RU2012124326A - Способ и система регулирования условий среды объекта - Google Patents

Способ и система регулирования условий среды объекта Download PDF

Info

Publication number
RU2012124326A
RU2012124326A RU2012124326/08A RU2012124326A RU2012124326A RU 2012124326 A RU2012124326 A RU 2012124326A RU 2012124326/08 A RU2012124326/08 A RU 2012124326/08A RU 2012124326 A RU2012124326 A RU 2012124326A RU 2012124326 A RU2012124326 A RU 2012124326A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
specified
external
parameter
regulatory
algorithm
Prior art date
Application number
RU2012124326/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Райво РАЭСТИК
Прийт ВИМБЕРГ
Original Assignee
Зерогруп Холдинг Ою
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Зерогруп Холдинг Ою filed Critical Зерогруп Холдинг Ою
Publication of RU2012124326A publication Critical patent/RU2012124326A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

1. Способ регулирования условий среды объекта, отличающийся тем, что объект имеет требуемое условие среды, которое необходимо поддерживать и/или которого необходимо достигнуть, причем способ содержит следующие шаги:a) регулирование условий среды объекта с помощью оборудования, причем регулирование основано, по меньшей мере, на одном регулирующем параметре, предоставляемом регулирующим средством,b) измерение, по меньшей мере, одного условия среды указанного объекта посредством измерительного средства и передача результата в регулирующее средство,c) передача, по меньшей мере, одного внешнего параметра в регулирующее средство, причем указанный внешний параметр не зависит от характеристик объекта,d) предоставление указанным регулирующим средством, по меньшей мере, одного регулирующего параметра в указанное оборудование, причем регулирующий параметр формируют с использованием нейронного алгоритма, имеющего, по меньшей мере, одно из следующего в качестве входного элемента: по меньшей мере, один измеренный параметр условий среды, относящийся к указанному объекту, и, по меньшей мере, один внешний параметр, относящийся к внешней информации.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что указанное условие среды относится, по меньшей мере, к одному из следующего:a) внутренняя температура,b) внутренняя влажность,c) внутренний уровень CO, и/илиd) внутренняя/внешняя освещенность,причем указанное регулирующее средство регулирует, по меньшей мере, одно из следующего оборудования:e) средство нагревания,f) средство охлаждения,g) средство вентиляции,h) средство освещения и/илиi) средство для воздействия на влажность.3. Способ по п.1, отлича�

Claims (16)

1. Способ регулирования условий среды объекта, отличающийся тем, что объект имеет требуемое условие среды, которое необходимо поддерживать и/или которого необходимо достигнуть, причем способ содержит следующие шаги:
a) регулирование условий среды объекта с помощью оборудования, причем регулирование основано, по меньшей мере, на одном регулирующем параметре, предоставляемом регулирующим средством,
b) измерение, по меньшей мере, одного условия среды указанного объекта посредством измерительного средства и передача результата в регулирующее средство,
c) передача, по меньшей мере, одного внешнего параметра в регулирующее средство, причем указанный внешний параметр не зависит от характеристик объекта,
d) предоставление указанным регулирующим средством, по меньшей мере, одного регулирующего параметра в указанное оборудование, причем регулирующий параметр формируют с использованием нейронного алгоритма, имеющего, по меньшей мере, одно из следующего в качестве входного элемента: по меньшей мере, один измеренный параметр условий среды, относящийся к указанному объекту, и, по меньшей мере, один внешний параметр, относящийся к внешней информации.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что указанное условие среды относится, по меньшей мере, к одному из следующего:
a) внутренняя температура,
b) внутренняя влажность,
c) внутренний уровень CO2, и/или
d) внутренняя/внешняя освещенность,
причем указанное регулирующее средство регулирует, по меньшей мере, одно из следующего оборудования:
e) средство нагревания,
f) средство охлаждения,
g) средство вентиляции,
h) средство освещения и/или
i) средство для воздействия на влажность.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что внешняя информация относится к информации об общем и/или идентифицированном присутствии пользователя в объекте и/или информации предсказания местоположения пользователя, указывающей то, когда пользователь покинет или прибудет в объект, причем указанную информацию предсказания местоположения пользователя формируют с использованием нейронной сети, самообучающихся алгоритмов и/или информации о дорожном движении, собранной в среде, в которой перемещается пользователь.
4. Способ по любому из пп.1-3, отличающийся тем, что внешняя информация относится к текущим внешним погодным условиям, информации прогноза погоды и/или тарифам на энергию.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что указанный нейронный алгоритм является самообучающимся нейронным алгоритмом, и его используют для формирования информации о тепловой инерции объекта с учетом измеренных условий среды объекта, а также внешних параметров и потребляемой энергии, определенной указанным нейронным алгоритмом, при регулировании условий среды указанного объекта.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что указанный самообучающийся нейронный алгоритм адаптирован для учета, по меньшей мере, одного фактора из следующих:
a) текущая и требуемая внутренняя температура объекта и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.4, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средства нагревания, охлаждения и/или вентиляции,
b) текущая и требуемая внутренняя влажность и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.4, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство для воздействия на влажность и/или средство вентиляции,
c) текущий и требуемый внутренний уровень СО2 и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.4, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство вентиляции, и/или
d) текущая и требуемая внутренняя/внешняя освещенность и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.4, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство освещения.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что регулирующие параметры, предоставляемые указанным нейронным алгоритмом, также основаны на измеренном условии среды и указанном требуемом условии среды для указанного объекта, условия среды которого нужно регулировать, с целью достижения или поддержания указанного требуемого условия среды для требуемого состояния указанного объекта.
8. Система регулирования для регулирования условий среды объекта, отличающаяся тем, что объект имеет требуемое условие среды, которое необходимо поддерживать и/или которого необходимо достигнуть, причем система содержит:
a) оборудование, выполненное с возможностью регулирования условий среды объекта, причем регулирование основано, по меньшей мере, на одном регулирующем параметре, предоставляемом регулирующим средством,
b) измерительное средство, выполненное с возможностью измерения, по меньшей мере, одного условия среды указанного объекта и передачи информации об измеренном условии среды в регулирующее средство, и
c) средство, выполненное с возможностью передачи, по меньшей мере, одного внешнего параметра в регулирующее средство, причем указанный внешний параметр независим от характеристик объекта,
при этом
d) указанное регулирующее средство адаптировано для формирования, по меньшей мере, одного указанного регулирующего параметра с использованием нейронного алгоритма, имеющего, по меньшей мере, одно из следующего в качестве входного элемента: по меньшей мере, один измеренный параметр условий среды, относящийся к указанному объекту, и, по меньшей мере, один внешний параметр.
9. Система по п.8, отличающаяся тем, что указанная информация об условиях среды относится, по меньшей мере, к одному из следующего: внутренняя температура, внутренняя влажность, внутренний уровень CO2 и/или внутренняя/внешняя освещенность.
10. Система по п.8, отличающаяся тем, что внешняя информация относится к информации о присутствии пользователя в объекте и/или информации предсказания местоположения пользователя, указывающей то, когда пользователь покинет или прибудет в объект, причем указанную информацию предсказания местоположения пользователя формируют с использованием нейронной сети, самообучающихся алгоритмов и/или информации о дорожном движении, собранной в среде, в которой перемещается пользователь.
11. Система по любому из пп.8-10, отличающаяся тем, что внешняя информация дополнительно относится к текущим внешним погодным условиям, информации прогноза погоды и/или тарифам на энергию.
12. Система по п.8, отличающаяся тем, что указанный нейронный алгоритм является самообучающимся нейронным алгоритмом, и его используют для формирования информации о тепловой инерции объекта с учетом измеренных условий среды объекта, а также внешних параметров и потребляемой энергии, определенной указанным нейронным алгоритмом, при регулировании условий среды указанного объекта.
13. Система по п.12, отличающаяся тем, что указанный самообучающийся нейронный алгоритм адаптирован для учета, по меньшей мере, одного фактора из следующих:
a) текущая и требуемая внутренняя температура объекта и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.11, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средства нагревания, охлаждения и/или вентиляции,
b) текущая и требуемая внутренняя влажность и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.11, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство для воздействия на влажность и/или средство вентиляции,
c) текущий и требуемый внутренний уровень CO2 и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.11, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство вентиляции, и/или
d) текущая и требуемая внутренняя/внешняя освещенность и, по меньшей мере, одна из внешних информации по п.11, когда алгоритм адаптирован для определения сигнала регулирующего параметра для указанного оборудования, такого как средство освещения.
14. Система по п.8, отличающаяся тем, что регулирующие параметры, предоставляемые указанным нейронным алгоритмом, также основаны на измеренном условии среды и указанном требуемом условии среды для указанного объекта, условия среды которого нужно регулировать, с целью достижения или поддержания указанного требуемого условия среды для требуемого состояния указанного объекта.
15. Система по п.8, отличающаяся тем, что система регулирования адаптирована для регулирования, по меньшей мере, двух и предпочтительно трех различных условий/параметров среды объекта на основе нейронного алгоритма.
16. Компьютерный программный продукт, предназначенный для регулирования условий среды объекта, отличающийся тем, что объект имеет требуемое условие среды, которое необходимо поддерживать и/или которого необходимо достигнуть, причем компьютерный программный продукт адаптирован для осуществления шагов, по меньшей мере, одного из пп.1-7 при выполнении компьютерного программного продукта запуска на компьютере.
RU2012124326/08A 2009-11-20 2010-11-22 Способ и система регулирования условий среды объекта RU2012124326A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09176692A EP2336834A1 (en) 2009-11-20 2009-11-20 A method and system for controlling environmental conditions of entity
EP09176692.3 2009-11-20
PCT/EP2010/067934 WO2011061329A1 (en) 2009-11-20 2010-11-22 A method and system for controlling environmental conditions of entity

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012124326A true RU2012124326A (ru) 2013-12-27

Family

ID=42072898

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012124326/08A RU2012124326A (ru) 2009-11-20 2010-11-22 Способ и система регулирования условий среды объекта

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20120245740A1 (ru)
EP (1) EP2336834A1 (ru)
RU (1) RU2012124326A (ru)
WO (1) WO2011061329A1 (ru)

Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7784704B2 (en) 2007-02-09 2010-08-31 Harter Robert J Self-programmable thermostat
US8515584B2 (en) * 2009-08-20 2013-08-20 Transformative Wave Technologies Llc Energy reducing retrofit method for a constant volume HVAC system
TWI430060B (zh) * 2011-09-08 2014-03-11 Chunghwa Telecom Co Ltd 建築物自動監控系統
JP5651578B2 (ja) * 2011-12-28 2015-01-14 株式会社東芝 平滑化装置、プログラム、及びシステム
RU2503985C2 (ru) * 2012-02-17 2014-01-10 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Способ двухуровневого управления техническими средствами и система для его осуществления
US9519874B2 (en) 2012-08-30 2016-12-13 Honeywell International Inc. HVAC controller with regression model to help reduce energy consumption
US10330335B2 (en) 2013-02-07 2019-06-25 Honeywell International Inc. Method and system for detecting an operational mode of a building control component
US10094584B2 (en) 2013-02-07 2018-10-09 Honeywell International Inc. Building management system with programmable IR codes
US10359791B2 (en) 2013-02-07 2019-07-23 Honeywell International Inc. Controller for controlling a building component of a building management system
US10088186B2 (en) 2013-02-07 2018-10-02 Honeywell International Inc. Building management system with power efficient discrete controllers
BR112015019014A2 (pt) 2013-02-07 2017-07-18 Honeywell Int Inc sistema de controle de edifício para controlar um ou mais componentes de edifício que atendem a um edifício, e método de controlar uma ou mais unidades de aparelho de ar condicionado distintas que atendem a um edifício
US9182142B2 (en) * 2013-02-07 2015-11-10 General Electric Company Method for operating an HVAC system
GB201313223D0 (en) * 2013-07-24 2013-09-04 Univ Glasgow Control device and method for buildings
US9416987B2 (en) 2013-07-26 2016-08-16 Honeywell International Inc. HVAC controller having economy and comfort operating modes
US9618224B2 (en) 2013-07-26 2017-04-11 Honeywell International Inc. Air quality based ventilation control for HVAC systems
GB201313444D0 (en) * 2013-07-29 2013-09-11 Ambi Labs Ltd Energy efficient indoor climate controller
US10386795B2 (en) * 2014-10-30 2019-08-20 Vivint, Inc. Methods and apparatus for parameter based learning and adjusting temperature preferences
CN104456834A (zh) * 2014-10-31 2015-03-25 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种智能调控温度的系统及方法
US10386800B2 (en) 2015-02-24 2019-08-20 Siemens Industry, Inc. Variable air volume modeling for an HVAC system
CN109006417B (zh) * 2015-04-10 2022-03-29 胡斯华纳有限公司 具有适应性部件的浇水系统
FI20155451A (fi) * 2015-06-11 2016-12-12 Leanheat Oy Menetelmä rakennuksen lämmityksen ohjaamiseksi
US9630627B2 (en) * 2015-09-10 2017-04-25 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for adaptive drive control including fuel-economic mode engagement
CN105652677B (zh) * 2016-02-24 2019-11-08 深圳台丰科技有限公司 一种基于用户行为分析的智能家居控制方法、装置和系统
US10458669B2 (en) 2017-03-29 2019-10-29 Johnson Controls Technology Company Thermostat with interactive installation features
WO2018191703A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Technology Company Thermostat with preemptive heating, cooling, and ventilation in response to elevated occupancy detection via proxy
WO2018191716A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Technology Company Multi-function thermostat with intelligent ventilator control for frost/mold protection and air quality control
US11162698B2 (en) 2017-04-14 2021-11-02 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Thermostat with exhaust fan control for air quality and humidity control
WO2018191510A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Technology Company Multi-function thermostat with air quality display
EP3610204A4 (en) 2017-04-14 2021-05-12 Johnson Controls Technology Company MULTIFUNCTIONAL THERMOSTAT WITH INTELLIGENT SUPPLY FAN CONTROL, INTENDED TO OPTIMIZE AIR QUALITY AND ENERGY USE
WO2018191635A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Johnson Controls Technology Company Thermostat with occupancy detection via proxy
CN107085381A (zh) * 2017-06-14 2017-08-22 成都智建新业建筑设计咨询有限公司 一种家居交互系统
CN107665230B (zh) * 2017-06-21 2021-06-01 海信集团有限公司 用于智能家居控制的用户行为预测模型的训练方法及装置
US10908561B2 (en) 2017-12-12 2021-02-02 Distech Controls Inc. Environment controller and method for inferring one or more commands for controlling an appliance taking into account room characteristics
US10845768B2 (en) 2017-12-12 2020-11-24 Distech Controls Inc. Environment controller and method for inferring via a neural network one or more commands for controlling an appliance
US10838375B2 (en) 2017-12-12 2020-11-17 Distech Controls Inc. Inference server and environment controller for inferring via a neural network one or more commands for controlling an appliance
US10895853B2 (en) 2017-12-12 2021-01-19 Distech Controls Inc. Inference server and environment controller for inferring one or more commands for controlling an appliance taking into account room characteristics
US11131474B2 (en) 2018-03-09 2021-09-28 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Thermostat with user interface features

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5142612A (en) * 1990-08-03 1992-08-25 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) Computer neural network supervisory process control system and method
US6122603A (en) 1998-05-29 2000-09-19 Powerweb, Inc. Multi-utility energy control system with dashboard
GB9902115D0 (en) * 1999-02-01 1999-03-24 Axeon Limited Neural networks
US6965319B1 (en) 1999-06-25 2005-11-15 Henry Crichlow Method and system for energy management using intelligent agents over the internet
US6785592B1 (en) * 1999-07-16 2004-08-31 Perot Systems Corporation System and method for energy management
US6505238B1 (en) * 1999-08-19 2003-01-07 International Business Machines Corporation Method and system for implementing universal login via web browser
US6577962B1 (en) 2000-09-28 2003-06-10 Silicon Energy, Inc. System and method for forecasting energy usage load
US20030171851A1 (en) * 2002-03-08 2003-09-11 Peter J. Brickfield Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems
US20050034023A1 (en) * 2002-12-16 2005-02-10 Maturana Francisco P. Energy management system
CA2543311A1 (en) * 2003-10-24 2005-05-06 Square D Company Intelligent power management control system
US7216021B2 (en) * 2003-10-30 2007-05-08 Hitachi, Ltd. Method, system and computer program for managing energy consumption
JP4392604B2 (ja) * 2004-09-07 2010-01-06 清水建設株式会社 空調負荷予測方法
US20060167591A1 (en) 2005-01-26 2006-07-27 Mcnally James T Energy and cost savings calculation system
EP2013669B1 (en) * 2006-05-03 2012-01-11 Lightwave Technologies Limited A method of optimising energy consumption
CN102037616B (zh) * 2008-03-20 2014-05-07 美国航易明国际有限公司 电导磁耦合系统
US8335593B2 (en) * 2009-11-12 2012-12-18 Bank Of America Corporation Power-using device monitor
EP2569712B1 (en) * 2010-05-10 2021-10-13 Icontrol Networks, Inc. Control system user interface

Also Published As

Publication number Publication date
EP2336834A1 (en) 2011-06-22
US20120245740A1 (en) 2012-09-27
WO2011061329A1 (en) 2011-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012124326A (ru) Способ и система регулирования условий среды объекта
RU2012124324A (ru) Способ и система регулирования условий среды различных объектов
US10281896B1 (en) Thermostat control based on activity within property
CN105320118B (zh) 基于云平台的空调系统电力需求响应控制方法
WO2009064111A3 (en) Method for predicting cooling load
CN105091209B (zh) 一种基于空调负荷预测的控制系统及方法
CN112013521B (zh) 一种基于天气预报的空调系统调节方法和系统
JP4996714B2 (ja) ロボットおよび消費電力推定システム
CN108829074A (zh) 一种基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法
CN104344501A (zh) 一种空调器及其控制方法
EP2579202B1 (en) Energy-saving diagnostic system
WO2017056403A1 (ja) 空調制御方法、空調制御装置及び空調制御プログラム
UA106909C2 (uk) Спосіб і пристрій регулювання температури в групі кімнат будівлі
JP2021103083A5 (ru)
CN103189810B (zh) 利用习惯导向控制的电气系统的能源节省方法
CN105222286A (zh) 水冷式中央空调的恒温控制方法
US20160218507A1 (en) Control apparatus
WO2015119119A1 (ja) 空調システム、空調装置、空調制御方法およびプログラム
SE1051260A1 (sv) Förfarande för att reglera effektuttaget i ett fjärrvärmenät.
EP2664864A1 (en) Method for controlling the power consumption in a district cooling system
CN109857177B (zh) 一种建筑电气节能监测方法
JP5113568B2 (ja) 環境制御システム
CN104990199B (zh) 一种空调控制方法及空调
CN104090608B (zh) 一种人工气候室控制方法
JP2008198036A (ja) 温熱環境制御システム

Legal Events

Date Code Title Description
HE9A Changing address for correspondence with an applicant