[發(fā)明專利]用于加熱、通風(fēng)、空調(diào)的系統(tǒng)、場(chǎng)所控制器、控制場(chǎng)所的方法和非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010690685.2
• 申請(qǐng)日: 2020-07-17
• 公開（公告）號(hào): CN112240626B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王碩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西門子瑞士有限公司
• 主分類號(hào): F24F11/58
• 分類號(hào): F24F11/58;F24F11/62;F24F11/61;F24F11/80;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國(guó)專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 張健;陳嵐

用于加熱、通風(fēng)、空調(diào)的系統(tǒng)。一種場(chǎng)所控制器（6），其包括：處理器；存儲(chǔ)器，其存儲(chǔ)用于與場(chǎng)所（1）相關(guān)聯(lián)的加熱、通風(fēng)和/或空調(diào)安裝件（3a?3e、4a?4e、5a?5d）的控制的參數(shù)化模型（9、26）；處理器被配置成：從第一傳感器讀取第一組傳感器信號(hào)；將所述第一組傳感器信號(hào)處理成第一組測(cè)量值；將所述第一組測(cè)量值傳輸?shù)竭h(yuǎn)程控制器（8）；從遠(yuǎn)程控制器（8）接收針對(duì)參數(shù)化模型的模型參數(shù)；從存儲(chǔ)器讀取參數(shù)化模型；從第一傳感器讀取附加的傳感器信號(hào)；使用參數(shù)化模型并且使用接收到的模型參數(shù)、基于所述附加的傳感器信號(hào)來計(jì)算致動(dòng)器設(shè)置信號(hào)；以及將所述致動(dòng)器設(shè)置信號(hào)傳輸?shù)降谝恢聞?dòng)器（3a?3e、4a?4e）。

背景技術(shù)

本公開涉及一種用于加熱、通風(fēng)和/或空調(diào)的系統(tǒng)。更具體地，本公開教導(dǎo)了使用人工智能來控制加熱、通風(fēng)和/或空調(diào)。

用于加熱、通風(fēng)和/或空調(diào)（HVAC）的系統(tǒng)包括多個(gè)傳感器以及多個(gè)致動(dòng)器。該系統(tǒng)的傳感器可以包括但不限于：溫度傳感器、濕度傳感器、空氣質(zhì)量傳感器、用于檢測(cè)占用者（occupant）移動(dòng)的傳感器等。諸如紅外傳感器、超聲傳感器和/或監(jiān)控相機(jī)之類的大量技術(shù)方法提供了對(duì)占用者移動(dòng)的檢測(cè)。作為非限制性示例，HVAC系統(tǒng)的致動(dòng)器可以包括熱量交換器的閥、風(fēng)門（damper）、風(fēng)扇等。

專利申請(qǐng)WO2014/059123A1于2013年10月10日提交。該申請(qǐng)WO2014/059123A1于2014年4月17日公開。WO2014/059123A1處理了針對(duì)HV AC需求響應(yīng)的兩階段優(yōu)化方案。在第一階段中的優(yōu)化方案針對(duì)天氣模式執(zhí)行計(jì)算密集型優(yōu)化。可以離線地執(zhí)行這些計(jì)算。根據(jù)離線計(jì)算的結(jié)果來生成知識(shí)庫(kù)。在第二階段中，針對(duì)知識(shí)庫(kù)中的每個(gè)候選策略的仿真評(píng)估標(biāo)識(shí)出最佳策略。

全球?qū)＠暾?qǐng)WO2018/200861A1于2018年4月26日提交。WO2018/200861A1的公開發(fā)生在2018年11月1日。申請(qǐng)WO2018/200861A1教導(dǎo)了一種具有隨機(jī)模型預(yù)測(cè)控制的建筑物能量系統(tǒng)。公開了具有需求響應(yīng)優(yōu)化器630的計(jì)劃系統(tǒng)700。需求響應(yīng)優(yōu)化器630可以使用建筑物負(fù)荷和使用率。建筑物負(fù)荷和使用率用于確定最佳的資源分配，并且在仿真期間內(nèi)使成本最小化。為此，需求響應(yīng)優(yōu)化器630包括高級(jí)優(yōu)化器632以及低級(jí)優(yōu)化器634。當(dāng)?shù)图?jí)優(yōu)化器634在設(shè)備級(jí)別處工作時(shí)，高級(jí)優(yōu)化器632在外部級(jí)別處控制資源分配。

申請(qǐng)WO2013/105087A1于2013年1月6日提交。同一申請(qǐng)WO2013/105087A1于2013年7月18日公開，并且處理冷卻器（chiller）控制。根據(jù)WO2013/105087A1，具有冷卻器控制器28的冷卻器26經(jīng)由通信信道38而連接到控制中心14。網(wǎng)絡(luò)34將控制中心14連接到智能中心12。智能中心12準(zhǔn)備冷卻器激活計(jì)劃，并且將該計(jì)劃傳輸?shù)娇刂浦行?4。然后，通過例如控制去往或來自冷卻器26的加熱或冷卻流體的傳遞速率來實(shí)現(xiàn)激活計(jì)劃。

本公開教導(dǎo)了使用人工智能來改進(jìn)對(duì)加熱、通風(fēng)和/或空調(diào)的控制。本公開聚焦于由云輔助的本地安裝，該云執(zhí)行人工智能計(jì)算。

發(fā)明內(nèi)容

本公開依賴于云計(jì)算機(jī)來訓(xùn)練人工智能模型。為此，場(chǎng)所（site）控制器從傳感器和/或從致動(dòng)器收集數(shù)據(jù)。場(chǎng)所控制器具有將這種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到云計(jì)算機(jī)的接口。然后，云計(jì)算機(jī)將測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)分離。云計(jì)算機(jī)依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能模型。同樣地，云計(jì)算機(jī)采用測(cè)試數(shù)據(jù)來驗(yàn)證該模型。在這樣做的情況下，云計(jì)算機(jī)優(yōu)化了成本函數(shù)，該成本函數(shù)測(cè)量所計(jì)算的輸出與期望輸出的偏差。訓(xùn)練過程產(chǎn)生一組參數(shù)，諸如權(quán)重、激活函數(shù)和/或神經(jīng)元之間的連接。在訓(xùn)練過程完成時(shí)，參數(shù)返回到場(chǎng)所控制器。場(chǎng)所控制器基于從云計(jì)算機(jī)返回的數(shù)據(jù)來更新人工智能模型。場(chǎng)所控制器最終根據(jù)經(jīng)更新的模型來計(jì)算設(shè)定點(diǎn)。

向場(chǎng)所控制器提供用于計(jì)算的有限資源是相關(guān)的目的。要設(shè)想到的是，場(chǎng)所控制器包括恒溫器或智能恒溫器。