识别，并且/或者，在一些情况下生成响应于HVAC启动状态的应用而表征建筑物 的环境特性轨迹的热动力学模型。热动力学模型生成器630包括多种组件，诸如输入/输出 逻辑632、模型返回控制器634、模型存储元件636W及禪合至传感器640、HVAC状态控制器 642和时钟644的数据获取单元638。热动力学模型生成器630可W进一步包括数据存储元件 646、模型拟合单元648W及模型参数存储元件650。运些组件中的每一个都可W在物理上、 逻辑上或者通信上彼此禪合，并且在一些实施例中，本文所述用于模型生成器630的一个或 多个组件的结构元件和/或其功能性可W被类似地实现于模型生成器630的其他组件中。此 夕h模型生成器630的组件能够被实现在于硬件、软件或其任意组合中，并且虽然在一个实 施例中模型生成器630的组件可W被实现于设备100中，但其他实施例不限于此，因为一些 或者全部组件都可W被实现于除设备100W外的电子设备(例如与智能住家环境200相关联 的设备，诸如便携式电子设备266和/或远程服务器264)中。
[0108] 热动力学模型生成器630可W被操作W响应于对热动力学模型的请求而识别并 且/或者生成模型。一旦模型已被识别或W其他方式被生成时，热动力学模型生成器630便 可W返回模型和/或其组件。例如，响应于从热动力学行为预测元件620所传输的对模型的 请求，模型生成器630可W识别热模型并且将热模型传输至预测元件620,在此所传输的模 型可W包括表征模型的一个或多个模型参数，诸如权重因子Wjl、Wj2、Wj3、Wj4和W巧的值。在一 些实施例中，在接收请求的时间可W已生成一个或多个模型，并且在一些情况下(例如如果 那些模型仍有效，即基于相对于接收请求的时间相对近期获取的数据而被生成，诸如24小 时之内），可w将已生成的模型返回。在一些实施例中，请求可w指示模型期望的特异性水 平。例如，模型可W已经基于当第一阶段和第二阶段加热器均被启动时所创建的数据而被 生成。请求可W指示其要求模型是基于当第一阶段和第二阶段加热器均被启动而且风扇也 被启动时所创建的数据而被生成。响应于请求，模型生成器630可W捜索已生成并且可W满 足所请求的特异性水平的候选模型。如果并未查找到候选模型，则可W生成并且返回新模 型。如果查找到一个候选者，则可W返回该模型。如果查找到多个候选者，则可W返回限制 性最大的模型。在该特定示例中，现有的模型可能特异性不足W满足请求，在该情况下可W 生成为请求定制的新模型。
[0109] 输入/输出逻辑632包括能够操作W使热动力学模型生成器630的组件与诸如热动 力学行为预测元件620的其他组件通信地交互的逻辑。输入/输出逻辑632由此可W被操作 W接收、解释、制订(formulate)并且传输对热模型的请求的响应。
[0110] 模型返回控制器634可W被操作W执行多种操作，包括分析对模型的请求，捜索现 有模型，响应于请求而识别用于返回的特定模型，指令数据获取单元638获取数据W生成新 模型，W及指令模型拟合单元648为新模型拟合权重因子。模型返回控制器634可W被禪合 至输入/输出逻辑632、模型存储元件636、数据获取单元638W及模型拟合单元648。
[0111] 模型存储元件636可W存储一个或多个热动力学模型，包括其参数。例如，模型存 储元件636可W包括指示特定模型中所使用的基函数、在模型中所使用的任何常数的值、W 及在模型中所使用的任何权重因子的值的信息。对于每一模型，模型存储元件636还可W包 括指示模型的特异性水平的信息，在此特异性水平可W指示被使用于生成模型的数据的类 型。例如，特异性水平可W指示对于被使用于生成模型的数据激活的阶段的类型。
[0112] 数据获取单元638可W被操作W获取用于生成热动力学模型的多种数据。例如，数 据获取单元638可W被禪合至一个或多个传感器640,用于接收诸如室内溫度、室外溫度、室 内湿度、室外湿度、居住等感测信息。数据获取单元638还可W被禪合至HVAC状态控制器 642,其指示一段时间内的HVAC启动状态(例如第一阶段供暖是否开启、第二阶段供暖是否 开启、紧急供暖是否开启等）。数据获取单元638还可W被禪合至时钟644,其可W提供时序 信号用于使由传感器640与HVAC状态控制器642所接收的信息相关联。在热动力学模型生成 中可W使用的多种类型的信息进一步在于2010年9月14日提交的共同受让的、序列号12/ 881,430(参考号:肥S002-US)的美国申请中进一步描述，其全部内容通过引用完全并入本 文中用于所有目的。数据获取单元638还可W被禪合至数据存储元件646,其可W被操作W 存储由数据获取单元638所获取的数据。
[0113] 模型拟合单元648可W被操作W将与一组基函数相关联的基函数权重因子拟合至 所获取的数据中的一些或者全部。可W使用多种拟合技术中的一个或多个来拟合运些权重 因子，包括但不限于最小二乘法拟合。可W使用任何适用的数据历史来拟合权重因子，包括 1日、3日、5日、7日、10日、14日、在1日至14日的范围内的数日、或者小于1日或大于14日的数 日。在拟合权重因子的过程中，模型拟合单元648可W首先识别一个或多个基函数，针对其 的表示被存储于模型参数存储元件650中。例如，模型拟合单元648可W识别并且选择如前 所述的基函数中的一个或多个。一旦用于构建模型的基函数被选择时，可W识别，诸如前述 常数中的一个或多个的，与那些基函数相关联的任何适用的常数并且确定其值。模型拟合 单元648然后可W确定存储于获取数据元件646中的待使用的适当历史数据(在此可W由模 型请求来定义适当数据)并且将权重因子拟合于该历史数据，w便经加权的基函数表征建 筑物的历史热动力学响应，并且由此能够后续被使用于预测建筑物的未来热动力学响应。 在一些实施例中，模型拟合单元648使用仅在一定时期期间所生成的数据，诸如从当地子夜 到当地子夜的时期。在运一情况下，由于基于相同准则（criteria)但在相同的24小时时期 内所创建的模型可能彼此相同，所W可W降低生成模型的频率。
[0114] 热动力学模型生成器630操作W识别并且/或者，在一些情况下生成热动力学模 型，并且包括诸如输入/输出逻辑632、模型返回控制器634、模型存储元件636、数据获取单 元638、数据存储元件646、模型拟合单元648W及模型参数存储单元650的多种组件。然而， 本领域的技术人员会领会的是，执行本文所述的各种操作的系统在带有比在图8中所示更 少或更多数目的组件的情况下同样能够运行良好。因此，应将在图8中对热动力学模型生成 器630的描绘当作本质上是说明性的并且不限制本教导的范围。
[0115] 图9图示根据实施例的用于确定建筑物对相关HVAC系统的启动状态中的可能变化 的预期环境响应的流程700的通信序列。为便于理解，参照图6至8描述流程700,然而应理解 的是，流程700的实施例不限于参照图6至8所述的示例系统和装置。
[0116] 在操作702中，HVAC控制元件610将对建筑物的热动力学行为的预测的请求传输至 热动力学行为预测元件620。在一些具体实施例中，请求可W包括对预期的室内溫度分布、 预期的室内湿度分布、或者表征一个或多个其他预期的室内环境特性的分布的请求。请求 可W包括支持该请求的多种信息中的一些、全无或者全部。例如，请求可W包括表征在预测 时期之内的HVAC系统的期望控制的期望HVAC控制轨迹，诸如对于预测时期内的设定点溫度 的排程。
[0117] 响应于接收请求，在操作704中，热动力学行为预测元件620可W从热动力学模型 生成器630请求适用的热动力学模型。在一些实施例中，请求可W指示模型期望的特异性水 平，诸如模型待适合于的HVAC系统的一个或多个阶段的启动状态的指示。在其他实施例中， 请求可W另外或者替选地指示应被使用于生成模型的基函数。例如，在一些实施例中，由热 动力学行为预测元件620所使用的基函数的数目或者选择可W改变，并且/或者热动力学模 型生成器630可W存储数个不同的模型，在此不同的基函数被使用于不同的模型。因此，请 求可W指示在给定时间哪些特定的基函数正由热动力学行为预测元件620所实现并且由此 指示应通过其来生成模型的特定的基函数。
[0118] 响应于接收对热动力学模型的请求，在操作706中，热动力学模型生成器630可W 确定满足请求的适用热动力学模型。运可W包括在预先存在的模型中捜索最适用的模型， 并且/或者生成迎合请求的新模型。
[0119] 一旦适用的模型已被识别时，在操作708中，可W将模型返回到热动力学行为预测 元件620。在返回模型时，可W传输多种信息，诸如指示任何基函数权重因子的值、与基函数 结合使用的任何常数的值、W及在一些情况下由模型所使用的基函数的识别 (identification)的信息。
[0120] 响应于接收模型，热动力学行为预测元件620可W基于模型W及诸如预测时期内 的设定点溫度的排程的、期望HVAC控制轨迹，来确定建筑物的预期热动力学行为。一旦建筑 物的预期热动力学行为被确定时，在操作712中，可W将其返回至HVAC控制元件610。运可W 包括例如返回预期的室内溫度分布、预期的室内湿度分布、预期的HVAC启动轨迹或者诸如 此类中的一个或多个。
[0121] 应领会的是，在图9中所示的具体操作提供用于根据各实施例确定建筑物对相关 HVAC系统的启动状态中的可能变化的预期环境响应的特定流程。还可W根据替选的实施例 执行操作的其他序列。例如，本发明的替选实施例可W不同的顺序来执行上面概述的操作。 此外，在图9中所示的各个操作可W包括可W合适于各个操作的各种次序所执行的多个子 操作。另外，基于特定的应用，可W增加附加的操作或者去除现有的操作。本领域的一个普 通技术人员会认识并领会许多变化、修改和替选。
[0122] 图10图示根据实施例的用于确定适当的热动力模型的流程。为便于理解，参照图6 至9描述流程，然而应理解的是，流程的实施例不限于参照图6至9所述的示例系统和装置。 在一些实施例中W及如本文所述，流程可W被实现为操作706。然而，应认识的是，由于能够 在除操作706W外的操作中实现本文所述的流程，所W实施例不限于此。
[0123] 在操作706A中，接收对热动力学模型的请求。例如，热动力学模型生成器630可W 接收从热动力学行为预测元件620所传输的对热动力学模型的请求。
[0124] 在操作706B中，为期间HVAC系统控制建筑物的环境特性(例如热环境）的时间段， 获取时间信息、溫度信息W及HVAC启动状态信息。例如，数据获取单元638可W获取诸如在 当地时间的一日内时间、自当前周期流逝的时间、稳态活动开始压倒早先周期活动的周期 中的估计时间、W及诸如此类的时间信息，其中，运些数据中的一些或全部可W从内部或外 部时钟644来获取。数据获取单元638可W获取诸如室内溫度、室外溫度、建筑物溫度W及诸 如此类的溫度信息，其中，该数据中的一些或全部可W从一个或多个传感器640来获取。数 据获取单元638可W另外或者替选地获取HVAC启动状态信息，其可W指示在HVAC系统控制 建筑物的热环境期间的时间段期间从例如HVAC状态控制器642启动HVAC系统的哪一或哪些 阶段。
[0125] 在操作706C中，识别多个基函数，其中，那些基函数的加权组合响应于HVAC启动状 态的变化而表征建筑物的室内溫度轨迹。例如，可W识别指示来自前一周期的初始率、来自 给定阶段的初级效应、室外溫度与室内溫度之间的差异的效应、建筑物溫度与室内溫度之 间的差异的效应、一日内时间的效应、W及代表不受环境因子影响的能量变化的常数的基 函数。
[0126] 在操作706D中，可W确定对应于基函数的多个权重因子。例如，可W通过将诸如前 述的町1、町2、'?^^3、町4和町日的权重因子拟合至所获取的数据来确定所述权重因子。
[0127] 在操作706E中，返回包括权重因子的热动力学模型。例如，可W将指示权重因子 Wjl、Wj2、Wj3、Wj4和W巧的值的信息从热动力学模型生成器630传输至热动力学行为预测元件 620。
[0128] 应领会的是，在图10中所示的具体操作提供用于根据实施例确定适当的热动力学 模型的特定流程。还可W根据替选的实施例执行操作的其他序列。例如，本发明的替选实施 例可W不同的顺序来执行上面概述的操作。此外，在图10中所示的各个操作可W包括可W 合适于各个操作的各种次序所执行的多个子操作。另外，基于特定的应用，可W增加附加的 操作或者去除现有的操作。本领域的一个普通技术人员会认识并领会许多变化、修改和替 选。
[0129] 如参照图8所述，数个模型可W被存储于模型存储元件636中W供热动力学行为预 测元件620所用。在许多实施例中，在特定（例如当地)某日首次需要模型，可W训练（即生 成)模型并且将其参数存储于诸如模型存储元件363的模型缓存器中。虽然模型可W随后被 使用于满足后续请求，但在一些实施例中，在模型存储元件636中所存储的模型可W在诸如 24小时之后的一定时间段之后变过期(stale)。在一些情况下，可W将期间所存储的模型有 效的时期与数据被使用于生成模型的时期相关联。一旦模型变过期时，即使模型可能适用 于满足模型请求，也可W不返回该模型而可W生成新模型。
[0130] 此外如前所述，HVAC系统可W包括数个阶段，诸如风扇、第一阶段供暖、第二阶段 供电等。对热动力学模型的请求可W指示期望的特异性水平。如果满足所请求准则的模型 存在，则可W返回该模型。
[0131] 否则，可W生成并且返回为所请求的准则所特别定制的新模型。
[0132] 例如，在一些实施例中，可W通过阶段的二进制设置来定义HVAC启动状态，其中， 每一阶段均可W具有二进制的"开"状态或者二进制的"关"状态。表1示出HVAC状态的示例 序列。
[0133]
[0134] 表1.HVAC状态的示例序列。
[0135] 在作出对模型的请求时，热动力学行为预测元件620可W作出诸如"请给我当 StageOn細eat为开时有效的建筑物模型"的请求。然而，运一请求存在的问题在于，没有测 到仅StageOn細eat开启时的数据，因为化η在同一时间也总是开启。当然，热动力学行为预 测元件620可能不会关注风扇是否开启。因此，请求确实应当更为具体，诸如"请给我当 Stage化eHeat为开时有效的建筑物模型并且我不关注其他阶段"。然而，该请求存在的问题 在于，如表1所示，Stage化eHeat开启时的数据的一些是在StageTw)Heat也开启的同时采集 的，并且StageTwo化at数据可能使模型失真。因此，当请求模型时，热动力学行为预测元件 620应除那些开关的具体设置之外，还指定其关注哪些开关。例如，热动力学行为预测元件 620可[^作出诸如"请给我当StageOn細eat为开并且StageTwoHeat为关并且血ergenc州eat 为关时有效的建筑物模型并且我不关注任何其他阶段的设置"的请求。鉴于运些复杂性，当 作出对模型的请求时，热动力学行为预测元件620可W掩码的形式指定其关注的阶段的组 (set) 0
[0136] 在上述的最具体的示例请求之后，在模型存储元件636中将存在从下列生成的模 型：
[0137] 掩码：Fan-不关注；StageOne 胎 at-关注；Sl:ageTwo 胎 at-关注；血 ergency 胎 at-关 注
[0138] 启动状态：Fan-N/A; StageOne胎at-''开"；StageTwoHeat-。关"；血ergency胎at-''关"
[0139] 对于。请给我当StageOneHeat为开并且StageTwoHeat为关并且血ergencyHeat为 关时有效的建筑物模型并且我不关注任何其他阶段的设置"的任何后续请求会得到该相同 模型并且能够将其重新使用。
[0140] 该相当严格的模型-匹配策略出现两种挑战。首先，任何对于"请给我当 Stage化eHeat为开时有效的建筑物模型并且我关注所有其他开关并且它们必须为关"的请 求将不能够使用前述模型，因为该模型是在当风扇开启时所取得的一些数据上所训练的。 新模型必须与数据的较小子集拟合。其次，任何对于"请给我当StageOn細eat