1/5℉로), 그리고/또는 본래의 스케쥴링된 세트포인트 온도들과 최적화된 세트포인트 온도들 사이의 차이는 증가될 수 있다(예를 들어, 1℉로부터 2℉로). 반면에, 사용자 변화가 네거티브 피드백을 나타내는 경우, 변화 레이트(즉, 하나 또는 그 초과의 다음 조정들의 크기)는 감소될 수 있고(예를 들어, 1/7℉로부터 1/14℉로), 그리고/또는 본래의 스케쥴링된 세트포인트 온도들과 최적화된 세트포인트 온도들 사이의 차이는 감소될 수 있다(예를 들어, 1℉로부터 0.5℉로).
도 13a 및 13b를 간략하게 참조하면, 도 13a는, 실시예에 따른, 임의의 사용자 수정들 없이, 3-스테이지 스케쥴 최적화 동안의 시간(1000)에 걸친 증가하는 스케쥴 조정들의 규모(즉, 온도 오프셋들의 규모)를 예시한다. 예를 들어, 도 12a 내지 12d와 관련하여 설명된 스테이지인 제 1 스테이지의 경우, 일-주일 스테이지 중 각가의 날에서, 제 1 서브-인터벌 동안의 스케쥴링된 온도 세트포인트들이, 각각의 날마다, 1/7℉만큼 조정된다(예를 들어, 증가된다). 제 1 스테이지를 바로 뒤따르는 제 2 스테이지 동안, 제 1 서브-인터벌 동안의 스케쥴링된 온도 세트포인트들은, 제 2 스테이지의 각각의 날마다, 1/7℉만큼 다시 조정되고, 그리고 제 2 서브-인터벌 동안의 스케쥴링된 온도 세트포인트들은, 제 2 스테이지의 각각의 날마다, 1/7℉만큼 조정된다. 그런 후에, 제 2 스테이지를 바로 뒤따르는 제 3 스테이지 동안에, 제 1 서브-인터벌 및 제 2 서브-인터벌 중 각각의 서브-인터벌 동안의 스케쥴링된 온도 세트포인트들은, 제 3 스테이지의 각각의 날마다, 1/7℉만큼 다시 조정되고, 그리고 제 3 서브-인터벌 동안의 스케쥴링된 온도 세트포인트들은, 제 3 스테이지의 각각의 날마다, 1/7℉만큼 조정된다.
도 13b는, 실시예에 따른, 다양한 사용자 수정들이 있는, 3-스테이지 스케쥴 최적화 동안의 시간(1050)에 걸친 증가하는 스케쥴 조정들의 규모를 예시한다. 다양한 사용자 수정들은, 네거티브 및 포지티브 피드백의 규모에 기초한, 스케쥴 조정들에 대한 변화들을 포함하여, 그러한 네거티브 및 포지티브 피드백 양자 모두를 나타내는 사용자 수정들을 포함한다.
하나의 특정 예에서, 스테이지 1의 제 5 일 동안의 사용자 수정은 네거티브 피드백을 나타낸다. 예를 들어, 사용자는 현재 세트포인트 온도의 온도를 감소시킬 수 있고 그리고/또는 스케쥴링된 세트포인트 온도의 온도를 감소시킬 수 있다. 몇몇 경우들에서, 현재 세트포인트 온도에 대한 감소가 제 1 서브-인터벌 동안 수행될 수 있는 반면에, 다른 경우들에서는, 감소는 제 1 서브-인터벌 이외의 서브 인터벌들 동안에 수행될 수 있다. 유사하게, 몇몇 경우들에서, 스케쥴링된 세트포인트 온도의 온도에 대한 감소는 제 1 서브-인터벌 내에서 정의된 스케쥴링된 세트포인트 온도의 온도에 대한 감소일 수 있는 반면에, 다른 경우들에서는, 스케쥴링된 세트포인트 온도의 온도에 대한 감소는 제 1 서브-인터벌 이외의 서브 인터벌들에서 정의된 스케쥴링된 세트포인트 온도의 온도에 대한 감소일 수 있다. 임의의 경우에, 스테이지 1의 제 5 일 동안의 네거티브 피드백의 결과로서, 하나 또는 그 초과의 다음 날들, 예컨대, 스테이지 1의 제 6 일 및 제 7 일, 및 스테이지 2의 제 1 일 동안의 세트포인트 조정이 감소된다. 예를 들어, 스테이지 1의 제 6 일(1052) 동안의 세트포인트 조정은 1/7℉ 대신에 1/28℉로 설정된다.
일부 실시예들에서, 조절에 대한 변경의 크기는 사용자 수정들의 수 또는 크기와 무관하게 고정될 수 있다. 예를 들어, 스케줄된 세트포인트는, 네거티브 피드백을 표시하는 임의의 사용자 수정의 결과로 1/7℉보다는 1/28℉만큼 조절될 수 있다. 다른 실시예들에서, 조절에 대한 변경의 크기는, 이전 HVAC 제어 기간 동안 사용자 수정들의 수, 크기 및/또는 타입에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 이전 HVAC 제어 기간 동안 사용자 수정들의 수가 증가함에 따라, 조절에 대한 변경의 크기는 증가할 수 있다. 다른 예의 경우, 이전 HVAC 제어 기간 동안 사용자 수정들의 크기가 증가함에 따라, 조절에 대한 변경의 크기는 증가할 수 있다. 또 다른 예의 경우, 변경의 크기는, 현재 세트포인트 온도들에 대한 사용자 변경들에 비해, 스케줄된 세트포인트 온도들에 대한 사용자 변경들의 경우 더 클 수 있다.
일부 실시예들에서, 조절에 대한 변경의 크기는 시간에 걸쳐 저하될 수 있다. 예를 들어, 스테이지 1의 제 5일 동안의 네거티브 피드백을 표시하는 사용자 수정에 응답하여, 스테이지 1의 제 6일(1052)에 대한 세트포인트 조절은 1/7℉보다는 1/28℉로 설정될 수 있다. 후속 일들 동안 세트포인트 조절을 1/28℉로 설정하는 것을 유지하는 대신에, 1/7℉의 오리지널 조절과 1/28℉의 새로운 조절 사이의 차이가 시간에 걸쳐 감소될 수 있다. 예를 들어, 세트포인트 조절들이 스테이지 2의 제 2일(1058)에 대해 1/7℉로 리턴하기 전에, 세트포인트 조절은, 스테이지 1의 제 7일(1054)에 대해 1/21℉로 설정될 수 있고, 세트포인트 조절은, 스테이지 2의 제 1일(1056)에 대해 1/14℉로 설정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 세트포인트 조절들에 대한 변경들은 세트포인트 온도들의 하나의 서브-인터벌에 대해 적용될 수 있을 뿐만 아니라 세트포인트 온도의 다수의 서브-인터벌들에 적용될 수 있다. 예를 들어, 스테이지 2의 제 5일 동안, 네거티브 피드백을 표시하는 사용자 수정이 수신될 수 있다. 사용자 수정은, 예를 들어, 세트포인트 온도들의 스케줄의 제 1 서브-인터벌 동안 수신될 수 있다. 스케줄의 제 1 서브-인터벌에 대한 스테이지 2의 제 6일(1060)에 대한 세트포인트 조절의 크기를 감소시키는 것에 추가로, 스케줄의 제 2 서브-인터벌에 대한 스테이지 2의 제 6일(1062)에 대한 세트포인트 조절의 크기는 또한 감소될 수 있다 (동일하거나 상이한 양만큼; 예를 들어, 덜 감소될 수 있다).
일부 실시예들에서, 세트포인트 조절들에 대한 변경들은, 세트포인트 최적화 프로세스가 하나 또는 그 초과의 서브-인터벌들 내에서 세트포인트 온도들을 조절하는 것을 중지하게 할만큼 상당할 수 있다. 예를 들어, 스테이지 3의 제 2일 동안, 네거티브 피드백을 나타내는 사용자 수정이 수신될 수 있다. 사용자 수정은, 예를 들어, 스케줄된 세트포인트 온도들의 제 3 서브-인터벌 동안 수신될 수 있다. 사용자 수정의 수, 크기 또는 타입은, 그 서브-인터벌에 대한 온도 세트포인트들이 스테이지 및/또는 최적화 기간의 나머지에 대해서는 수정되지 않을만큼 매우 상당할 수 있다 (예를 들어, 현재 세트포인트 온도에 대한 3개 또는 그 초과의 수정들, 5℉보다 큰 크기를 갖는 수정 등). 예를 들어, 스테이지 3의 제 2일 동안 수신된 사용자 수정이 이러한 특성들을 갖는 경우, 스케줄의 제 3 서브-인터벌에 대한 스테이지 3의 제 3일(1064)에 대한 세트포인트 조절은, 그 서브-인터벌에 대한 후속 세트포인트 조절들일 수 있는 제로로 감소될 수 있다.
이전에 언급된 바와 같이, 사용자 수정들은, 네거티브 피드백을 표시할 수 있을 뿐만 아니라 포지티브 피드백을 표시할 수 있다. 예를 들어, 이러한 사용자 수정은, 스케줄의 제 1 서브-인터벌에 대한 스테이지 3의 제 4일에 대해 수신될 수 있다. 응답으로, 스테이지 3의 제 5일(1066)에 대한 세트포인트 조절은 1/7℉보다는 1/4℉로 설정될 수 있다. 후속 세트포인트 조절들은 도 13b에 도시된 바와 유사하게 정의될 수 있거나, 또는 네거티브 피드백의 일부 예들에 대해 이전에 설명된 바와 같이 감소될 수 있다.
이제, 설명되는 바와 같이 도 11a 및 도 11b로 리턴하여, 사용자 수정들이 마지막 제어 기간 동안 행해졌다면, 동작(816PP)에서, 스테이지 파라미터들 및 사용자 수정(들)에 따라 1-주 세트포인트 스케줄이 조절될 수 있다. 세트포인트 스케줄이 일단 조절되면, 프로세싱은 동작(816EE)로 리턴할 수 있고, 여기서 새로운 HVAC 제어 기간이 시작되고, HVAC는 조절된 1-주 세트포인트 스케줄에 따라 제어된다.
언급된 바와 같이, 사용자 수정은, 세트포인트 온도들의 스케줄에서 정의된 세트포인트 온도에 대한 수정일 수 있다. 예를 들어, 도 12c를 참조하면, 제 1 스테이지의 제 2일 동안 사용자는 2400 시간에 스케줄된 세트포인트 온도를 73℉(또는 더 정확하게는, 이러한 정확도가 사용자에게 통신되는 경우 73과 2/7℉)로부터 71℉로 수동으로 변경할 수 있다. 이러한 경우, 제 1 스테이지의 후속 일들 (그리고 제 2 및 제 3 스테이지) 동안, 73과 2/7℉로부터 조절되도록 계속되는 대신, 조절들은 71℉의 새로 설정된 스케줄 세트포인트 온도로부터 행해질 수 있다. 그 결과, 사용자는 자신들의 온도 세트포인트들의 스케줄을 제어하는 것을 유리하게 계속할 수 있는 한편, 스케줄 최적화는 유사하게, 사용자의 스케줄을 더 최적인 것으로 이동시키는 것을 계속할 수 있다.
이제 동작(816NN)으로 리턴하여, 스테이지가 종료되는 것으로 결정되면, 프로세싱은 동작(816QQ)로 계속되고, 여기서 스테이지가 종료된 것이 결정된다. 그 다음, 동작(816RR)에서, 임의의 더 많은 스테이지들이 존재하는지가 결정된다. 존재하면, 프로세싱은 동작(816CC)으로 리턴하고, 여기서 새로운 스테이지가 시작된다. 그렇지 않고 더 이상의 스테이지들이 존재하지 않으면, 스케줄 최적화 프로세스는 완료된다.
도 11a 및 도 11b에 예시된 특정 동작들은 실시예에 따른 세트포인트 온도들의 오리지널 스케줄을 최적화하기 위한 특정 프로세스를 제공함을 인식해야 한다. 도 11a 및 도 11b를 참조하여 설명된 다양한 동작들은, 본 명세서에서 설명되는 다양한 전자 디바이스들 또는 컴포넌트들 중 하나 또는 그 초과에서 구현될 수 있고, 그에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 설명된 다양한 동작들은, 스마트 홈 환경(200), 에너지 관리 시스템(130) 등의 하나 또는 그 초과의 전자 디바이스들에서 구현될 수 있고 그에 의해 수행될 수 있다. 동작들의 다른 시퀀스들이 또한 대안적인 실시예들에 따라 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시예들은 앞서 서술된 동작들을 상이한 순서로 수행할 수 있다. 아울러, 도 11a 및 도 11b에 예시된 개별적인 동작들은, 개별적인 동작들에 적절하게 다양한 시퀀스들로 수행될 수 있는 다수의 서브-동작들을 포함할 수 있다. 게다가, 특정 애플리케이션들에 따라 추가적인 동작들이 추가되거나 기존의 동작들이 제거될 수 있다.
도 14a 내지 도 14l은, 다양한 실시예들에 따라 스케줄 최적화 프로세스를 구현하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖는 서모스탯들을 예시한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 서모스탯은 서모스탯(202)에 대응할 수 있지만, 서모스탯에 대해 설명된 GUI들은, 스마트 홈 환경(200)의 다른 컴퓨팅 디바이스들, 예를 들어, 액세스 디바이스(266) 상에서 유사하게 구현될 수 있음을 인식해야 한다.
도 14a는, 스케줄 최적화에 대한 옵션을 사용자에게 디스플레이하는 GUI(1110)를 갖는 서모스탯(1100)을 예시한다. 이러한 옵션은, 예를 들어, 동작(812)에 따라 디스플레이될 수 있다. GUI(1110)는, 사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 수락하고 완료하면 예상되는 에너지 감소들을 설명하는 스케줄 최적화 프로세스의 이익 요약(1112)을 포함한다. 이러한 예상되는 에너지 감소들은, 예를 들어, 동작(704F)을 참조하여 설명된 바와 같이 결정될 수 있다. GUI(1110)는 또한, 사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 계속 또는 그렇지 않으면 진행하기를 원하는지, 또는 최적화 프로세스를 추후의 시간으로 지연시키기를 원하는지를 요청하는 옵션(1114)을 디스플레이할 수 있다.
사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 계속 또는 그렇지 않으면 진행하기를 원함을 표시하면, 도 14b에 예시된 바와 같은 GUI(1120)가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. GUI(1120)는, 스케줄 최적화 프로세스가 얼마나 오래 소요될 수 있는지를 표시하는 정보를 포함하는 스케줄 최적화 프로세스의 텍스트 설명(1122)을 포함한다. GUI(1120)는 또한, 사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 즉시 시작하기를 원하는지 또는 최적화 프로세스를 추후의 시간으로 지연시키기를 원하는지에 관한 옵션(1124)을 포함한다.
사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 즉시 시작하기를 원함을 표시하면, 도 14c에 예시된 바와 같은 GUI(1130)가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. GUI(1130)는, 스케줄 최적화 프로세스가 (취소되지 않는다면) 며칠까지 실행될지를 설명하는 텍스트 설명(1132) 뿐만 아니라 스케줄 최적화 프로세스에 관한 추가적 정보가 어디에서 발견될 수 있는지를 설명하는 텍스트 설명(1134)을 포함한다. 이러한 경우, 프로세싱은, 예를 들어, 동작(816)을 참조하여 설명된 바와 같이 계속될 수 있다.
한편, 사용자가 최적화 프로세스를 추후의 시간으로 지연시키기를 원함을 표시하면, 도 14d에 예시된 바와 같은 GUI(1140)가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. GUI(1140)는, 스케줄 최적화 프로세스가 며칠까지 (그렇게 제한된 경우) 이용가능할지를 설명하는 텍스트 설명(1142) 뿐만 아니라 스케줄 최적화 프로세스에 관한 추가적 정보가 어디에서 발견될 수 있는지를 설명하는 텍스트 설명(1144)을 포함한다. 이러한 경우, 프로세싱은, 예를 들어, 동작(808)을 참조하여 설명된 바와 같이 계속될 수 있다.
일부 실시예들에서, 다양한 동작 메뉴들이 서모스탯의 입력/출력 인터페이스를 통해 액세스될 수 있다. 이러한 메뉴들 중 하나는, 스케줄 최적화 프로세스에 관한 정보를 포함하는 다양한 정보가 발견될 수 있는 '에너지' 메뉴를 포함할 수 있다. 도 14e를 참조하면, 서모스탯(1100)은 '에너지' 메뉴를 디스플레이하는 GUI(1150)를 포함한다. 이러한 특정 예에서, 사용자는 최적화 프로세스를 추후의 시간으로 지연시키도록 미리 선택했고, 따라서 GUI(1150)는 이익 요약(1112)과 유사한 스케줄 최적화 프로세스의 이익 요약을 포함한다. 사용자가 이익 요약을 선택 또는 그렇지 않으면 작동시키는 경우, 도 14b에 예시된 바와 같은 GUI(1120)가 사용자에게 제시될 수 있다.
도 14f를 참조하면, 서모스탯(1100)은 '에너지' 메뉴를 디스플레이하는 GUI(1160)를 포함한다. 이러한 특정 예에서, 사용자는 스케줄 최적화 프로세스를 미리 수락하였고, 따라서 GUI(1160)는, 스케줄 최적화 프로세스가 (취소되지 않는다면) 며칠까지 실행될지를 설명하는 텍스트 설명을 포함한다. 사용자가 텍스트 디스플레이를 선택 또는 그렇지 않으면 작동시키는 경우, 도 14g에 예시된 바와 같은 GUI(1170)가 사용자에게 제시될 수 있다.
GUI(1170)는, 스케줄 최적화 프로세스가 얼마나 오래 구동되고 있는지, 스케줄 최적화 프로세스의 예상되는 총 지속기간, 및 오리지널 스케줄에 비해 현재 조절된 스케줄의 구현으로부터 얻어지는 현재 에너지 절약들을 표시하는 진행 요약(1172)을 포함한다. 이러한 에너지 절약들은 동작(704F)를 참조하여 설명된 것들과 유사하게 결정될 수 있고, 이러한 경우, 오리지널 스케줄 및 최적화된 스케줄(즉, 최적화 프로세스의 완료로부터 얻어진 최적화된 스케줄)보다 오리지널 스케줄 및 현재 조절된 스케줄이 이용된다. GUI(1170)는 또한, 사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 계속하기를 원하는지 또는 스케줄 최적화 프로세스를 중지하기를 원하는지에 관한 옵션(1174)을 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자는 스케줄 최적화 프로세스를 중지할 수 있다. 이것은, (예를 들어, 도 14g를 참조하여 설명된 바와 같이) 예를 들어, 스케줄 최적화 프로세스를 중지하라는 명시적 요청에 의해 행해질 수 있다. 이것은, 추가적으로 또는 대안적으로, 예를 들어, 최적화 프로세스 동안 현재 또는 스케줄된 세트포인트 온도에 대한 상당한 사용자 수정들의 결과로 행해질 수 있다. 이것은 또한, 예를 들어, 사용자가, 스케줄이 최적화되고 있는 상태와 반대되는 상태로 HVAC 동작 상태를 변경하는 결과로 행해질 수 있다. 예를 들어, HVAC가 냉각 모드에서 동작하고 있고 냉각 모드에 대한 스케줄이 최적화되고 있는 경우 (즉, 에어 컨디셔닝 엘리먼트의 온-타임을 감소시키기 위해 온도 세트포인트들이 증가되고 있는 경우), 사용자가 HVAC를 가열 모드에서 동작시키면, 이러한 변경은 스케줄 최적화 프로세스를 중지시킬 수 있다. 사용자는, HVAC의 상태를 스위칭하는 것이 스케줄 최적화 프로세스를 중지시키는 것을 초래할 것임을 사용자에게 경고하는, 도 14h에 예시된 GUI(1180)의 경고(1182)와 같은 경고를 제시받을 수 있다. 사용자는 유사하게, 스케줄 최적화 프로세스를 중지시키지 않거나(즉, HVAC 상태들에서 초기 선택된 스위치를 구현하지 않거나) 또는 스케줄 최적화 프로세스를 중지시키기 위한(즉, HVAC 상태들에서 초기 선택된 스위치를 구현하기 위한) 옵션(1184)을 제시받을 수 있다.
어떤 경우라도, 명시적으로 또는 묵시적으로, 사용자가 스케줄 최적화 프로세스를 중단하길 원함을 표시하는 것에 응답하여, 도 14i에 예시된 것과 같은 GUI(1190)가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. GUI(1190)는, 스케줄 최적화 프로세스가 중단되었다는 표시(1192), 오리지널 스케줄과 비교할 때 현재의 조절된 스케줄(즉, 최적화를 중단할 시 조절되고 구현되는 스케줄)의 구현으로 인해 발생한 에너지 절감들을 표시하는 서머리(1194), 및 조절된 스케줄을 유지(keep)하거나 또는 그의 오리지널 스케줄로 복귀(revert)시키는, 사용자에 대한 옵션(1196)을 포함한다. 이러한 옵션은 동작(818)을 참조로 설명된 것과 유사할 수 있다.
스케줄 최적화 프로세스가 스케줄 조절들을 유지한 채로 완료된 경우들에서, 도 14j에 예시된 것과 같은 GUI(1200)이 사용자에게 디스플레이될 수 있다. GUI(1200)은, 스케줄 최적화 프로세스가 완료되었다는 표시(1202), 및 완료 일자 및 조절된 스케줄의 구현으로 인해 발생한 에너지 절감들을 표시하는 서머리(1204)를 포함한다.
도 14k-14l은, 본원에 설명된 자동화(automated) 스케줄 조절 프로세스가 발생하고 있는 시간 동안 서모스탯(thermostat) 동작과 연관된 바람직한 사용자 인터페이스를 예시한다. 유사한 사용자 인터페이스들이 브라우저-기반 인터페이스, 스마트폰 인터페이스 등을 이용하여 리모트 서모스탯 컨트롤(remote thermostat control)에 제공된다. 사용자 인터페이스와의 연관시 이들 시간들 동안 사용자에게 아이코닉 심벌(iconic symbol)을 자동으로 디스플레이하는 것이 특히 유용하고 유익한 것으로 밝혀졌으며, 여기서 아이코닉 심벌은, 자동화 프로세스가 발생하는 것 그리고 이 자동화 프로세스가 환경적으로 유익한 목적을 달성하도록 지향된다는 것을 사용자에게 통지하는 것 및/또는 사용자를 안심시키는 것을 비롯한 다양한 목적들을 동시에 달성하도록 설계된다. 하나의 특히 유용한 아이코닉 인디케이터는 리프(leaf)가 임베딩되어 있는 심벌과 함께 기어(gear)의 심벌을 포함한다는 것이 밝혀졌는데, 기어는, 일종의(some sort) 자동화 프로세스가 발생하고 있음이 사용자에게 각인(connote in the mind)되는 것으로 밝혀졌고, 리프는, 이 프로세스가 환경에 대해 유익한 영향력을 가짐이 사용자에게 각인되는 것으로 밝혀졌다. 기어 내 리프(leaf-in-gear) 심벌이 외국어들로의 번역을 필요로 하지 않는다는 장점을 갖는다는 것 외에, 기어 내 리프 심벌이 사용자에게 경고하거나 위협적이지 않고, 사용자가 사용자 디스플레이로부터 기어 내 리프 심벌을 제거할 어떤 액션을 취하지 않도록 약간 그리고 미묘하게 자극되는 긍정적 함축의미(positive connotation)를 갖는다는 추가의 장점이 있다. 동시에, 기어의 함축의미 덕분에 자동차와 연관되기 때문에, 기어 내 리프 심벌은, 디바이스와의 임의의 불필요한 매뉴얼 상호작용들로 사용자를 자극할 가능성이 적다.
도 14a 내지 도 14l에 예시된 특정한 I/O 인터페이스들이 특정 실시예들에 따라 특별한 I/O 인터페이스들을 설명한다는 것이 인식되어야 한다. 도 14a 내지 도 14l을 참조로 설명된 I/O 인터페이스들은 에너지 컨슈머와 연관된 다양한 전자 디바이스들 중 하나 또는 그 초과의 것에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 이들은 서모스탯(202), 유해물 검출 유닛(204), 통로(entryway) 인터페이스 디바이스(206), 벽 조명 스위치(wall light switch)(208), 벽 플러그 인터페이스(210), 어플라이언스(212), 액세스 디바이스(266), 또는 식별된 에너지 컨슈머와 연관된 다른 전자 디바이스 중 하나 또는 그 초과의 것에서 구현되고 이들에 의해 수행될 수 있다. 다양한 메시지들 및 입력 엘리먼트들이 반드시 상이한 시간들에 디스플레이되는 것이 아니며, 오히려 일부 메시지들은 동일 디스플레이상에 동시에 제시될 수 있다. 유사하게, 일부 메시지들 및 정보는 동시에 제시되는 것으로 설명되지만, 이들은 대신 상이한 시간들에 디스플레이된다. 일부 메시지들은 다른 통신 메커니즘을 이용하여 통신될 수 있으며, 응답들은 다른 통신 메커니즘들을 이용하여 유사하게 수신될 수 있다. 예를 들어, 오더블(audible), 터치, 또는 다른 입/출력 메커니즘들이 사용될 수 있다. 게다가, 스케줄 최적화 프로세스의 구현 이전에, 이 구현 동안에, 그리고/또는 이 구현 이후에 추가의 또는 대안적 정보가 제시될 수 있고, 도 14a 내지 도 14l에 예시된 그리고 이들을 참조로 설명된 정보 모두가 제시될 필요가 없다는 것이 인식되어야 한다. 당업자들은 다수의 변형들, 수정들 및 대안들을 인지 및 인식할 것이다.
특정 세부사항들은 실시예들의 전반적 이해를 제공하기 위해 상기 설명에서 제공되었다. 그러나, 실시예들이 이러한 구체적인 상세사항들 없이도 실행될 수 있음이 이해된다. 예를 들어, 회로들은, 불필요한 상세사항으로 실시예들이 모호해지지 않게 하기 위해 블록도들의 형태로 도시될 수 있다. 다른 예시들에서, 잘 알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들 및 기술들은, 실시예들이 모호해지지 않게 하기 위해, 불필요한 상세사항 없이 도시될 수 있다. 또한, 실시예들은, 공동 양수되었고 각각이 인용에 의해 본원에 통합된, 2013년 3월 15일자로 출원된 미국 일련번호 13/842,213(Ref. No. NES0253-US); 2012년 9월 30일자로 출원된 미국 일련번호 13/632,118(Ref. No. NES0119-US); 2012년 9월 30일자로 출원된 미국 일련번호 13/632,093(Ref. No. NES0122-US); 2012년 9월 30일자로 출원된 미국 일련번호 13/632,028(Ref. No. NES0124-US); 2012년 9월 30일자로 출원된 미국 일련번호 13/632,041(Ref. No. NES0162-US); 2012년 9월 30일자로 출원된 미국 일련번호 13/632,070(Ref. No. NES0234-US); 2012년 9월 21일자로 출원된 미국 비정식 일련번호 61/704,437(Ref. No. NES0254-US); 2012년 1월 3일자로 출원된 PCT 출원번호 PCT/US12/20026(Ref. No. NES0185-PCT); 2012년 1월 3일자로 출원된 PCT 출원번호 PCT/US12/00007(Ref. No. NES0190-PCT); 및 2011년 10월 7일자로 출원된 미국 일련번호 13/269,501(Ref. No. NES0120-US) 중 하나 또는 그 초과의 것에 설명된 시스템들, 방법들, 장치 등 중 일부 또는 모두를 포함할 수 있다.
상기 설명된 기술들, 블록들, 단계들 및 수단들의 구현은, 다양한 방식들로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이들 기술들, 블록들, 단계들 및 수단들은, 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 대해, 프로세싱 유닛들은, 하나 또는 그 초과의 ASIC들(application specific integrated circuits), 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(DSPD들), 프로그램가능 로직 디바이스들(PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로-제어기들, 마이크로프로세서들, 상기 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 및/또는 이들의 조합 내에서 구현될 수 있다.
또한, 실시예들은, 순서도, 흐름도, 데이터 흐름도, 구조도 또는 블록도로서 도시되는 프로세스로서 설명될 수 있음이 주목된다. 순서도가 동작들을 순차적인 프로세스로서 설명할 수 있지만, 동작들 중 다수는 병행하여 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 동작들의 순서는 재배열될 수 있다. 프로세스는 그 동작들이 완료될 때에 종료되지만, 도면에 포함되지 않은 부가적인 단계들을 가질 수 있다. 프로세스는 방법, 함수(function), 절차(procedure), 서브루틴, 서브프로그램 등에 대응할 수 있다. 프로세스가 함수에 대응할 때, 그것의 종료는, 호출 함수(calling function) 또는 메인 함수(main function)로의 함수의 리턴에 상응한다.
게다가, 실시예들은, 하드웨어, 소프트웨어, 스크립팅 언어들(scripting languages), 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 디스크립션 언어들, 및/또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 스크립팅 언어, 및/또는 마이크로코드로 구현될 때, 필요한 작업들(tasks)들을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들은 저장 매체와 같은 머신 판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 코드 세그먼트 또는 머신-실행가능한 명령은, 절차, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 스크립트, 클래스, 또는 명령들의 임의의 조합, 데이터 구조들, 및/또는 프로그램 스테이트먼트들을 표현할 수 있다. 코드 세그먼트는, 정보, 데이터, 인수들, 파라미터들, 및/또는 메모리 컨텐츠를 전달하고(passing) 그리고/또는 수신함으로써, 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 결합될 수 있다. 정보, 인수들, 파라미터들, 데이터 등은, 메모리 공유(memory sharing), 메시지 전달(message passing), 토큰 패싱(token passing), 네트워크 전송 등을 포함하는 임의의 적합한 수단을 통해, 전달되거나, 포워딩되거나, 또는 전송될 수 있다.
본 개시의 원리들이 특정의 장치 및 방법들과 관련하여 상기에서 설명되었지만, 명백하게는, 이러한 설명은 단지 예로서 이루어진 것이며, 본 교시들의 범위를 제한하는 것이 아님을 이해해야 한다.

Claims (20)

  1. HVAC(heating, ventilation, and air conditioning) 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법으로서,
    온도 세트포인트(setpoint)들의 오리지널 스케줄을 식별하는 단계 ―상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄은 일정 시간 기간(a time period)에 걸쳐 다수의 온도 세트포인트들을 정의함―;
    상기 오리지널 스케줄로 시작하여, 전체 최적화 시간 기간에 비교하여 각각 비교적 짧은 일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전(incrementally adjusted version)을 생성하는 단계 ―증분적 변화는 상기 주기적 시간 인터벌들 중 이전의 것과 비교하여 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안 에너지 사용량이 적게 야기되게 지향됨―; 및
    일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 주기적 시간 인터벌 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전에 따라 상기 HVAC 시스템을 제어하는 단계
    를 포함하는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내에서 온도 세트포인트들의 서브세트를 식별하는 단계를 더 포함하며, 상기 온도 세트포인트들의 서브세트는 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 서브-인터벌(sub-interval)에 대응하며,
    상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 단계는, 상기 서브세트에 있는 것들 이외의 온도 세트포인트들과 상이하게 상기 온도 세트포인트들의 서브세트를 조절하는 단계를 포함하는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 HVAC 시스템과 연관된 구조가 다양한 시간들에서 점유될 확률(probability)을 표시하는 점유 확률 프로파일(occupancy probability profile)을 생성하는 단계; 및
    상기 점유 확률 프로파일에 기초하여 상기 서브-인터벌의 시간 경계들을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안, 상기 주기적 시간 인터벌 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 대응하는 온도 세트포인트와 상이한 현재 온도 세트포인트의 사용자 선택을 수신하는 단계; 및
    상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 상기 대응하는 온도 세트포인트가 아닌 사용자 선택된 현재 온도 세트포인트에 따라, 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 내에서 적어도 특정 시간 기간 동안, 상기 HVAC 시스템을 제어하는 단계
    를 더 포함하는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 HVAC 시스템은, 상기 사용자 선택을 수신하는 시간으로부터, 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안 생성된 상기 세트포인트 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 후속 온도 세트포인트가 도달될 때의 시간까지, 상기 현재 온도 세트포인트의 사용자 선택에 따라 제어되는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안, 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정(user modification)을 수신하는 단계;
    후속 주기적 시간 인터벌들 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전에 상기 사용자 수정을 통합하는 단계; 및
    상기 후속 주기적 시간 인터벌들 동안, 상기 사용자 수정을 통합한 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전들에 기초하여 상기 HVAC 시스템을 제어하는 단계
    를 더 포함하는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 다음 각각의 주기적 시간 인터벌 동안, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전은, 상기 온도 세트포인트의 오리지널 스케줄에 의해 정의된 온도 세트포인트가 아닌 상기 사용자 수정에 의해 정의된 온도 세트포인트를 증분적으로 조절함으로써 생성되는, HVAC 시스템의 에너지 소비를 최적화시키는 방법.
  8. 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯으로서,
    상기 HVAC 시스템의 하나 또는 그 초과의 엘리먼트들을 작동시키도록 동작가능한 HVAC 제어 회로;
    상기 스마트 홈 환경의 특성들을 측정하기 위한 하나 또는 그 초과의 센서들; 및
    상기 HVAC 제어 회로 및 상기 하나 또는 그 초과의 센서들에 커플링되는 프로세서
    를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 서모스탯으로 하여금,
    온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄을 식별하는 것;
    상기 오리지널 스케줄로 시작하여, 전체 최적화 시간 기간에 비교하여 각각 비교적 짧은 일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것 ―증분적 변화는 상기 주기적 시간 인터벌들 중 이전의 것과 비교하여 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안 에너지 사용량이 적게 야기되게 지향됨―; 및
    일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 주기적 시간 인터벌 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전에 따라 상기 HVAC 시스템을 제어하는 것
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 동작가능한, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것은, 각각의 주기적 시간 인터벌 동안, 상기 HVAC 시스템에 의한 에너지 소비를 감소시키는 방향으로 상기 오리지널 스케줄의 적어도 하나의 온도 세트포인트의 온도를 오프셋하는 것을 포함하는, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는 추가로, 상기 서모스탯으로 하여금, 일련의 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안, 현재 온도 세트포인트 또는 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정을 수신하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하도록 동작가능한, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  11. 제 10 항에 있어서,
    현재 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정을 수신하는 것에 응답하여, 후속 주기적 시간 인터벌들에 대한 오프셋은 적어도 일시적으로 감소되는, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 온도 세트포인트에 대해 사용자 수정을 수신하는 것에 응답하여, 후속 주기적 시간 인터벌들에 대한 오프셋은 현재 온도 세트포인트에 대해 사용자 수정으로 인해 발생된 감소보다 더 많은 양만큼 적어도 일시적으로 감소되는, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  13. 제 10 항에 있어서,
    현재 온도 세트포인트에 대한 또는 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전의 온도 세트포인트에 대한 사용자 수정을 수신하는 것에 응답하여, 후속 주기적 시간 인터벌들에 대한 오프셋은 시간에 따라 감소되는 양만큼 감소되는, 스마트 홈 환경에서 HVAC 시스템의 동작을 제어하기 위한 인텔리전트 네트워크-연결 서모스탯.
  14. 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체로서,
    상기 명령들은, 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 프로세서로 하여금,
    온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄을 식별하는 것―상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄은 일정 시간 기간에 걸쳐 다수의 온도 세트포인트들을 정의함―;
    상기 오리지널 스케줄로 시작하여, 전체 최적화 시간 기간에 비교하여 각각 비교적 짧은 일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것 ―증분적 변화는 상기 주기적 시간 인터벌들 중 이전의 것과 비교하여 상기 주기적 시간 인터벌들 중 하나의 인터벌 동안 에너지 사용량이 적게 야기되게 지향됨―; 및
    일련의 주기적 시간 인터벌들 각각에 대해, 상기 주기적 시간 인터벌 동안 생성된 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전에 따라 상기 HVAC 시스템을 제어하는 것
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 프로세서로 하여금,
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내의 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를 식별하는 것 ―상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트는, 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 제 1 서브-인터벌에 대응하며, 상기 제 1 서브-인터벌은, 상기 HVAC 시스템과 연관된 구조가 점유될 가능성 있는 시간 기간에 대응함―; 및
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내의 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트를 식별하는 것 ―상기 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트는, 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 제 2 서브-인터벌에 대응하고, 상기 제 2 서브-인터벌은, 상기 HVAC 시스템과 연관된 구조가 점유될 가능성이 적은(unlikely) 시간 기간에 대응함―
    을 포함하는 추가의 동작들을 수행하게 하는 명령들을 더 포함하며,
    상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것은, 상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를, 상기 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트와 상이하게 조절하는 것을 포함하고, 상기 제 2 서브세트는, 상기 제 1 서브세트에 대해 이루어진 조절들로 인해 발생한 양보다 더 많은 양만큼 에너지 사용량을 감소시키도록 조절되는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 프로세서로 하여금,
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내의 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트를 식별하는 것
    을 포함하는 추가의 동작들을 수행하게 하는 명령들을 더 포함하며,
    상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트는, 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 제 1 서브-인터벌에 대응하며,
    상기 일련의 주기적 시간 인터벌들의 제 1 세트에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것은, 상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함하는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 프로세서로 하여금,
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내의 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트를 식별하는 것
    을 포함하는 추가의 동작들을 수행하게 하는 명령들을 더 포함하며,
    상기 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트는, 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 제 2 서브-인터벌에 대응하며,
    상기 주기적 신호 인터벌들의 제 1 세트에 다음에 상기 일련의 주기적 시간 인터벌들의 제 2 세트에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것은, 상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하면서 동시에 상기 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함하는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터 프로세서로 하여금,
    상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄 내의 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트를 식별하는 것
    을 포함하는 추가의 동작들을 수행하게 하는 명령들을 더 포함하며,
    상기 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트는, 상기 온도 세트포인트들의 오리지널 스케줄이 정의되는 상기 시간 기간의 제 3 서브-인터벌에 대응하며,
    상기 주기적 신호 인터벌들의 제 2 세트에 다음에 상기 일련의 주기적 시간 인터벌들의 제 3 세트에 대해, 상기 오리지널 스케줄의 증분적으로 조절된 버전을 생성하는 것은, 상기 온도 세트포인트들의 제 1 서브세트의 온도 세트포인트들 및 상기 온도 세트포인트들의 제 2 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하면서 동시에 상기 온도 세트포인트들의 제 3 서브세트의 온도 세트포인트들을 수정하는 것을 포함하는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  19. 제 18 항에 있어서,
    수정되는 상기 제 1 서브세트, 제 2 서브세트, 및 제 3 서브세트의 상기 온도 세트포인트들은 모두 동일한 변화 레이트로 수정되는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
  20. 제 18 항에 있어서,
    수정되는 상기 제 1 서브세트, 제 2 서브세트, 및 제 3 서브세트 중 적어도 하나의 상기 온도 세트포인트들은 사용자 입력에 응답하여 상이한 변화 레이트로 수정되는, 명령들을 포함하는 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 저장 매체.
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