TWI648507B - 智能節能環境調控系統及方法 - Google Patents

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Abstract

一種智能節能環境調控方法包含下列步驟：透過複數個感測器，收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊及環境資訊；依據該些使用者之該生理資訊與該位置資訊，辨識每一該些使用者的活動狀態，並取得與該活動狀態相應的一新陳代謝率；根據該些使用者的類型或等級給予複數個權重，並根據該些使用者的數量及該些權重，選擇複數個節能調控模型中之一者做為一選定模型；根據該些活動狀態、該些權重以及該選定模型，設定一節能調控值；根據該節能設定值，調控複數個環境控制設備。

Description

智能節能環境調控系統及方法
本發明是關於一種調控技術，特別是關於智能節能環境調控系統及方法。
現行場域(如：賣場)的工作人員於站台值班時，需機動性調整賣場空調溫度設定值與出風口角度，以維護賣場環境舒適度，但常因疏忽而沒有調整空調設定溫度，導致賣場空調產生過熱或過冷等無謂耗能現象。
雖然目前已有許多調控技術之方法，但還未有同時考慮多人情況的模型，在實際情形通常會有多個人在同一場域中。當場域中多人的偏好不同，或多人的狀態有較大差異，則現今技術無法處理。
綜上所述，如何能有效解决上述問題，實屬當前重要研發課題之一，亦成為當前相關領域亟需改進的目標。
本揭示內容之一態樣提出一種智能節能環境調 控系統包含複數個感測器與主機，主機包含資料庫與處理器。該些感測器用於收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊及環境資訊，資料庫儲存使用者資訊與複數個節能調控模型，使用者資訊包含該些使用者的類型或等級，處理器執行以下操作：依據該些使用者之該生理資訊與該位置資訊，辨識每一該些使用者的活動狀態，並取得與該活動狀態相應的一新陳代謝率；根據該些使用者的類型或等級給予複數個權重，並根據該些使用者的數量及該些權重，選擇該些節能調控模型中之一者做為一選定模型；根據該些活動狀態、該些權重以及該選定模型，設定一節能調控值；根據該節能設定值，調控複數個環境控制設備。
本揭示內容之另一態樣提出一種智能節能環境調控方法包含：透過複數個感測器，收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊與環境資訊；依據該些使用者之該生理資訊與該位置資訊，辨識該些使用者的活動狀態，並取得與該活動狀態相應的一新陳代謝率；根據該些使用者的類型或等級給予複數個權重，並根據該些使用者的數量及該些權重，選擇複數個節能調控模型中之一者做為一選定模型；根據該些活動狀態、該些權重以及該選定模型，設定一節能調控值；根據該節能設定值，調控複數個環境控制設備。
藉由本揭示內容所揭露之技術，使用最佳化節能調控模型，考量多個使用者之個別狀態及偏好，來找尋最佳節能之調控。
以下將以實施方式對上述之說明作詳細的描述，並對本發明之技術方案提供進一步的解釋。
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附符號之說明如下：
100‧‧‧智能節能環境調控系統
110‧‧‧穿戴式感測器
112‧‧‧固定式感測器
120‧‧‧主機
121‧‧‧資料庫
123‧‧‧處理器
125‧‧‧網路元件
130‧‧‧環境感測器
190‧‧‧環境控制設備
200‧‧‧智能節能環境調控方法
S201~S214‧‧‧步驟
為了讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例更明顯易懂，所附圖示之說明如下：第1圖為根據本揭示內容一實施例中，一種智能節能環境調控系統之方塊圖；第2圖為根據本揭示內容一實施例中，一種智能節能環境調控方法之流程圖。
為了使本發明之敘述更加詳盡與完備，可參照所附之圖式及以下所述各種實施例，圖式中相同之號碼代表相同或相似之元件。另一方面，眾所週知的元件與步驟並未描述於實施例中，以避免對本發明造成不必要的限制。
請參照第1圖。第1圖為根據本揭示內容一實施例中，一種智能節能環境調控系統100之方塊圖。智能節能環境調控系統100包含複數個穿戴式感測器110、固定式感測器112、環境感測器130、網路元件125、環境控制設備190與主機120，主機120包含資料庫121、處理器123與網路元件125。於一實施例中，資料庫121可整合於儲存裝置(如：硬碟)，處理器123可為一獨立的微處理器或中央處理單元。
感測器110、112用於收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊，環境感測器130收集環境資訊。資料庫121儲存使用者資訊與複數個節能調控模型，其中使用者資訊包 含該些使用者的類型或等級。
處理器123用以執行下列操作：依據複數個使用者之生理資訊與位置資訊，辨識每一使用者的活動狀態，並取得與活動狀態相應的新陳代謝率；根據複數個使用者的類型或等級給予複數個權重，並根據使用者的數量及權重，選擇複數個節能調控模型中之一者做為一選定模型；根據活動狀態、權重以及選定模型，設定節能調控值；根據節能設定值，調控複數個環境控制設備190。
於一實施例中，資料庫121包含可由處理器123執行之一電腦程式，其中電腦程式在由處理器123執行時，使智能節能環境調控系統100進行智能節能環境調控。以下將對於智能節能環境調控系統100的智能調控過程進行更詳細的說明。
請參照第2圖，第2圖為根據本揭示內容一實施例中，一種智能節能環境調控方法200之流程圖。智能節能環境調控方法200可以用第1圖的智能節能環境調控系統100實現，但不以此為限。為了方便及清楚說明起見，在此以智能節能環境調控方法200係由第1圖的智能節能環境調控系統100實現為例。
在步驟S201中，使用者將偏好設定輸入至智能節能環境調控系統100，資料庫121儲存偏好設定。
於一實施例中，使用者根據穿著進行輸入個人衣著率。如使用者穿著較厚(如：夾克或大衣)，則輸入其資訊進智能節能環境調控系統100，以調控環境控制設備 190將環境溫度降低，反之則提高。
於一實施例中，使用者根據偏好輸入個人冷熱偏好值。使用者輸入偏好冷熱之設定，若使用者偏好涼爽，則智能節能環境調控系統100在環境調控時，會偏向降低溫度及降低濕度。
於一實施例中，智能節能環境調控系統100根據地理區域、使用者的個人健康履歷、家族病史及節能考量等而對可調控範固有所限制，例如在健身房其溫度設定為20度以上，而一般住宅為24度以上，而擁有高血壓痛史的使用者則不能調過低溫度，且拒絕設定偏好低於20度以達到有效節能，並根據不同病痛史的使用者擁有不同的優先權，如心臟病患者的冷熱偏好/限制比一般使用者來的重要(心臟病患優先權重比一般使用者高)。
於一實施例中，智能節能環境調控系統100需根據各使用者狀態來讀取歷史新陳代謝資訊，由處理器123判斷資料庫121是否有歷史資料。若資料庫121無歷史資料，處理器123基於資料庫121中成人標準新陳代謝以決定使用者的新陳代謝率。若資料庫121有歷史資料，處理器123讀取個人歷史新陳代謝數據以決定使用者的新陳代謝率。
在步驟S207中，使用者選擇目前個人狀態並進行輸入，如：休息、靜態、動態及激烈性等狀態。
在步驟S208中，透過感測器110收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊。於一實施例中，使用者使用固定式感測器112(如：血壓器、代謝率分析儀等)測量不同 狀態下之生理資訊(如：血壓、代謝率等)，根據收集資料輸入至系統中，使系統在不同生理狀態下的判別能更為精確；並經由穿戴式感測器收集脈搏、人體溫度、呼吸頻率等生理資訊，以及空間位置之資訊。
在步驟S209中，處理器123依據生理資訊與位置資訊，辨識使用者的活動狀態，但若接收使用者的輸入狀態(步驟S207)，將該輸入狀態設定為該使用者的活動狀態。
於一實施例中，智能節能環境調控系統100分析使用者狀態，進行智能狀態判別(包含：休息、靜態、動態及激烈性等狀態)，根據使用者空間位置(如：在臥室、公共區域、勞動區域等)及生理資料(如：體溫、呼吸頻率、脈搏等)來判別使用者狀態，如在臥室床的區域並且脈搏略低(45-48每下/分)，則判別為睡眠狀態，此外若有使用者狀態設定(步驟S207)輸入，則會覆蓋智能判別的狀態，轉而使用使用者自行設定之狀態。
在步驟S210中，由環境感測器130及網路上公開資訊收集即時環境資訊，並讀取資料庫121中歷史環境資訊。於一實施例中，環境感測器130收集的即時環境因子資料係以室內為主，處理器123透過網路元件125(如：網路卡)由網路上之公開資訊收集其他環境因子資料係以室外為主。
在步驟S211中，處理器123依據使用者之生理資訊與位置資訊，辨識使用者的活動狀態，並取得與活動狀 態相應的新陳代謝率；根據使用者的類型或等級給予不同權重，並根據使用者的數量及權重，選擇複數個節能調控模型中之一者做為一選定模型。於一實施例中，智能節能環境調控系統100根據家族病史、醫療資訊，將有如心臟病、中風的使用者為高權重，有氣喘歷史者為中權重，一般使用者為低權重。
於一實施例中，智能節能環境調控系統100收集上述的環境資訊(包含室內溫度、室外溫度、濕度、風速、熱輻射溫度等)以及使用者的新陳代謝率與偏好設定(如：衣著程度、冷熱偏好)；接著，根據活動狀態、新陳代謝率、環境資訊、偏好設定，及些使用者的類型或等級，套入選定模型中進行計算。於一實施例中，該選定模型在滿足多使用者之熱舒適度及光舒適度下，找尋最佳節能調控值。
於一實施例中，選定模型(調控模型)以預測平均投票(Predicted Mean Vote,PMV)公式來計算舒適度。採用PMV是熱舒適指標因為它顯示出一個舒適的範圍內，可以區分舒適與否。PMV功能需要6個信息輸入，其中兩個是人為因素，包括新陳代謝率和服裝熱阻；其他人則是環境因素，包括室內溫度、平均輻射溫度、相對空氣流速和相對濕度。舉例而言，PMV的範圍是-3到+3，通常定義-1到+1為舒適。PMV指標可以是如下表1所示：
PMV函數以如下關係式(1)-(5)做描述：
(1)PMV=(0.028+0.3033e-0.036M)×[M-3.05×(5.733-0.00699M-P)-0.42×(M-58.15)-0.0173M(5.867-P)-0.0014M(34-T)-3.96×10-8 f cl ×((T cl +237)4-(T cl +237)4)-f cl ×h c (T cl -T)]
(2)T cl =35.7-0.028M-0.155 I cl (3.96×10-8)f cl ×((T cl +273)4-(T cl +273)4)-f cl h c ×(T cl -T)]
(3)若2.38(T cl -T)0.25≧12.1，h c =2.38(T cl -T)0.25；若2.38(T cl -T)0.25≦12.1，h c =12.1
(4)若f cl ≧0.5032，f cl =1+0.2 I cl ；若f cl ≦0.5032，f cl =1.05+0.15 I cl
(5)P=P S RH/100
T是室內溫度(℃)，T mrt 是平均輻射溫度(℃}。P是在空氣中的蒸氣壓(帕)，M是人類活動(W/立方米)。v是相對空氣速度(米/秒)，I cl 是服裝的熱阻(1 clo=0.155m2K/W)，h e 是對流傳熱因子(W/m2K)，f cl 是衣著的表面積的比率，T cl 是服裝的外表面溫度，RH是相對 濕度，P S 在一個特定溫度下的飽和蒸氣壓，PMV指標函數可以寫成為如下方程式(6)：
(6)PMV=f(T,T mrt ,M,I cl ,RH,v)
PMV指標是一個非線性函數，與關係式(2)-(5)相關。因為關係式(2)和(3)約束，它需要花費一些時間來搜索，所以需要進行非線性規劃，以找尋節能調控值(最佳值)。於一實施例中，求解非線性規劃可使用Nelder-Mead及Artificial Bee Colony演算法，但本發明不以此為限。
於一實施例中，資料庫121中的多個節能調控模型至少分成兩種模式，一種為節能精確調控模型(步驟S212)，使各別舒適度皆達到合適範圍；一種為節能即時調控模型(步驟S213)，以減少計算時間。
於一實施例中，節能精確調控模型以如下關係式做描述：Minimize L θt +L θl
Subject to｜PMV i +ρ i ｜≦k i
l min ≦E i ≦l max
θt是一環境決策，包含溫度、濕度、風向之向量；θ l 是另一環境決策，包含空間中燈光的數目及亮度。L θt 表示在θt的決策調控下，所消耗的能源；L θl 表示在θ l 的決策調控下，所消耗的能源。PMV i 是個別熱舒適度指標，ρ i 是個人使用者偏好，k i 是不同權重使用者的舒適度區域。l min 與l max 表示使用者光舒適度區間，E i 是使用者位置的光照 度。
於一實施例中，在環境調控的決策下(包含溫度、濕度、風速以及光照度)所消耗的能源，其中L θt 為中央空調所消耗的能源，而L θl 為光照設施所消耗的能源，“Minimize L θt +L θl ”係找尋在光、熱舒適度為舒適狀態下並且為最低耗能的調控值。
於一實施例中，“｜PMV i +ρ i ｜≦k i ”係限制每個使用者的熱舒適度與偏好能在舒適區間內，並且舒適區間會根據使用者權重而有所不同。
於一實施例中，“l min ≦E i ≦l max ”係限制每個使用者的光舒適度在舒適區間內，並且舒適區間會根據使用者狀態而有所不同。
「節能精確調控模型」可以使場域中所有使用者都感到舒適，但可能會增加計算時間。實務上，計算整體使用者舒適度區間，並根據不同使用者之權重與偏好進行舒適度區間調整。舉例而言，根據家族病史、醫療資訊，將有如心臟病、中風的使用者為高權重，有氣喘歷史者為中權重，一般使用者為低權重。權重越高者，在模型中的k i 越小，反之越高；舉例而言，如心臟病使用者其舒適度區間為1，而一般使用者舒適度區間為2。實作上，可考慮場域中整體使用者的舒適度，但是有機會找不到此調控值。若無最佳調控值，會選擇「節能即時調控模型」來進行計算。
於一實施例中，節能即時調控模型以如下關係式做描述： Minimize L θt +L θi
Subject to E(｜PMV｜)≦E k +ρ E
Var(｜PMV｜)≦v k +ρ v
l min ≦E i ≦l max
θt是一環境決策，包含溫度、濕度、風向之向量；θ l 是另一環境決策，包含空間中燈光的數目及亮度。L θt 表示在θt的決策調控下，所消耗的能源；L θl 表示在θ l 的決策調控下，所消耗的能源。PMV是整體熱舒適度指標。E k 表示舒適度區間，限制平均舒適度需在此區問內；V k 表示舒適度區間，限制舒適度差異需在此區問內。ρ E 、ρ v 是整體使用者偏好。
於一實施例中，“E(｜PMV｜)≦E k +ρ E ”與“Var(｜PMV｜)≦V k +ρ v ”係制限整體使用者熱舒適度，並根據整體偏好與人數來進行熱舒適度區間限制，使用平均數與變異數來增加計算速度，即是說預期大部分的人處於舒適度區間，並且其變異並不會過大。
「節能即時調控模型」可以加快計算速度，達到即時調控。實務上，計算整體使用者平均與變異舒適度，根據空間中人數給予不同範圍限制。舉例而言，人數少時(如小於十人)，對於平均與變異舒適度侷限範圍較嚴(E k =1，V k =1.5)；人數多時(如大於十人)，對於平均與變異舒適度侷限較寬(E k =1.5，V k =1.5)。如此一來，「節能即時調控模型」可加快找到調控值，但有機會使少部分使用者處於非舒適狀態。
在步驟S212中，當多個使用者對應的不同權重中任一者高於一門檻值，處理器123選擇節能精確調控模型以做為上述的選定模型，其中該門檻值可由系統設計者或電腦分析決定之，藉此，在有高權重使用者的場域(例如：有高血壓患者)可選擇使用節能精確調控模型。節能精確調控模型用於分析該些使用者個別的舒適度。
於一實施例中，節能精確調控模型在環境調控的決策下(包含溫度、濕度、風速以及光照度)所消耗的能源，包括中央空調所消耗的能源與光照設施所消耗的能源。節能精確調控模型限制每個使用者的熱舒適度與偏好能在舒適區間內，並且舒適區間會根據使用者權重而有所不同，進而限制每個使用者的光及熱舒適度在舒適區間內，並且舒適區間會根據使用者權重而有所不同。
於一實施例中，處理器123基於生理資訊、環境資訊與節能精確調控模型，進行非線性規劃，以找尋節能調控值(最佳值)。於一實施例中，求解非線性規劃可使用Nelder-Mead及Artificial Bee Colony演算法，但本發明不以此為限。若非線性規劃找不到最佳值，則進入步驟S213，套用節能即時調控模型。
在步驟S213中，當多個使用者的位置資訊符合一預設頻繁移動條件時，處理器123選擇節能即時調控模型以做為選定模型，其中該預設頻繁移動條件可由系統設計者或電腦分析決定之，藉此，在多使用者頻繁進出的場域可選擇使用節能即時調控模型。節能即時調控模型用於分析該些 使用者整體的平均與變異舒適度。
於一實施例中，處理器123基於生理資訊、環境資訊與節能即時調控模型，進行非線性規劃，以找尋節能調控值(最佳值)。於一實施例中，求解非線性規劃可使用Nelder-Mead演算法及Artificial Bee Colony，但本發明不以此為限
在步驟S214中，處理器123根據節能設定值，調控環境控制設備190，包括空調設備之溫度、濕度、風速調控，照明設備之開關、亮度調控等。
藉由本揭示內容所揭露之技術，使用穿戴式感測器110進行數據分析，穿戴式感測器110使用微機電系統(MEMS)，將物理系統轉換成訊息，由主機120連結並計算，根據空間位置、個人習慣、心跳、體溫等數據來判別使用者現階段之狀況(如：休息、靜態、動態及激烈性等)；由環境感測器(如：溫度感測器、濕度感測器等)收集環境因子(如：溫度、濕度、風速、光照、二氧化碳濃度等)；由穿戴式感測器110(如：醫療手環、智慧手錶等)收集生理因子(人體溫度、心跳、呼吸頻率等)，將數據導入節能調控模型找尋最佳調控，經由演算法找尋最佳節能調控決策。智能節能環境調控系統100可實施於安養院、老人照護中心等機構，或實施於居家環境。
智能節能環境調控系統100分析使用者狀態，根據狀態轉換與空間位置判別使用者行為，藉由判別使用者行為進行調控，增加模型真實度(如使用者剛從睡眠狀態清 醒，經由空間位置移動、溫度及心跳判別，判別後套入節能調控模型，藉由調控空間將燈源緩慢點亮，使其眼睛感到舒適並不會產生眩光，並調控溫度及濕度使其體感溫度感到舒適，達到智能調控)。
智能節能環境調控系統100根據季節與時段，給予模型不同調控設定，如夏天給予溫度調控較低、冬天較高，白天燈控較暗、晚上燈控較亮，並根據不同設施場所給予自行輸入偏好調控設定。
智能節能環境調控系統100經由輸入額外設定(如：偏好冷、偏好熱之個人偏好)，調整使用者個別舒適感來套入節能調控模型，達到人性化之設定。
儘管本文已參閱附圖詳細描述了本發明之說明性實施例，但應瞭解，本發明並不限於彼等相同的實施例。在不脫離由所附申請專利範圍定義之本發明之範疇及精神的情況下，熟習此項技術者可對本發明進行各種改變及修改。

Claims (16)

  1. 一種智能節能環境調控系統，包含：複數個感測器，用於收集複數個使用者的生理資訊、位置資訊與環境資訊；以及一主機，包含：一資料庫，儲存一使用者資訊及複數個節能調控模型，該使用者資訊包含複數個使用者的類型或等級；以及一處理器，用以執行下列操作：依據該些使用者之該生理資訊與該位置資訊，辨識每一該些使用者的一活動狀態，並取得與該活動狀態相應的一新陳代謝率；根據該些使用者的類型或等級給予複數個權重，並根據該些使用者的數量及該些權重，選擇該些節能調控模型中之一者做為一選定模型，其中該些節能調控模型包含一節能精確調控模型與一節能即時調控模型；根據該些活動狀態、該些權重及該選定模型，設定一節能調控值；以及根據該節能調控值之該設定，調控複數個環境控制設備。
  2. 如請求項1所述之智能節能環境調控系統，其中該些複數個感測器包含複數個穿戴式感測器、複數個固定式感測器及複數個環境感測器。
  3. 如請求項1所述之智能節能環境調控系統，其中辨識該些使用者的活動狀態包含：若接收一使用者的輸入狀態，將該輸入狀態設定為該使用者的該活動狀態。
  4. 如請求項1所述之智能節能環境調控系統，其中該處理器所執行的操作更包含：收集該些使用者的偏好設定；根據該活動狀態、該新陳代謝率、該環境資訊、該偏好設定，及該些使用者的類型或等級，套入該選定模型中進行計算。
  5. 如請求項4所述之智能節能環境調控系統，其中選擇該些節能調控模型中之一者做為該選定模型包含：當該些權重中任一者高於一門檻值，選擇該節能精確調控模型以做為該選定模型，該節能精確調控模型用於分析該些使用者個別的舒適度。
  6. 如請求項4所述之智能節能環境調控系統，其中該處理器所執行的操作更包含：基於該生理資訊、該環境資訊與該節能精確調控模型，進行非線性規劃，以找尋該節能調控值。
  7. 如請求項4所述之智能節能環境調控系統，其中選擇該些節能調控模型中之一者做為該選定模型包含：當該些使用者的位置資訊符合一預設頻繁移動條件時，選擇該節能即時調控模型以做為該選定模型，該節能即時調控模型用於分析該些使用者整體的平均舒適度。
  8. 如請求項7所述之智能節能環境調控系統，其中該處理器所執行的操作更包含：基於該生理資訊、該環境資訊與該節能即時調控模型，進行非線性規劃，以找尋該節能調控值。
  9. 一種智能節能環境調控方法，包含：透過複數個感測器，收集複數個使用者的生理資訊與位置資訊與環境資訊；以及依據該些使用者之該生理資訊與該位置資訊，辨識每一該些使用者的活動狀態，並取得與該活動狀態相應的一新陳代謝率；根據該些使用者的類型或等級給予複數個權重，並依據該些使用者的數量及該些權重，選擇複數個節能調控模型中之一者做為一選定模型，其中該些節能調控模型包含一節能精確調控模型與一節能即時調控模型；以及根據該些活動狀態、該些權重及該選定模型，設定一節能調控值；根據該節能調控值之該設定，調控複數個環境控制設備。
  10. 如請求項9所述之智能節能環境調控方法，其中該些複數個感測器包含複數個穿戴式感測器、複數個固定式感測器與複數個環境感測器。
  11. 如請求項9所述之智能節能環境調控方法，其中辨識該些使用者的活動狀態包含：若接收一使用者的輸入狀態，將該輸入狀態設定為該使用者的該活動狀態。
  12. 如請求項10所述之智能節能環境調控方法，更包含：收集該些使用者的偏好設定；根據該活動狀態、該新陳代謝率、該環境資訊、該偏好設定及該些使用者的類型或等級，套入該選定模型中進行計算。
  13. 如請求項12所述之智能節能環境調控方法，其中選擇該些節能調控模型中之一者做為該選定模型包含：當該些權重中任一者高於一門檻值，選擇該節能精確調控模型以做為該選定模型，該節能精確調控模型用於分析該些使用者個別的舒適度。
  14. 如請求項12所述之智能節能環境調控方法，更包含：基於該生理資訊、該環境資訊與該節能精確調控模型，進行非線性規劃，以找尋該節能調控值。
  15. 如請求項12所述之智能節能環境調控方法，其中選擇該些節能調控模型中之一者做為該選定模型包含：當該些使用者的位置資訊符合一預設頻繁移動條件時，選擇該節能即時調控模型以做為該選定模型，該節能即時調控模型用於分析該些使用者整體的平均舒適度。
  16. 如請求項15所述之智能節能環境調控方法，更包含：基於該生理資訊、該環境資訊與該節能即時調控模型，進行非線性規劃，以找尋該節能調控值。
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