特許 7628224 建物制御システムのためのコントローラ、及び同システムの機器を動作させる方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-31

(45)【発行日】2025-02-10

(54)【発明の名称】建物制御システムのためのコントローラ、及び同システムの機器を動作させる方法

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/64 20180101AFI20250203BHJP

   F24F 11/70 20180101ALI20250203BHJP

   F24F 11/56 20180101ALI20250203BHJP

   F24F 11/65 20180101ALI20250203BHJP

   F24F 110/10 20180101ALN20250203BHJP

   F24F 140/00 20180101ALN20250203BHJP

【ＦＩ】

F24F11/64

F24F11/70

F24F11/56

F24F11/65

F24F110:10

F24F140:00

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2021573781

(86)(22)【出願日】2020-06-12

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-08-15

(86)【国際出願番号】 US2020037557

(87)【国際公開番号】W WO2020252359

(87)【国際公開日】2020-12-17

【審査請求日】2023-03-20

(31)【優先権主張番号】16/442,103

(32)【優先日】2019-06-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【早期審査対象出願】

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】516188157

【氏名又は名称】タイコ・ファイアー・アンド・セキュリティー・ゲーエムベーハー

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100111235

【弁理士】

【氏名又は名称】原 裕子

(74)【代理人】

【識別番号】100195257

【弁理士】

【氏名又は名称】大渕 一志

(72)【発明者】

【氏名】バロウズ、 ジョン エイチ．

(72)【発明者】

【氏名】プシビルスキ、 アンドリュー ジェイ．

(72)【発明者】

【氏名】エリス、 マシュー ジェイ．

(72)【発明者】

【氏名】エルブサット、 モハマド エヌ．

(72)【発明者】

【氏名】ウェンゼル、 マイケル ジェイ．

【審査官】町田 豊隆

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１３／１４５８１０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許第０９２３５６５７（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】特表２０１９－５０８６５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】欧州特許出願公開第０２８５７９２１（ＥＰ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１１／１０１８９２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０１９５７８３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ２４Ｆ １１／６４

Ｆ２４Ｆ １１／７０

Ｆ２４Ｆ １１／５６

Ｆ２４Ｆ １１／６５

Ｆ２４Ｆ １１０／１０

Ｆ２４Ｆ １４０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

建物制御システムのためのコントローラであって、
前記コントローラは、１つ以上のプロセッサと、命令を記憶しているメモリと、を備え、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、前記１つ以上のプロセッサに、
建物内の複数のゾーンを識別することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記１つ以上のゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する前記特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために前記建物制御システムの機器を動作させるように構成された１つ以上の制御信号を生成することと、を含む動作を実行させる、コントローラ。

【請求項2】

前記複数のゾーンに関連付けられたデータは、
前記複数のゾーンの１つ以上の履歴ゾーン温度設定点と、
前記複数のゾーンの１つ以上の履歴ゾーン動作モードと、
前記複数のゾーンの１つ以上の履歴エネルギー消費値と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項3】

前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
所定の期間にわたる前記複数のゾーンの各々についての前記データに含まれる各タイプのデータをグルーピングして、前記複数のゾーンの各々についての複数のデータブロックを生成することと、
前記複数のデータブロックに関連付けられた１つ以上の重要な特徴を選択することと、を含む、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項4】

前記動作はさらに、前記特定ゾーングループのためのモデルを生成するためのシステム識別プロセスを含む、請求項１に記載のコントローラ。

【請求項5】

建物制御システムのためのコントローラであって、
前記コントローラは、１つ以上のプロセッサと、命令を記憶しているメモリと、を備え、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、前記１つ以上のプロセッサに、
建物内の複数のゾーンを識別することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記１つ以上のゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために前記建物制御システムの機器を動作させるように構成された１つ以上の制御信号を生成することと、を含む動作を実行させ、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを含む１つ以上のクラスタを識別するための１つ以上のクラスタリングアルゴリズムを選択することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを含む前記１つ以上のクラスタに基づいて前記特定のゾーングルーピングを生成することと、をさらに含む、コントローラ。

【請求項6】

前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
前記複数のゾーンの位置データに基づいて、前記複数のゾーンを１つ以上のクラスタに事前クラスタリングして、前記複数のゾーンを含むゾーンの事前クラスタリングを生成することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングを、前記複数のゾーンに関連付けられた前記データを含む前記１つ以上のクラスタと比較して、前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の少なくとも１つの類似性を決定することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の前記少なくとも１つの類似性に基づいて、前記特定のゾーングルーピングを生成することと、をさらに含む、請求項５に記載のコントローラ。

【請求項7】

建物制御システムの機器を動作させるように構成された、前記建物制御システムのためのコントローラであって、
建物内の複数のゾーンを識別するように構成されたゾーン識別器と、
前記建物内の前記複数のゾーンに関連付けられたデータを収集するように構成されたゾーンデータ収集器と、
ゾーングルーピング生成器モジュールであって、
前記ゾーンデータ収集器によって収集されたデータを分析することと、
１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記１つ以上のゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記ゾーン識別器によって識別された前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
１つのゾーングルーピングであって、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する前記特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、を行うように構成された、ゾーングルーピング生成器モジュールと、
前記ゾーングルーピング生成器モジュールによって生成された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するべく前記建物制御システムの機器を動作させるための１つ以上の制御信号を生成するように構成された制御信号生成器と、を備える、コントローラ。

【請求項8】

前記ゾーンデータ収集器は、前記建物内の前記複数のゾーンに関連付けられたデータを収集するように構成され、前記データは、
前記複数のゾーンの１つ以上の履歴ゾーン温度設定点と、
前記複数のゾーンの１つ以上の履歴動作モデルと、
前記複数のゾーンの１つ以上のエネルギー消費値と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載のコントローラ。

【請求項9】

前記ゾーングルーピング生成器モジュールは、
所定の期間にわたって前記複数のゾーンの各々についての前記データに含まれる各タイプのデータをブロック化して、前記複数のゾーンの各々についての複数のデータブロックを生成することと、
前記複数のデータブロックに関連付けられた１つ以上の重要な特徴を選択することと、を行うようにさらに構成されている、請求項７に記載のコントローラ。

【請求項10】

前記コントローラはさらに、前記特定ゾーングループのためのモデルを生成するように構成されたシステム識別モジュールを備える、請求項７に記載のコントローラ。

【請求項11】

建物制御システムの機器を動作させるように構成された、前記建物制御システムのためのコントローラであって、
建物内の複数のゾーンを識別するように構成されたゾーン識別器と、
前記建物内の前記複数のゾーンに関連付けられたデータを収集するように構成されたゾーンデータ収集器と、
ゾーングルーピング生成器モジュールであって、
前記ゾーンデータ収集器によって収集されたデータを分析することと、
１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記１つ以上のゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記ゾーン識別器によって識別された前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、を行うように構成された、ゾーングルーピング生成器モジュールと、
前記ゾーングルーピング生成器モジュールによって生成された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するべく前記建物制御システムの機器を動作させるための１つ以上の制御信号を生成するように構成された制御信号生成器と、を備え、
前記ゾーングルーピング生成器モジュールは、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データを含む１つ以上のクラスタを識別するように構成された１つ以上のクラスタリングアルゴリズムを選択することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データを含む前記１つ以上のクラスタに基づいて前記特定のゾーングルーピングを生成することと、を行うようにさらに構成されている、コントローラ。

【請求項12】

前記ゾーングルーピング生成器モジュールは、
前記複数のゾーンの位置データに基づいて、前記複数のゾーンを１つ以上のクラスタに事前クラスタリングして、前記複数のゾーンを含むゾーンの事前クラスタリングを生成することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングを、前記複数のゾーンに関連付けられた前記データを含む前記１つ以上のクラスタと比較して、前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の少なくとも１つの類似性を決定することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の前記少なくとも１つの類似性に基づいて、前記特定のゾーングルーピングを生成することと、を行うようにさらに構成されている、請求項１１に記載のコントローラ。

【請求項13】

複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させる方法であって、
建物内の前記複数のゾーンを識別することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記ゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
１つのゾーングルーピングであって、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する前記特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために前記建物制御システムの機器を動作させるように構成された１つ以上の制御信号を生成することと、を含む、方法。

【請求項14】

前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
所定の期間にわたる前記複数のゾーンの各々についての前記データに含まれる各タイプのデータをグルーピングして、前記複数のゾーンの各々についての複数のデータブロックを生成することと、
前記複数のデータブロックに関連付けられた１つ以上の重要な特徴を選択することと、を含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

前記特定ゾーングループのためのモデルを生成するためのシステム識別プロセスを実行することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項16】

複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させる方法であって、
建物内の前記複数のゾーンを識別することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて１つ以上のゾーングルーピングを生成することであって、前記ゾーングルーピングはそれぞれが、複数のゾーングループを定義して前記複数のゾーンのうちのいずれが、前記複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定することと、
前記複数のゾーンに関連付けられた前記データに基づいて、前記１つ以上のゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された特定ゾーングループのためのモデルを生成することであって、前記特定ゾーングループは、前記複数のゾーングループのうちの複数を含むことと、
前記特定のゾーングルーピングによって定義された前記特定ゾーングループのためのモデルを使用して、前記複数のゾーンに加熱または冷却を提供するために前記建物制御システムの機器を動作させるように構成された１つ以上の制御信号を生成することと、を含み、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを含む１つ以上のクラスタを識別するための１つ以上のクラスタリングアルゴリズムを選択することと、
前記複数のゾーンに関連付けられたデータを含む前記１つ以上のクラスタに基づいて前記特定のゾーン１つのゾーングルーピングを生成することと、をさらに含む、方法。

【請求項17】

前記複数のゾーンに関連付けられたデータを分析することは、
前記複数のゾーンの位置データに基づいて、前記複数のゾーンを１つ以上のクラスタに事前クラスタリングして、前記複数のゾーンを含むゾーンの事前クラスタリングを生成することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングを、前記複数のゾーンに関連付けられた前記データを含む前記１つ以上のクラスタと比較して、前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の少なくとも１つの類似性を決定することと、
前記ゾーンの事前クラスタリングと前記１つ以上のクラスタとの間の前記少なくとも１つの類似性に基づいて、前記特定のゾーングルーピングを生成することと、をさらに含む、請求項１６に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連特許出願の相互参照
本出願は、２０１９年６月１４日に出願された米国特許出願第１６／４４２，１０３号の利益および優先権を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0002】

本開示は、概して、可変冷媒流（ＶＲＦ）システムに関する。ＶＲＦシステムは、典型的には、冷媒を加熱および／または冷却するために電力を消費する１つ以上の屋外ＶＲＦユニットを含む。また、ＶＲＦシステムは、典型的には、建物の様々な空間に位置する複数の屋内ＶＲＦユニットを含み、その各々は、屋外ＶＲＦユニットから冷媒を受け取り、冷媒を使用して、特定の空間にまたは特定の空間から熱を伝達する。

【発明の概要】

【0003】

本開示の１つの実装形態は、建物制御システムのためのコントローラである。コントローラは、プロセッサと、命令を記憶しているメモリと、を含み、命令は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、建物内のゾーンを識別することと、ゾーンに関連付けられたデータを分析することと、ゾーンに関連付けられたデータに基づいてゾーングルーピングを生成することと、を含む動作を実行させる。ゾーングルーピングはそれぞれが、ゾーングループを定義し、ゾーングループの各々を形成するためにゾーンのうちのどれが一緒にグルーピングされるかを指定する。動作はまた、ゾーンに関連付けられたデータに基づいて、ゾーングルーピングから特定のゾーンググルーピングを識別することと、特定のゾーングルーピングを使用して、ゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させるための制御信号を生成することと、を含む。

【0004】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータは、ゾーンの履歴ゾーン温度設定点、およびゾーンの履歴エネルギー消費値を含む。

【0005】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、所定の期間にわたる各ゾーンについてのデータに含まれる各タイプのデータをグルーピングして、各ゾーンについてのデータブロックを生成することと、データブロックに関連付けられた重要な特徴を選択することと、を含む。

【0006】

いくつかの実施形態では、動作はさらに、１つのゾーングルーピングであって、複数のゾーングループを定義して当該複数のゾーンのうちのいずれが、当該複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成することをさらに含む。

【0007】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタを識別するためのクラスタリングアルゴリズムを選択することと、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタに基づいて特定のゾーングルーピングを生成することと、を含む。いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、ゾーンの位置データに基づいて、ゾーンをクラスタに事前クラスタリングして、ゾーンの事前クラスタリングを生成することと、ゾーンの事前クラスタリングを、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタと比較して、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性を決定することと、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性に基づいて、特定のゾーングルーピングを生成することと、を含む。

【0008】

本開示の別の実装形態は、建物制御システムの機器を動作させる建物制御システムのためのコントローラである。コントローラは、建物内のゾーンを識別するゾーン識別器と、建物内のゾーンに関連付けられたデータを収集するゾーンデータ収集器と、ゾーングルーピング生成器モジュールと、制御信号生成器と、を含む。ゾーングルーピング生成器モジュールは、ゾーングループを定義してゾーン識別器によって識別されたゾーンのうちのいずれが、ゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定するゾーングルーピングを生成し、ゾーンデータ収集器によって収集されたデータを分析し、ゾーンに関連付けられたデータに基づいて、ゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別する。制御信号生成器は、ゾーングルーピング生成器モジュールによって決定された特定のゾーングルーピングを使用して、ゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させるための制御信号を生成する。

【0009】

いくつかの実施形態では、ゾーンデータ収集器は、ゾーンの履歴ゾーン温度設定点、およびゾーンのエネルギー消費値を含む、建物内のゾーンに関連付けられたデータを収集する。

【0010】

いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュールは、所定の期間にわたってゾーンの各々についてのデータに含まれる各タイプのデータをブロック化して、ゾーンの各々についてのデータブロックを生成し、データブロックに関連付けられた重要な特徴を選択する。

【0011】

いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュールはさらに、１つのゾーングルーピングであって、複数のゾーングループを定義して当該複数のゾーンのうちのいずれが、当該複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成するように構成されている。

【0012】

いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュールは、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタを識別するためのクラスタリングアルゴリズムを選択し、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタに基づいて特定のゾーングルーピングを生成する。

【0013】

いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器は、ゾーンの位置データに基づいて、ゾーンをクラスタに事前クラスタリングして、ゾーンの事前クラスタリングを生成し、ゾーンの事前クラスタリングを、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタと比較して、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性を決定し、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性に基づいて、特定のゾーングルーピングを生成する。

【0014】

本開示のさらに別の実装形態は、ゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させるための方法である。この方法は、建物内のゾーンを識別することと、ゾーンに関連付けられたデータを分析することと、ゾーンに関連付けられたデータに基づいて、ゾーングループを定義して当該ゾーンのうちのいずれが、当該ゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定するゾーングルーピングを生成することと、ゾーンに関連付けられたデータに基づいて、ゾーングルーピングから特定のゾーングルーピングを識別することと、特定のゾーングルーピングを使用して、ゾーンに加熱または冷却を提供するために建物制御システムの機器を動作させるための制御信号を生成することと、を含む。

【0015】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、所定の期間にわたるゾーンの各々についてのデータに含まれる各タイプのデータをグルーピングして、ゾーンの各々についてのデータブロックを生成することと、データブロックに関連付けられた重要な特徴を選択することと、を含む。

【0016】

いくつかの実施形態では、この方法は、１つのゾーングルーピングであって、複数のゾーングループを定義して当該ゾーンのうちのいずれが、当該複数のゾーングループの各々を形成するために一緒にグルーピングされるかを指定する特定のゾーングルーピングである１つのゾーングルーピングを生成することをさらに含む。

【0017】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタを識別するためのクラスタリングアルゴリズムを選択することと、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタに基づいて特定のゾーングルーピングを生成することと、を含む。

【0018】

いくつかの実施形態では、ゾーンに関連付けられたデータを分析することは、ゾーンの位置データに基づいて、ゾーンをクラスタに事前クラスタリングして、ゾーンの事前クラスタリングを生成することと、ゾーンの事前クラスタリングを、ゾーンに関連付けられたデータのクラスタと比較して、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性を決定することと、ゾーンの事前クラスタリングとクラスタとの間の類似性に基づいて、特定のゾーングルーピングを生成することと、をさらに含む。

【0019】

当業者は、概要が単なる例示であり、決して限定することを意図しないことを理解するであろう。特許請求の範囲によってのみ定義される、本明細書に記載のデバイスおよび／またはプロセスの他の態様、本発明の特徴、および利点は、添付の図面と併せて、本明細書に記載の詳細な説明において明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1A】例示的な実施形態による、建物のための可変冷媒流システムの第１の図である。

【図1B】例示的な実施形態による、建物のための可変冷媒流システムの第２の図である。

【図2】例示的な実施形態による、建物のための可変冷媒流システムの詳細な図である。

【図3】例示的な実施形態による、図２の可変冷媒流システムとともに実装されたＶＲＦコントローラのブロック図である。

【図4】例示的な実施形態による、図３のＶＲＦコントローラとともに実装されたゾーングルーピング生成器のブロック図である。

【図5A】例示的な実施形態による、図４のゾーングルーピング生成器によって生成されたゾーングルーピングの第１の例である。

【図5B】例示的な実施形態による、図４のゾーングルーピング生成器によって生成されたゾーングルーピングの第２の例である。

【図6】例示的な実施形態による、ゾーングルーピング生成を含む一般的なＶＲＦ制御プロセスのフローチャートである。

【図7】例示的な実施形態による、図６のＶＲＦ制御プロセスにおいて実装されたゾーングルーピング生成プロセスのフローチャートである。

【図8】例示的な実施形態による、図７のゾーングルーピング生成プロセスにおいて実装されたデータ分析プロセスを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0021】

概要
特定の例示的な実施形態を詳細に示す図を参照する前に、本開示は、明細書に記載されるかまたは図に示される詳細または方法論に限定されないことを理解されたい。本明細書で使用される用語が単に説明の目的のためであり、限定するものと見なされるべきでないことも理解されたい。

【0022】

図を全体的に参照すると、いくつかの実施形態による、可変冷媒流（ＶＲＦ）システムおよびその構成要素が示されている。ＶＲＦシステムは、いくつかの実施形態によれば、ＶＲＦシステムに含まれる機器を動作させるように構成されたＶＲＦコントローラを含む。ＶＲＦコントローラは、いくつかの実施形態によれば、制御信号を使用してＶＲＦシステムに含まれる機器を動作させて、構造に含まれる様々な空間に加熱および／または冷却負荷を提供するように構成されている。いくつかの実施形態によれば、ＶＲＦコントローラによって使用される制御アルゴリズムを簡略化するために、構造に含まれる様々な空間を一緒にグルーピングして、１つ以上のゾーングループを形成する。１つ以上のゾーングループを生成するとき、ユーザは、各ゾーングループに関連付けられたＶＲＦ機器の動作に関して、ゾーンの最適なグルーピングを知らない場合がある。

【0023】

１つ以上のゾーングループの生成を支援するために、ＶＲＦコントローラは、いくつかの実施形態によれば、構造に含まれる各ゾーンを識別し、各ゾーンに関連付けられたデータを分析し、分析されたデータに基づいてゾーングルーピングを生成し、ＶＲＦ制御において使用するための１つ以上のゾーングルーピングを出力するように構成されている。有利には、ＶＲＦコントローラは、ユーザによって実行されるゾーングルーピング反復の数を減らすことによって、ユーザによるＶＲＦシステムのコミッショニングを支援する。

【0024】

可変冷媒流システム
ここで図１Ａ～図１Ｂを参照すると、いくつかの実施形態による、可変冷媒流（ＶＲＦ）システム１００が示されている。ＶＲＦシステム１００は、１つ以上の屋外ＶＲＦユニット１０２、および複数の屋内ＶＲＦユニット１０４を含むことが示されている。屋外ＶＲＦユニット１０２は、建物の外側に位置することができ、冷媒を加熱または冷却するように動作することができる。屋外ＶＲＦユニット１０２は、冷媒を液相、気相、および／または過熱気相の間で変換するために電気を消費することができる。屋内ＶＲＦユニット１０４は、建物内の様々な建物ゾーン全体に分散することができ、屋外ＶＲＦユニット１０２から加熱または冷却された冷媒を受け取ることができる。各屋内ＶＲＦユニット１０４は、屋内ＶＲＦユニット１０４が位置する特定の建物ゾーンの温度制御を提供することができる。「屋内」という用語は、屋内ＶＲＦユニット１０４が典型的には建物の内側に位置することを示すために使用されるが、場合によっては、１つ以上の屋内ＶＲＦユニットは、例えば、パティオ、出入口、通路などを加熱／冷却するために「屋外」（すなわち、建物の外側）に位置する。

【0025】

ＶＲＦシステム１００の１つの利点は、いくつかの屋内ＶＲＦユニット１０４が冷却モードで動作することができる一方で、他の屋内ＶＲＦユニット１０４が加熱モードで動作することである。例えば、屋外ＶＲＦユニット１０２および屋内ＶＲＦユニット１０４の各々は、加熱モード、冷却モード、またはオフモードで動作することができる。各建物ゾーンは、独立して制御することができ、異なる温度設定点を有することができる。いくつかの実施形態では、各建物は、建物の外側（例えば、屋上）に位置する最大３つの屋外ＶＲＦユニット１０２、および建物全体（例えば、様々な建物ゾーン）に分散された最大１２８個の屋内ＶＲＦユニット１０４を有する。建物ゾーンは、候補の中でも、住戸、オフィス、小売スペース、および共用エリアを含み得る。場合によっては、様々な建物ゾーンは、ＶＲＦシステム１００によってすべてサービスされる様々なテナントによって所有、賃貸、またはそれ以外の方法で占有される。

【0026】

ＶＲＦシステム１００については、多くの異なる構成が存在する。いくつかの実施形態では、ＶＲＦシステム１００は、各屋外ＶＲＦユニット１０２が単一の冷媒戻りラインおよび単一の冷媒出口ラインに接続する２パイプシステムである。２パイプシステムでは、加熱または冷却された冷媒のうちの１つのみが単一の冷媒出口ラインを介して提供され得るため、屋外ＶＲＦユニット１０２のすべてが同じモードで動作し得る。他の実施形態では、ＶＲＦシステム１００は、各屋外ＶＲＦユニット１０２が、冷媒戻りライン、熱い冷媒出口ライン、および冷たい冷媒出口ラインに接続する３パイプシステムである。３パイプシステムでは、加熱と冷却の両方は、二重冷媒出口ラインを介して同時に提供され得る。３パイプＶＲＦシステムの例は、図２を参照しながら詳細に説明する。

【0027】

ここで図２を参照すると、例示的な実施形態による、ＶＲＦシステム２００を示すブロック図が示されている。ＶＲＦシステム２００は、屋外ＶＲＦユニット２０２、いくつかの熱回収ユニット２０６、およびいくつかの屋内ＶＲＦユニット２０４を含むことが示されている。図２は、１つの屋外ＶＲＦユニット２０２を示しているが、複数の屋外ＶＲＦユニット２０２を含む実施形態も、本開示の範囲内である。屋外ＶＲＦユニット２０２は、コンプレッサ２０８、ファン２１０、または液相、気相、および／もしくは過熱気相の間で冷媒を変換するように構成された他の電力消費冷蔵構成要素を含み得る。屋内ＶＲＦユニット２０４は、建物内の様々な建物ゾーン全体に分散することができ、屋外ＶＲＦユニット２０２から加熱または冷却された冷媒を受け取ることができる。各屋内ＶＲＦユニット２０４は、屋内ＶＲＦユニット２０４が位置する特定の建物ゾーンの温度制御を提供することができる。熱回収ユニット２０６は、屋外ＶＲＦユニット２０２と屋内ＶＲＦユニット２０４との間の冷媒の流れを（例えば、バルブの開閉によって）制御することができ、屋外ＶＲＦユニット２０２によって供給される加熱または冷却負荷を最小限に抑えることができる。

【0028】

屋外ＶＲＦユニット２０２は、コンプレッサ２０８および熱交換器２１２を含むことが示されている。コンプレッサ２０８は、熱交換器２１２と屋内ＶＲＦユニット２０４との間で冷媒を循環させる。コンプレッサ２０８は、ＶＲＦコントローラ２１４によって制御されるように可変周波数で動作する。より高い周波数では、コンプレッサ２０８は、屋内ＶＲＦユニット２０４に、より大きい熱伝達容量を提供する。コンプレッサ２０８の電力消費は、コンプレッサ周波数に比例して増加する。

【0029】

熱交換器２１２は、ＶＲＦシステム２００が冷却モードで動作するときに（冷媒が外部空気に熱を排出することを可能にする）凝縮器として、またはＶＲＦシステム２００が加熱モードで動作するときに（冷媒が外部空気から熱を吸収することを可能にする）蒸発器として機能することができる。ファン２１０は、熱交換器２１２を通る空気流を提供する。（例えば、ＶＲＦコントローラ２１４によって）ファン２１０の速度を調整して、熱交換器２１２内の冷媒へのまたは冷媒からの熱伝達速度を調節することができる。

【0030】

各屋内ＶＲＦユニット２０４は、熱交換器２１６および膨張バルブ２１８を含むことが示されている。熱交換器２１６の各々は、屋内ＶＲＦユニット２０４が加熱モードで動作するときに（冷媒が部屋もしくはゾーン内の空気に熱を排出することを可能にする）凝縮器として、または屋内ＶＲＦユニット２０４が冷却モードで動作するときに（冷媒が部屋もしくはゾーン内の空気から熱を吸収することを可能にする）蒸発器として機能することができる。ファン２２０は、熱交換器２１６を通る空気流を提供する。（例えば、屋内ユニット制御回路２２２によって）ファン２２０の速度を調整して、熱交換器２１６内の冷媒へのまたは冷媒からの熱伝達速度を調節することができる。

【0031】

図２では、屋内ＶＲＦユニット２０４は、冷却モードで動作していることが示されている。冷却モードでは、冷媒は、冷却ライン２２４を介して屋内ＶＲＦユニット２０４に提供される。冷媒は、膨張バルブ２１８によって低温低圧状態に膨張され、（蒸発器として機能する）熱交換器２１６を通って流れて、建物内の部屋またはゾーンから熱を吸収する。次いで、加熱された冷媒は、戻りライン２２６を介して流れ屋外ＶＲＦユニット２０２に戻り、コンプレッサ２０８によって高温高圧状態に圧縮される。圧縮された冷媒は、（凝縮器として機能する）熱交換器２１２を通って流れ、外部空気に熱を排出する。次いで、冷却された冷媒は、冷却ライン２２４を介して屋内ＶＲＦユニット２０４に戻され得る。冷却モードでは、流量制御バルブ２２８を閉じ、膨張バルブ２３０を完全に開くことができる。

【0032】

加熱モードでは、冷媒は、加熱ライン２３２を介して、高温状態で屋内ＶＲＦユニット２０４に提供される。熱い冷媒は、（凝縮器として機能する）熱交換器２１６を通って流れ、建物の部屋またはゾーン内の空気に熱を排出する。次いで、冷媒は、（図２に示されている流れ方向とは反対側の）冷却ライン２２４を介して流れ屋外ＶＲＦユニットに戻る。冷媒は、膨張バルブ２３０によって、より低温、より低圧の状態に膨張することができる。膨張した冷媒は、（蒸発器として機能する）熱交換器２１２を通って流れ、外部空気から熱を吸収する。加熱された冷媒は、コンプレッサ２０８によって圧縮され、高温圧縮状態で加熱ライン２３２を介して屋内ＶＲＦユニット２０４に戻され得る。加熱モードでは、流量制御バルブ２２８は、コンプレッサ２０８からの冷媒が加熱ライン２３２に流れることを可能にするために完全に開くことができる。

【0033】

図２に示すように、各屋内ＶＲＦユニット２０４は、屋内ユニット制御回路２２２を含む。屋内ユニット制御回路２２２は、建物ゾーンに加熱／冷却を提供するための建物ゾーン温度設定点または他の要求に応答して、ファン２２０および膨張バルブ２１８を含む屋内ＶＲＦユニット２０４の構成要素の動作を制御する。また、屋内ユニット制御回路２２２は、屋内ＶＲＦユニット２０４によって必要とされる熱伝達容量を決定し、屋外ＶＲＦユニット２０２に要求を送信して、屋外ＶＲＦユニット２０２が、対応する容量で動作するように要求して、屋内ＶＲＦユニット２０４に加熱／冷却された冷媒を提供して、屋内ＶＲＦユニット２０４が建物ゾーンに所望のレベルの加熱／冷却を提供することを可能にすることもできる。

【0034】

各屋内ユニット制御回路２２２は、１つ以上のセンサ２５０およびユーザ入力デバイス２５２に通信可能に結合されるように示されている。いくつかの実施形態では、１つ以上のセンサ２５０は、（例えば、屋内空気温度を測定する）温度センサ、湿度センサ、および／または屋内ＶＲＦユニット２０４によってサービスされる建物ゾーンの何らかの他の環境条件を測定するセンサを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のセンサは、建物ゾーン内の１人以上の人々の存在を検出し、かつ建物ゾーンの占有の表示を屋内ユニット制御回路２２２に提供するように構成された占有検出器を含む。

【0035】

各ユーザ入力デバイス２５２は、対応する屋内ユニット２０４によってサービスされる建物ゾーン内に位置してもよい。ユーザ入力デバイス２５２は、ユーザが、建物ゾーンの加熱もしくは冷却のための要求をＶＲＦシステム２００に入力すること、および／またはＶＲＦシステム２００が建物ゾーンの加熱／冷却を停止するための要求を入力することを可能にする。様々な実施形態によれば、ユーザ入力デバイス２５２は、スイッチ、ボタン、ボタンのセット、サーモスタット、タッチスクリーンディスプレイなどを含んでもよい。ユーザ入力デバイス２５２は、それによって、ユーザが望むときに、ＶＲＦシステム２００が、加熱／冷却を受けるようにユーザが制御することを可能にする。

【0036】

それによって、屋内ユニット制御回路２２２は、（例えば、センサ２５０の占有検出器、および／またはユーザ入力デバイス２５２を介したユーザの入力から）建物ゾーンの占有の表示を受信し得る。これに応答して、屋内ユニット制御回路２２２は、屋外ＶＲＦユニット２０２が、屋内ユニット２０４に冷媒を提供するために要求された動作容量で動作するための新しい要求を生成し得る。また、屋内ユニット制御回路２２２は、建物ゾーンが占有されていないという表示を受信し、これに応答して、要求された容量での動作を停止するように屋外ＶＲＦユニット２０２に指示する信号を生成し得る。また、屋内ユニット制御回路２２２は、例えば、ファン２２０をオンおよびオフにする信号を生成することによって、屋内ユニット２０４の様々な構成要素を制御してもよい。

【0037】

屋外ユニット制御回路２１４は、１つ以上の屋内ユニット制御回路２２２から加熱／冷却容量要求を受信し、要求を集約して、要求された総動作容量を決定し得る。したがって、要求された総動作容量は、様々な屋内ユニット２０４によってサービスされる様々な建物ゾーンの各々の占有によって影響され得る。多くの場合、人または人々が最初に建物ゾーンに入り、そのゾーンの加熱／冷却要求がトリガされると、要求された総動作容量は、例えば、最大動作容量に達するなど、大幅に増加し得る。したがって、総要求動作容量は、様々な建物ゾーンの散発的な占有の結果として、不規則かつ予測不可能に変化し得る。

【0038】

屋外ユニット制御回路２１４は、要求された総動作容量に少なくとも部分的に基づく動作容量で動作するように、コンプレッサ２０８、および屋外ユニット２０２の様々な他の要素を制御するように構成されている。より高い動作容量では、屋外ユニット２０２は、より多くの電力を消費し、ユーティリティコストを増加させる。いくつかの実施形態では、ＶＲＦコントローラは、が可能であり得る。

【0039】

ＶＲＦシステムのオペレータ、所有者、賃借人などにとっては、電力消費量およびユーティリティコストを最小限に抑えて、コストを節約し、環境の持続可能性を向上させ、機器の損耗を低減することが望ましいことがある。場合によっては、例えば、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月１３日に出願された米国特許出願第１５／９２０，０７７号に記載されているＶＲＦシステムの様々なコスト配分スキームに従って、複数のエンティティまたは人々が、ユーティリティコストの削減から利益を得る。したがって、以下で詳細に説明するように、制御回路２１４は、屋外ＶＲＦユニット２０２の動作容量を管理してユーティリティコストを削減すると同時に、建物の居住者に快適さも提供するように構成されてもよい。したがって、いくつかの実施形態では、制御回路２１４は、２０１７年６月２９日に出願されたＰ．Ｃ．Ｔ．特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０３９９３７号、および／または２０１７年６月２８日に出願された米国特許出願第１５／６３５，７５４号に記載されているシステムおよび方法と協調して動作可能であってもよく、これらの両方は、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる。

【0040】

ゾーングルーピング方法を用いたＶＲＦシステム
図３～図８を全体的に参照すると、いくつかの実施形態による、ゾーングルーピングを生成し、ゾーングルーピングを使用して建物制御システム内の機器を制御するためのシステムおよび方法が示されている。図３～図８のシステムおよび方法は、いくつかの実施形態によれば、建物管理システムまたはＨＶＡＣシステム、例えば、図１ＡのＶＲＦシステム１００を使用して、またはその一部として実装され得る。説明を容易かつ明確にするために、図３～図８の以下の説明は、ＶＲＦシステム１００の要素を参照する。しかしながら、本開示の様々な実施形態は、様々なＨＶＡＣシステム、ＢＭＳ、およびそれらの組み合わせにおいて実装され得、ＶＲＦシステムに限定されないことに留意されたい。

【0041】

ここで図３を参照すると、いくつかの実施形態による、ＶＲＦコントローラ２１４の詳細なブロック図３００が示されている。ＶＲＦコントローラ２１４は、いくつかの実施形態によれば、通信インターフェース３０１と、プロセッサ３０５およびメモリ３０７を有する処理回路３０３と、を含むことが示されている。いくつかの実施形態では、通信インターフェース３０１は、ＶＲＦコントローラ２１４と、ＶＲＦシステム２００に含まれるデバイス（例えば、コンプレッサ２０８、屋内ユニット２０４など）との間の通信を容易にして、ＶＲＦシステム１００に含まれるデバイスに対するユーザ制御、監視、および調整を可能にする。

【0042】

通信インターフェース３０１は、いくつかの実施形態によれば、ＶＲＦシステム２００または他の外部システムもしくはデバイスに含まれるデバイスとデータ通信を行うための有線または無線通信インターフェース（例えば、ジャック、アンテナ、送信機、受信機、トランシーバ、有線端末など）であることができるか、またはそれを含むことができる。いくつかの実施形態では、通信インターフェース３０１を介した通信は、直接的（例えば、ローカル有線または無線通信）であっても、または通信ネットワーク（例えば、ＷＡＮ、インターネット、セルラネットワークなど）を介してもよい。例えば、通信インターフェース３０１は、イーサネットベースの通信リンクまたはネットワークを介してデータを送受信するためのイーサネットカードおよびポートを含むことができる。別の例では、通信インターフェース３０１は、無線通信ネットワークを介して通信するためのＷｉ－Ｆｉトランシーバを含むことができる。さらに別の例では、通信インターフェース３０１は、セルラまたは携帯電話通信トランシーバを含むことができる。

【0043】

さらに図３を参照すると、処理回路３０３は、いくつかの実施形態によれば、処理回路３０３およびその様々な構成要素が、通信インターフェース３０１を介してデータを送受信することができるように、通信インターフェース３０１に通信可能に接続され得る。プロセッサ３０５は、いくつかの実施形態によれば、汎用プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、処理構成要素のグループ、または他の適切な電子処理構成要素として実装され得る。

【0044】

メモリ３０７（例えば、メモリ、メモリユニット、記憶デバイスなど）は、いくつかの実施形態によれば、本出願に記載された様々なプロセス、層、およびモジュールを完了または促進するためのデータおよび／またはコンピュータコードを記憶するための１つ以上のデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク記憶装置など）を含むことができる。いくつかの実施形態では、メモリ３０７は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリであり得るか、またはそれを含むことができる。メモリ３０７は、いくつかの実施形態によれば、データベース構成要素、オブジェクトコード構成要素、スクリプト構成要素、または本出願に記載された様々なアクティビティおよび情報構造をサポートするための任意の他のタイプの情報構造を含むことができる。いくつかの実施形態によれば、メモリ３０７は、処理回路３０３を介してプロセッサ３０５に通信可能に接続され、本明細書に記載された１つ以上のプロセスを（例えば、処理回路３０３および／またはプロセッサ３０５によって）実行するためのコンピュータコードを含む。

【0045】

さらに図３を参照すると、メモリ３０７は、いくつかの実施形態によれば、ゾーングルーピング生成器３０２、システム識別モジュール３０６、および制御信号生成器３１０を含むことが示されている。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器３０２は、ゾーンデータを収集し、ゾーンデータを分析して、分析されたゾーンデータに基づいてゾーングルーピングを生成し、ゾーングルーピング３０４の出力を提供するように構成されている。ゾーングルーピング３０４は、いくつかの実施形態によれば、システム識別および建物制御の目的のために複数の建物ゾーンをグルーピングすることができる方法を示す。いくつかの実施形態では、単一のゾーングループ内の建物ゾーンのすべては、システムモデルおよび制御信号を生成するときに単一のユニットとして扱われる。例えば、ゾーングループごとに（そのゾーングループ内のゾーンのすべてからのデータを使用して）異なるシステムモデルが生成されてもよく、ゾーングループのためのシステムモデルを使用して、そのゾーングループ内のゾーンのすべてのための制御信号を生成してもよい。ゾーングルーピング生成器３０２の機能および方法は、以下でより詳細に説明される。ゾーングルーピング生成器３０２は、いくつかの実施形態によれば、ゾーングルーピング３０４をシステム識別モジュール３０６に出力するように構成することができる。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング３０４は、１つ以上のゾーングルーピングを含む。他の実施形態では、ゾーングルーピング３０４は、最良のゾーングルーピングとして識別される個々のゾーンを含む。

【0046】

図３に示されるように、ゾーングルーピング３０４は、いくつかの実施形態によれば、システム識別モジュール３０６に入力として送信される。システム識別モジュール３０６は、いくつかの実施形態によれば、システムのモデルを生成するためのシステム識別プロセスを実行するように構成されている。システム識別モジュール３０６によって実行され得る考えられるシステム識別プロセスは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１６年１月１２日に付与された米国特許第９，２３５，６５７号に記載されている。概して、システム識別は、例えば、予測エラーを最小限に抑えることによって、建物のモデル内の不特定のシステムパラメータを識別するプロセスである。いくつかの実施形態では、システム識別モジュール３０６は、ゾーングルーピング生成器３０２によって生成されたゾーングルーピング３０４内のゾーングループの各々についてシステム識別プロセスを実行するように構成され得る。

【0047】

各システム識別プロセスは、いくつかの実施形態によれば、特定のゾーングループ内の建物ゾーンのすべてに関連付けられた入力データおよび出力データを使用して、そのゾーングループのためのシステムモデル３０８を生成する。例えば、システム識別モジュール３０６は、ゾーングルーピング３０４の第１のゾーングループに関連付けられたシステムモデルを生成するために、ゾーングルーピング３０４を使用して、第１のゾーングループ内の建物ゾーンのすべてを識別し得る。いくつかの実施形態では、システム識別モジュール３０６は、第１のグループの建物ゾーンに関連付けられた訓練データ（例えば、入力データおよび出力データ）を取得し、訓練データを使用して、第１のゾーングループのシステムモデルを訓練する。システム識別モジュール３０６は、いくつかの実施形態によれば、ゾーングルーピング３０４内のゾーングループの各々についてこのプロセスを繰り返して、ゾーングルーピング３０４内のゾーングループごとに異なるシステムモデルを生成する。いくつかの実施形態によれば、システム識別モジュール３０６は、各システムモデル３０８を制御信号生成器３１０に提供する。

【0048】

制御信号生成器３１０は、いくつかの実施形態によれば、システム識別モジュール３０６からシステムモデル３０８を受信することが示されている。いくつかの実施形態では、制御信号生成器３１０は、システムモデル３０８を使用して、１つ以上のゾーングループの環境を制御するように動作するＶＲＦ機器３１４のための適切な制御信号を生成する。各システムモデル３０８は、ゾーングルーピング生成器３０２によって生成されたゾーングルーピング３０４によって定義された特定のゾーングループに対応し得、対応するゾーングループに対する制御信号を生成するために使用され得る。いくつかの実施形態では、制御信号生成器３１０は、制御信号３１２を生成するために、様々なモデルベースの制御方法論（例えば、状態ベースのアルゴリズム、極値探索制御（ＥＳＣ）アルゴリズム、比例積分（ＰＩ）制御アルゴリズム、比例積分微分（ＰＩＤ）制御アルゴリズム、モデル予測制御（ＭＰＣ）アルゴリズム、フィードバック制御アルゴリズムなど）のいずれかを使用する。制御信号生成器３１０は、いくつかの実施形態によれば、制御信号３１２をＶＲＦ機器３１４に出力することが示されている。いくつかの実施形態では、制御信号３１２は、ＶＲＦ機器３１４を動作させるためのコマンドを含む。

【0049】

ゾーングルーピング生成器
ここで図４を参照すると、いくつかの実施形態による、ゾーングルーピング生成器３０２をより詳細に示すブロック図４００が示されている。ゾーングルーピング生成器３０２は、いくつかの実施形態によれば、出力としてゾーングルーピング３０４を決定するために、ゾーン識別器４０２、ゾーンデータ収集器４０４、およびゾーングルーピング生成器モジュール４０６を含むことが示されている。

【0050】

図４に示すように、ゾーン識別器４０２は、いくつかの実施形態によれば、建物内のゾーンのタイプを識別するように構成されている。例えば、ゾーン識別器４０２は、学校として機能する建物内のゾーンのタイプおよび／または数を識別するタスクを課され得る。学校内のゾーンのタイプには、教室、実験室、トイレ、廊下が含まれ得る。追加のタイプのゾーンが識別されてもよく、前に列挙されたタイプのゾーンに限定されない。

【0051】

図４に示すように、ゾーンデータ収集器４０４は、いくつかの実施形態によれば、ゾーン識別器４０２によって識別されたゾーンのゾーンデータを収集するように構成されている。いくつかの実施形態では、収集されるゾーンデータは、履歴値（例えば、温度設定点、屋内空気温度など）を含む。いくつかの実施形態では、収集されるゾーンデータは、ゾーン特性（例えば、ゾーンの動作モード、ゾーングループ内の各ゾーンの相対位置など）を含む。いくつかの実施形態では、収集されるデータは、追加のデータタイプ、またはデータタイプの任意の組み合わせを含む。

【0052】

いくつかの実施形態では、ゾーンデータ収集器４０４は、ゾーンデータを継続的に収集し、所定の期間にわたって収集されたゾーンデータの変化を監視するように構成されている。例えば、ゾーンデータ収集器４０４は、ゾーン識別器４０２によって識別されたゾーンに関連付けられた温度設定点の値を継続的に収集し、１週間の期間にわたって各ゾーンに関連付けられた温度設定点の変化を監視し得る。そのようないくつかの実施形態では、ゾーンデータ収集器４０４は、ゾーンデータの変化に基づいて新しいゾーングルーピングを生成する必要性を決定し、新しいゾーングルーピングプロセスをゾーングルーピング生成器３０２に対して自動的にトリガするように構成されている。例えば、ゾーンデータ収集器４０４は、１週間の期間にわたって許容可能な閾値範囲外のゾーンの温度の変化を検出し、新しいゾーングルーピングを生成するためにゾーングルーピング生成器３０２に信号を自動的に送信し得る。いくつかの実施形態では、許容可能な閾値範囲は、ユーザによって入力される。例えば、ユーザは、特定のゾーンに関連付けられた温度設定点の許容可能な閾値範囲を入力してもよく、温度設定点の±２°Ｆであってもよい。

【0053】

ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、いくつかの実施形態によれば、ゾーングルーピング生成器３０２に含まれることが示されている。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、複数の異なるゾーングルーピングを生成するように構成され得る。各ゾーングルーピングは、いくつかの実施形態によれば、１つ以上のゾーングループを定義し、各ゾーングループ内の１つ以上の建物ゾーンを指定する。したがって、各ゾーングルーピングは、複数の建物ゾーンをゾーングループに編成することができる様々な方法を定義する。建物ゾーンの同じセットについて生成され得る２つの異なるゾーングルーピングの例は、図５Ａおよび図５Ｂを参照してより詳細に説明される。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、ゾーンを２つ以上のグループに組み合わせて、ゾーングループを形成する。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、グループとして単一のゾーンを生成する。以下でより詳細に説明されるように、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、いくつかの実施形態によれば、１つ以上の異なるゾーングルーピングを生成するために、ゾーン識別器４０２によって識別された１つ以上のゾーンに関連付けられたゾーンデータ収集器４０４によって収集されたゾーンデータのクラスタ分析を実行するように構成されている。

【0054】

ここで図５Ａおよび図５Ｂを参照すると、いくつかの実施形態による、様々なゾーングルーピングの例が示されている。図５Ａおよび図５Ｂは、いくつかの実施形態によれば、学校として機能する構造５０２を含むことが示されている。いくつかの実施形態では、構造５０２は、実験室５０６ａおよび５０６ｂ（まとめて実験室５０６と呼ばれる）、内部教室５１０ａ、５１０ｂ、および５１０ｃ（まとめて内部教室５１０と呼ばれる）、トイレ５１４ａ、５１４ｂ、および５１４ｃ（まとめてトイレ５１４と呼ばれる）、廊下５１８ａ、５１８ｂ、および５１８ｃ（まとめて廊下５１８と呼ばれる）、ならびに外部教室５２２ａ、５２２ｂ、および５２２ｃ（まとめて外部教室５２２と呼ばれる）を含むことが示されている。いくつかの実施形態では、構造５０２内のゾーンは、ゾーングルーピング生成器３０２を使用してグルーピングされた。構造５０２内の個々のゾーンの各々は、いくつかの実施形態に従って、ゾーン識別器４０２を使用して識別された。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、複数のゾーングルーピングを生成した。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６によって、２つの異なる（例えば、ゾーングループの組み合わせ）ゾーングルーピングのみが生成された。いくつかの実施形態では、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６によって、３つ以上の異なるゾーングルーピングが生成される。

【0055】

特に図５Ａを参照すると、第１のゾーングルーピング５００は、いくつかの実施形態によれば、実験室５０６を含むゾーングループ１ ５０４、教室５１０を含むゾーングループ２ ５０８、トイレ５１４を含むゾーングループ３ ５１２、廊下５１８を含むゾーングループ４ ５１６、および教室５２２を含むゾーングループ５ ５２０を含むことが示されている。

【0056】

特に図５Ｂを参照すると、いくつかの実施形態によれば、第２のゾーングルーピング５５０が示されている。第２のゾーングルーピング５５０は、いくつかの実施形態によれば、トイレ５１４ａ．教室５１０ｂ、および南廊下５１８ｃを含むゾーングループ１ ５５４、北廊下５１８ａ、トイレ５１４ｃ、および教室５２２ｃを含むゾーングループ２ ５５８、実験室５０６ａ、および教室５１０ｃを含むゾーングループ３ ５６２、教室５１０ａ、教室５２２ａ、および実験室５０６ｂを含むゾーングループ４ ５６６、ならびに中央廊下５１８ｂ、教室５２２ｂ、およびトイレ５１４ｂを含むゾーングループ５ ５７０を含むことが示されている。

【0057】

第１のゾーングルーピング５００および第２のゾーングルーピング５５０の生成に先立って、構造５０２内の各ゾーンは、いくつかの実施形態に従って、ゾーン識別器４０２によって識別された。構造５０２内の各ゾーンの識別に続いて、いくつかの実施形態によれば、ゾーンデータ収集器４０４によって、構造５０２内の各ゾーンについてのゾーンデータが収集される。ゾーングルーピング生成器モジュール４０６は、いくつかの実施形態に従って、ゾーンデータ収集器４０４によって収集されたゾーンデータを使用して、１つ以上のクラスタリングアルゴリズムを実行した。ゾーングルーピング生成器モジュール４０６によって実行されたクラスタリングアルゴリズムは、ＶＲＦ制御における使用のための第１のゾーングルーピング５００および第２のゾーングルーピング５５０を生成した。２つ以上のゾーングルーピングが生成されるいくつかの実施形態では、ユーザは、ＶＲＦ制御においていずれのゾーングルーピングを使用するかを選択する。

【0058】

ゾーングルーピング生成を用いたＶＲＦ制御の方法
図６を参照すると、いくつかの実施形態による、システムモデルを生成し、システムモデルを使用して可変冷媒流システムを制御するためのプロセス６００が示されている。プロセス６００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０２から始まる。ステップ６０２は、いくつかの実施形態によれば、ゾーングルーピング生成器３０２を使用してゾーングルーピングを生成することを含む。ステップ６０２において、ゾーングルーピング生成器３０２は、いくつかの実施形態によれば、１つ以上のゾーングルーピングを生成し、ゾーングルーピングの出力をシステム識別モジュール３０６に提供するように構成されている。いくつかの実施形態では、単一のゾーングループ内の建物ゾーンのすべては、システムモデルおよび制御信号を生成するときに単一のユニットとして扱われる。例えば、ゾーングループごとに（そのゾーングループ内のゾーンのすべてからのデータを使用して）異なるシステムモデルが生成されてもよく、ゾーングループのためのシステムモデルを使用して、そのゾーングループ内のゾーンのすべてのための制御信号を生成してもよい。ゾーングルーピングを生成する方法は、以下でより詳細に説明される。

【0059】

プロセス６００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０４に続く。ステップ６０４は、いくつかの実施形態によれば、システム識別モジュール３０６を使用して、ステップ６０２において生成されたゾーングルーピングのモデルを生成するためにシステム識別を実行することを含む。ステップ６０４において、システム識別モジュール３０６は、いくつかの実施形態によれば、システムのモデルを生成するためのシステム識別プロセスを実行するように構成されている。いくつかの実施形態では、システム識別モジュール３０６は、第１のグループの建物ゾーンに関連付けられた訓練データ（例えば、入力データおよび出力データ）を取得し、訓練データを使用して、第１のゾーングループのシステムモデルを訓練する。いくつかの実施形態では、システム識別モジュール３０６は、ゾーングルーピング内のゾーングループの各々についてこのプロセスを繰り返して、ゾーングループごとに異なるシステムモデルを生成する。いくつかの実施形態では、システム識別モジュール３０６は、ステップ６０２においてゾーングルーピング生成器３０２によって生成されたゾーングルーピング内のゾーングループの各々についてシステム識別プロセスを実行するように構成されている。

【0060】

プロセス６００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０６に続く。いくつかの実施形態では、ステップ６０６は、６０４において生成されたモデルを使用して、制御信号生成器３１０を使用してＶＲＦ機器のための制御信号を生成することを含む。ステップ６０６において、制御信号生成器３１０は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０４においてシステム識別モジュール３０６によって生成された１つ以上のシステムモデルを受信するように構成されている。いくつかの実施形態では、制御信号生成器３１０は、ステップ６０４においてシステム識別モジュール３０６によって生成されたシステムモデルを使用して、１つ以上のゾーングループの環境を制御するように動作するＶＲＦ機器３１４のための適切な制御信号を生成する。いくつかの実施形態では、制御信号生成器３１０は、ステップ６０６において制御信号を生成するために、様々なモデルベースの制御方法論（例えば、状態ベースのアルゴリズム、極値探索制御（ＥＳＣ）アルゴリズム、比例積分（ＰＩ）制御アルゴリズム、比例積分微分（ＰＩＤ）制御アルゴリズム、モデル予測制御（ＭＰＣ）アルゴリズム、フィードバック制御アルゴリズムなど）のいずれかを使用する。

【0061】

プロセス６００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０８に続くことが示されている。ステップ６０８は、いくつかの実施形態によれば、ステップ６０６において制御信号生成器３１０によって生成された制御信号を様々なＶＲＦ機器に送信することを含む。いくつかの実施形態では、生成された制御信号は、特定のゾーングループ内の１つ以上のゾーンの１つ以上の環境変数（例えば、温度、湿度など）を制御するように構成された特定のゾーンまたはゾーングループ内に位置する様々な屋内ＶＲＦユニットに送信される。いくつかの実施形態では、生成された制御信号は、特定のゾーンまたはゾーングループ内に位置する様々な屋内ＶＲＦユニットに冷媒を提供するように構成された様々な屋外ＶＲＦユニットに送信される。

【0062】

ゾーングルーピング生成の方法
ここで図７を参照すると、いくつかの実施形態による、ゾーングルーピングを生成するためのプロセス７００が示されている。プロセス７００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ７０２から始まる。ステップ７０２において、ゾーン識別器４０２は、いくつかの実施形態によれば、構造内のゾーンのタイプおよび／または数を識別するように構成されている。例えば、ステップ７０２は、ゾーン識別器４０２が、学校として機能する構造内のゾーンのタイプおよび数を識別することを含み得る。いくつかの実施形態では、学校内のゾーンのタイプには、教室、実験室、トイレ、および廊下が含まれる。追加のタイプのゾーンが識別されてもよく、前に列挙されたタイプのゾーンに限定されない。

【0063】

なおも図７を参照すると、プロセス７００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ７０４に続くことが示されている。いくつかの実施形態では、ステップ７０４は、ゾーンデータ収集器４０４が、ステップ７０２においてゾーン識別器４０２によって識別されたゾーンのゾーンデータを収集することを含む。いくつかの実施形態では、収集されるデータは、履歴値（例えば、ゾーンの温度設定点、ゾーンによるエネルギー消費など）を含む。いくつかの実施形態では、収集されるデータは、ゾーン特性（例えば、ゾーングループ内の各ゾーンの相対位置など）を含む。いくつかの実施形態では、収集されるデータは、追加のデータタイプ、またはデータタイプの任意の組み合わせを含む。

【0064】

いくつかの実施形態では、ステップ７０４は、ゾーンデータ収集器４０４が、データを継続的に収集し、所定の期間にわたって収集されたデータの変化を監視することを含む。そのようないくつかの実施形態では、ステップ７０４は、ゾーンデータ収集器４０４が、ゾーンデータの変化に基づいて新しいゾーングルーピングを生成する必要性を決定し、新しいゾーングルーピングプロセスをゾーングルーピング生成器３０２に対して自動的にトリガすることを含む。例えば、ゾーンデータ収集器４０４が、ゾーングループ内の特定のゾーンについての屋内空気温度値の所定の許容可能な閾値範囲外の値を含む屋内空気温度データを受信する場合、ゾーンデータ収集器４０４は、新しいゾーングルーピングプロセスを実行するための信号をゾーングルーピング生成器３０２に送信し得る。

【0065】

プロセス７００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ７０６に続くことが示されている。図８を参照して以下でより詳細に説明するように、いくつかの実施形態では、ステップ７０６は、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６が、収集されたゾーンデータに基づいて最適なゾーングルーピングを決定するために、１つ以上のクラスタリングアルゴリズムにおいて、ステップ７０４においてゾーンデータ収集器４０４によって収集されたゾーンデータを使用することを含む。さらに、いくつかの実施形態では、ステップ７０６は、構造内の各ゾーンの位置データを分析することを含む。そのようないくつかの実施形態では、構造内の各ゾーンの位置データを分析することは、位置データに基づいて各ゾーンをゾーングループにクラスタリングするように構成された事前クラスタリングプロセスをさらに含む。例えば、プロセス７００において使用するためのゾーンを含む建物の平面図は、グリッド座標に基づいて位置の数値を決定するために、グリッド座標に変換されてもよい。各位置の数値は、いくつかの実施形態によれば、各ゾーンの相対位置に基づいてゾーングルーピングを生成するために１つ以上のクラスタリングアルゴリズムにおいて使用される。いくつかの実施形態では、ステップ７０８は、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６が、ゾーングルーピングに関連付けられたシステムモデルを生成するために、ステップ７０６の分析されたデータに基づくゾーングルーピングをシステム識別モジュール３０６に出力することを含む。

【0066】

ここで図８を参照すると、いくつかの実施形態による、ゾーンデータを分析し、ゾーングルーピングを決定するためのプロセス８００が示されている。プロセス８００は、プロセス７００のステップ７０６を達成するために実行され得る。いくつかの実施形態では、プロセス８００は、ある期間（例えば、日、週、月など）にわたって収集された生データ（例えば、履歴温度設定点、履歴屋内空気温度など）を使用するように構成されている。いくつかの実施形態では、プロセス８００において使用される生データは、プロセス７００のステップ７０４においてゾーンデータ収集器４０４によって収集されたゾーンデータである。いくつかの実施形態では、プロセス８００は、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６が、ゾーンデータを分析し、ゾーングルーピングを生成することを含む。

【0067】

プロセス８００への入力として提供される様々なタイプの生データは、履歴屋内空気温度、履歴温度設定点、履歴屋外空気温度、およびＨＶＡＣによって使用される履歴エネルギーを含むことが示されている。入力データのタイプのいくつかは、特定のゾーンに固有であり得るが、他のタイプの入力データが、建物またはキャンパス全体に適用され得る。例えば、履歴屋内空気温度、履歴温度設定点、およびＨＶＡＣによって使用される履歴エネルギーは、ゾーン固有であり得るが、履歴屋外空気温度は、建物またはキャンパス全体に適用され得る。任意のゾーン固有のデータタイプについて、プロセス８００への入力データは、ゾーンごとに別個のデータセットを含んでもよい。例えば、入力データは、ゾーンＡの履歴温度設定点のセット、ゾーンＢの履歴温度設定点のセットなどを含んでもよい。同じことは、履歴屋内空気温度、およびＨＶＡＣによって使用される履歴エネルギーにも当てはまる。

【0068】

プロセス８００への入力データの各セットは、時系列の値を含んでもよい。各時系列の値は、特定の点または変数（例えば、ゾーンＡの屋内空気温度、ゾーンＢの屋内空気温度、ゾーンＡの温度設定点、ゾーンＢの温度設定点、屋外空気温度など）の複数のサンプルを含んでもよい。各サンプルは、サンプルの値を示すデータ値（例えば、７５°Ｆ）と、サンプルが測定または生成された時間を示すタイムスタンプ（例えば、２０１８－０７－０５－１８：００：００）の両方を含んでもよい。したがって、プロセス８００への入力データは、各時系列が特定の点または変数に対応している、時系列のセットを含んでもよい。時系列（および対応する点または変数）のいくつかは、特定のゾーンに固有であり得るが、他の時系列が、建物またはキャンパス全体に適用され得る。

【0069】

いくつかの実施形態では、プロセス８００への入力データは、入力データをグルーピングするために使用され得る複数の属性を含む。そのような属性の例としては、データタイプ（例えば、屋内空気温度、温度設定点、屋外空気温度、ＨＶＡＣによって使用されるエネルギーなど）、データが適用される対応するゾーン（例えば、ゾーンＡ、ゾーンＢ、ゾーンＣなど）、ゾーングループ（対応するゾーンがゾーングループに割り当てられている場合）、タイムスタンプ、データ値、測定単位、または生データ値のコンテキストもしくはセマンティック情報を提供する他の属性が挙げられる。

【0070】

いくつかの実施形態では、プロセス８００への入力データは、建物ゾーンごとにサンプルのセットにグルーピングされる。各サンプルは、タイムスタンプ、サンプルが適用される建物ゾーンを示す属性、および様々なデータタイプの各々の値を含み得る。例えば、特定のサンプルは、「ゾーンＡ」に対応してもよく、特定の時間における履歴屋内空気温度、履歴温度設定点、履歴屋外空気温度、およびＨＶＡＣによって使用される履歴エネルギーの値を含み得る。したがって、各サンプルは、特定の時間における特定のゾーンについての関連するゾーンデータ（すなわち、各入力データタイプについての値）の中から含み得る。

【0071】

ステップ８０２は、いくつかの実施形態によれば、ゾーンデータ収集器４０４によって収集された各タイプのゾーンデータを、特定のゾーンごとの所定の期間にわたるゾーンデータのタイプごとにデータの特定のブロックにグルーピングすることを含む。例えば、ゾーンＡの履歴屋内空気温度の７つのデータサンプル（曜日ごとに１つのデータサンプルを採取した）を含む１週間のデータ収集作業は、単一のブロックへと一緒にブロック化され得る。いくつかの実施形態では、データサンプルが一緒にグルーピングされる所定の期間は、ユーザ入力に基づいて構成可能である。例えば、ユーザは、１ヶ月分のサンプルまたは１年分のサンプルをブロック化することを選択することができる。

【0072】

いくつかの実施形態では、ステップ８０２は、ゾーンｉ＝１：Ｎのゾーンデータのサンプルを、サイズＴのＫブロックにグルーピングすることを含み、ここで、Ｎは、構造内のゾーンの総数であり、Ｋは、各ゾーンｉのデータサンプルのブロックの総数であり、Ｔは、ゾーンごとに収集される各ブロック内のデータサンプルの総数である。いくつかの実施形態では、各データサンプルｔは、各ゾーンｉに関連付けられた複数のタイプのゾーンデータポイントを含む。例えば、データサンプルｔは、ゾーンｉの設定点温度値、ゾーンｉの屋内空気温度、およびゾーンｉによるエネルギー使用量を含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、所望のブロック数Ｋを入力する。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザは、各ブロックｋに含まれる所望のデータサンプル数Ｔを入力する。ブロックｋ＝１：Ｋ、およびブロックｋがＴ個のデータサンプルを含むとすると、ブロックｋに割り当てられたサンプルのセットｔは、以下の式で決定することができる。
ｔ＝（ｋ＊Ｔ）：（（ｋ＋１）＊Ｔ）－１

【0073】

例えば、前の式を使用して、ユーザは、（Ｔ＝２となるように）各ブロックが２つのデータサンプルを含んでいることを入力したと仮定する。データサンプルｔ＝２：３（すなわち、第２および第３のサンプル）は、ゾーンごとにブロックｋ＝１にブロック化される。したがって、ゾーンのデータサンプルｔ＝４：５（すなわち、第４および第５のサンプル）は、ゾーンごとにブロックｋ＝２にブロック化される。

【0074】

ステップ８０２において生成されたＴ個のデータサンプルを含むＫ個のデータブロックは、いくつかの実施形態によれば、ステップ８０４においてそれぞれ平均化される。いくつかの実施形態では、各ブロックＫに含まれる各タイプのゾーンデータは、ゾーンごとに各タイプのゾーンデータの平均を生成するように平均化される。例えば、データサンプルｔが、設定点温度ゾーンｉ、ゾーンｉの屋内空気温度、およびゾーンｉによるエネルギー使用量の値を含むと仮定する。ゾーンｉの各異なる値は、以下の式を使用して、ブロックＫごとに平均化されてもよい。

【数1】

【0075】

前の式において、

【数2】

は、ゾーンｉのブロックｋのデータタイプｄ（例えば、屋内空気温度、温度設定点、屋外空気温度など）の平均であり（ここで、データサンプルｔに含まれるデータタイプｄ＝１：Ｄの総数）、Ｔは、ゾーンｉのブロックｋに含まれるデータサンプルの数であり、ｄ_ｔ，ｉは、ゾーンｉのデータサンプルｔに含まれるデータタイプｄの値である。いくつかの実施形態では、データサンプルＴに含まれるデータタイプＤは、履歴屋内空気温度、履歴温度設定点、および履歴エネルギー使用量の値を含む。いくつかの実施形態では、ステップ８０４の出力は、ゾーンｉの各ブロックｋの各データタイプｄに関する平均を含む。

【0076】

プロセス８００は、いくつかの実施形態によれば、ステップ８０６に進む。いくつかの実施形態では、ステップ８０６は、ステップ８０８のクラスタリングアルゴリズムにおいて使用するために、各ゾーンの１つ以上の重要な特徴を選択することを含む。ステップ８０８においてゾーンごとに選択された１つ以上の重要な特徴は、いくつかの実施形態によれば、ステップ８０４においてゾーンごとに計算された１つ以上のブロック平均に含まれる様々なタイプのデータ間の相関を識別するために使用される。選択された重要な特徴は、ステップ８０４において計算された１つ以上のブロック平均、および／またはステップ８０４において計算された様々なブロック平均を使用したさらなる計算を含み得る。例えば、ステップ８０６において選択された重要な特徴は、平均履歴温度と平均履歴空気温度との間の差を計算するために、ステップ８０４において計算された平均履歴屋内空気温度から、ステップ８０４において計算された平均履歴温度設定点を減算することを含み得る。いくつかの実施形態では、ステップ８０８において重要な特徴を選択することは、ステップ８０４において計算された１つ以上のブロック平均と、１つ以上のゾーンの動作状態との間の相関を識別する。例えば、ゾーンＡは、履歴屋外空気温度が４５°Ｆ以下であるとき、常に加熱モードで動作していると識別され得る。

【0077】

別の例は、１つ以上のゾーン内の平均履歴温度設定点に基づいて、ＨＶＡＣデバイスを動作させるために、ＨＶＡＣデバイスによって使用されるエネルギーのブロック平均を収集することを含み得る。いくつかの実施形態では、選択された重要な特徴は、各ゾーンのエネルギー消費によって決定された履歴動作モードを含む。例えば、ゾーンデータが、Ｑ_{ＨＶＡＣ，ｉ}＞１となるような、１よりも大きいゾーンｉのエネルギー消費値を含む場合、ゾーンｉは、履歴的に加熱モードで動作していると識別され得る。別の例では、ゾーンデータが、Ｑ_{ＨＶＡＣ，ｉ}＜－１となるような、－１よりも小さいゾーンｉのエネルギー使用値を含む場合、ゾーンｉは、履歴的に冷却モードで動作していると識別され得る。Ｑ_{ＨＶＡＣ，ｉ}＝０であるさらに別の例では、ゾーンｉは、エネルギーがゾーンｉによって消費されないような、履歴的に「オフ」モードで動作していると識別され得る。選択された重要な特徴の例は、限定することを意図していない。いくつかの実施形態では、ユーザは、ステップ８０６において、１つ以上の選択された重要な特徴を入力する。

【0078】

ステップ８０６は、いくつかの実施形態によれば、ステップ８０８において使用するための１つ以上の選択された重要な特徴を出力することが示されている。ステップ８０８において、いくつかの実施形態によれば、クラスタリングアルゴリズムは、ゾーングループを生成するために、選択された重要な特徴に含まれるゾーンデータに適用される。ステップ８０８はまた、いくつかの実施形態によれば、入力として所望の数のグループ（例えば、ゾーンのグループの数）を受信することが示されている。いくつかの実施形態では、グループの数は、ユーザによって入力される。例えば、ユーザは、Ｎ個のゾーンがその中にグルーピングされるべき、４つのグループを入力し得る。

【0079】

いくつかの実施形態では、ステップ８０８は、ゾーングルーピング生成器モジュール４０６が、ステップ８０６において識別および／または計算された選択された重要な特徴に任意の様々なクラスタリングアルゴリズムを適用することによって、ゾーングルーピングを生成することを含む。概して、クラスタリングアルゴリズムは、データサンプルのセットを、比較的類似したデータサンプルを含む所定の数のグループの中に収集する。いくつかの周知のクラスタリングアルゴリズムは、いくつかの実施形態によれば、階層的クラスタリング、ｋ平均クラスタリング、および単純な期待最大値を含む。いくつかの実施形態では、１つのクラスタリングアルゴリズムが単一タイプのゾーンデータ（例えば、ゾーン温度設定点、ゾーン屋内空気温度など）に適用されて、ゾーングルーピングが生成される。いくつかの実施形態では、２つ以上のクラスタリングアルゴリズムが単一タイプのゾーンデータに適用されて、複数のゾーングルーピングが生成される。

【0080】

例示的な実施形態の構成
様々な例示的な実施形態に示されるようなシステムおよび方法の構成および配置は、例示的なものにすぎない。本開示では、いくつかの実施形態のみが詳細に説明されてきたが、多くの修正が可能である（例えば、様々な要素のサイズ、寸法、構造、形状、および割合、パラメータの値、取り付け構成、材料の使用、色、配向などの差異）。例えば、要素の位置は、逆転されてもよいし、または他の方法で変更してもよく、別個の要素の性質もしくは数または位置は、改変または変更することができる。したがって、そのようなすべての修正は、本開示の範囲内に含まれることが意図される。任意のプロセスまたは方法ステップの順序または配列は、代替の実施形態に従って変更または再配列されてもよい。他の置換、修正、変更、および省略は、本開示の範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態の設計、動作条件、および配置において行うことが可能である。

【0081】

本開示は、様々な動作を達成するための任意の機械可読媒体上の方法、システム、およびプログラム製品を企図する。本開示の実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを使用して、またはこの目的もしくは別の目的のために組み込まれた適切なシステムのための専用コンピュータプロセッサによって、または配線接続されたシステムによって実装することができる。本開示の範囲内の実施形態は、その上に記憶された機械実行可能命令またはデータ構造を搬送するかまたは有するための機械可読媒体を含むプログラム製品を含む。そのような機械可読媒体は、プロセッサを備えた汎用もしくは専用のコンピュータまたは他の機械によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であり得る。例として、そのような機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、もしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望のプログラムコードを機械実行可能命令もしくはデータ構造の形態で搬送または記憶するために使用でき、かつプロセッサを備えた汎用もしくは専用コンピュータもしくは他の機械によってアクセスできる任意の他の媒体を含むことができる。上記の組み合わせも、機械可読媒体の範囲内に含まれる。機械実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または専用処理機械に、特定の機能または機能群を実行させる命令およびデータを含む。

【0082】

図は、方法ステップの特定の順序を示しているが、ステップの順序は、描写されたものとは異なってもよい。また、２つ以上のステップを同時に、または部分的に同時に実行することができる。このような変形形態は、選択されたソフトウェアおよびハードウェアシステム、ならびに設計者の選択に依存する。すべてのそのような変形形態は、本開示の範囲内である。同様に、ソフトウェアの実装は、様々な接続ステップ、処理ステップ、比較ステップ、および決定ステップを達成するために、ルールベースのロジックおよび他のロジックを有する標準的なプログラミング技術によって達成され得る。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8】