(57)【要約】複数のセンサおよび複数のアクチュエータを含む環境維持システムを制御するための方法、システム、および装置が提供される。アクチュエータの作動レベルを、例えば、範囲を超える、ある一定数のセンサ以下の数を有する、制約を受けるコスト関数を最適化することによって決定できる。予測モデルは、アクチュエータの特定の作動レベルが制約を違反するかどうかを予測できる。許容可能な作動レベル（すなわち、制約を違反しないレベル）の探索は、Ｎ次元空間における線上の点を分析することによって行うことができ、但し、Ｎはアクチュエータの数である。（例えば、エネルギー消費情報を組み込む）コスト関数を伴う許容可能な作動レベルの部分集合を使用して、温度を所望の範囲内に保持するためにモジュールの作動レベルを変更することができる一方で、最小エネルギーを使用する。【選択図】なし
2015515050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御する方法であって、各センサは、環境の物理的条件の値を測定し、
前記センサに対応するセンサ値Ｓを受信することであって、センサ値の所望の範囲は、各センサに指定される、受信することと、
Ｎ個のアクチュエータの作動レベルＵを受信することであって、Ｎは少なくとも２であり、前記作動レベルＵに対する可能値はＮ次元空間を画定する、受信することと、
入力として前記作動レベルＵを有するコスト関数Ｃを受信することと、
前記作動レベルにおける変化ｄＵに対する、前記センサ値における変化ｄＳを予測する予測モデルを受信することと、
コンピュータシステムと共に、前記Ｎ個のアクチュエータの前記作動レベルＵにおける最適変化ｄＵ’を決定することであって、
前記Ｎ次元空間においてＮ本の線を同定することであって、前記Ｎ本の線は前記Ｎ次元空間に広がり、
各線上の複数の点に対して、
前記点に対する前記センサ値を予測するために前記予測モデルを使用して、
前記点が、範囲を超えて予測されたセンサ値の指定数を超える数を有する制約を破るかどうかを判定する、同定することと、
前記制約の違反をもたらさない候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を決定することと、
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することとによって、決定することと、
前記Ｎ個のアクチュエータの前記作動レベルを変化させるために、前記最適変化ｄＵ’を送信することとを含む、方法。
【請求項２】
前記点は、前記線上に均一に離間される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することは、
前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値に基づいて、第１の最適候補点を決定することと、
前記第１の最適候補点で交差するＮ本の追加の線を同定することと、
第２の最適候補点を決定するために、前記Ｎ本の追加の線上の点を分析することと、
基準が満たされるまで、線を同定すること、および他の最適候補点を決定することを繰り返すこととを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記基準は、
１つの最適候補から次の最適候補点への前記コスト関数Ｃの前記値の変化と、
時間制限とを含む群から選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値に基づいて、第１の最適候補点を決定することは、
前記第１の最適候補点として、前記コスト関数Ｃに対して前記最低値をもつ前記候補点を使用することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記最適変化ｄＵ’を送信することは、前記コスト関数Ｃの前記最低値をもつ前記候補点に対応する、前記作動レベルＵを送信することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記Ｎ本の線上の前記複数の点は前記制約を違反し、
範囲を超える予測されたセンサ値の前記最小数をもたらす第１の点を決定することと、
前記第１の点で交差するＮ本の追加の線を同定することと、
前記制約の違反をもたらさないあらゆる候補点を同定するために、前記Ｎ本の追加の線上の点を分析することと、
候補点が同定される場合、前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することと、
候補点が同定されない場合、範囲を超える予測されたセンサ値の前記最小値をもたらす前記点を決定すること、Ｎ本の他の線を同定すること、および前記Ｎ本の他の線上の点を分析することを、前記制約の違反をもたらさない１つもしくは複数の候補点が見出される、または限度に達するまで繰り返すこととをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することは、
前記コスト関数Ｃに対して同じ値をもつ候補点の群を同定することと、
候補点の前記群に対して新しいコスト項の値を評価することと、
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記新しいコスト項に対する前記値を使用することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記Ｎ次元空間内でＮ本の線を同定することは、
点Ｏを選択することと、
前記Ｎ本の線が前記点Ｏで互いに交差するように、前記Ｎ本の線を選択することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記点Ｏは、前記現在の作動レベルＵに対応する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記Ｎ本の線は、互いに直交するように選択される、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
各線は、１つのみのアクチュエータの前記変化する作動レベルに沿って方向付けられる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することは、
前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値に基づいて、第１の最適候補点を決定することであって、前記第１の最適候補点は、第１のアクチュエータに対応する線に沿う、決定することと、
前記第１の最適点で交差するＮ−１本の追加の線を同定することであって、前記Ｎ−１本の追加の線は、前記第１のアクチュエータの作動レベルを変更することに対応する線を含まない、同定することと、
第２の最適候補点を決定するために、前記Ｎ本の追加の線上の点を分析することと、
線を同定すること、および他の最適候補点を決定することを、基準が満たされるまで繰り返すこととを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
境界ボックスを同定することであって、前記線上の前記複数の点は、前記境界ボックス内にあるように選択される、同定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
範囲を超えるように許可された予測されたセンサ値の前記指定された数はゼロである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
範囲を超えるように許可された予測されたセンサ値の前記指定された数は、５以下のゼロでない整数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記Ｎ本の線は、同じ点で交差する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
所望の範囲は、各センサ値に対して同じである、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
１点における前記コスト関数の前記値は、複数の寄与からなり、それぞれは異なるアクチュエータに対応し、特定の候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を決定することは、
各アクチュエータに対して、
前記特定の候補点に対して前記アクチュエータの前記作動レベルの前記寄与を決定するために表にアクセスすることであって、前記表は、前記アクチュエータのための複数の作動レベルに対する値を含む、アクセスすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御する方法であって、各センサは、環境の物理的条件の値を測定し、
前記センサに対応するセンサ値Ｓを受信することであって、センサ値の所望の範囲は、各センサに指定される、受信することと、
Ｎ個のアクチュエータの作動レベルＵを受信することであって、Ｎは少なくとも２であり、前記作動レベルＵに対する可能値はＮ次元空間を画定する、受信することと、
入力として前記作動レベルＵを有するコスト関数Ｃを受信することと、
前記作動レベルにおける変化ｄＵに対する、前記センサ値における変化ｄＳを予測する予測モデルを受信することと、
コンピュータシステムと共に、前記Ｎ個のアクチュエータの前記作動レベルＵにおける最適変化ｄＵ’を決定することであって、
前記Ｎ次元空間においてＮ本の線を同定することであって、前記Ｎ本の線は前記Ｎ次元空間に広がり、
各線上の複数の点に対して、
前記点に対する前記センサ値を予測するために前記予測モデルを使用して、
前記点が、範囲を超えて予測されたセンサ値の指定数を超える数を有する制約を破るかどうかを判定し、各線上の前記複数の点は前記制約を違反する、同定することと、
範囲を超える予測されたセンサ値の前記最小数をもたらす第１の点を決定することと、
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記第１の点を使用することとにより、決定することと、
前記アクチュエータの前記作動レベルを変化させるために、前記最適変化ｄＵ’を送信することとを含む、方法。
【請求項２１】
前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記第１の点を使用することは、
前記第１の点で交差するＮ本の追加の線を同定することと、
前記制約の違反をもたらさないあらゆる候補点を同定するために、前記Ｎ本の追加の線上の点を分析することと、
候補点が同定される場合、前記最適変化ｄＵ’を決定するために、前記候補点における前記コスト関数Ｃの前記値を使用することと、
候補点が同定されない場合、範囲を超える予測されたセンサ値の前記最小値をもたらす前記点を決定すること、Ｎ本の他の線を同定すること、および前記Ｎ本の他の線上の点を分析することを、前記制約の違反をもたらさない１つもしくは複数の候補点が見出される、または限度に達するまで繰り返すこととを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
実行されるときに、複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御するためにコンピュータシステムを制御する、複数の命令を記憶する有形のコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ製品であって、各センサは、環境の物理的条件の値を測定し、前記命令はあらゆる前記方法を含む、コンピュータ製品。
【請求項２３】
複数のアクチュエータと、
複数のセンサであって、各センサが環境の物理的条件の値を測定する、複数のセンサと、
あらゆる前記方法を実行するように構成された１つまたは複数の処理装置とを備える、環境維持システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１２年３月２日に「環境維持モジュールを制御するための多次元最適化（ＭＵＬＴＩ−ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ  ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ  ＦＯＲ  ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴＡＬ  ＭＡＩＮＴＥＮＡＮＣＥ  ＭＯＤＵＬＥＳ）」という名称で出願された米国特許仮出願第６１／６０６，３４５号の優先権を主張し、その内容全体がすべての目的に対して参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本出願は、Ｆｅｄｅｒｓｐｉｅｌらによる２０１１年８月２２日に「システムに対するエネルギー最適制御決定（ＥＮＥＲＧＹ−ＯＰＴＩＭＡＬ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＤＥＣＩＳＩＯＮＳ  ＦＯＲ  ＳＹＳＴＥＭＳ）」という名称で出願された共同所有の非仮出願第１３／２１５，１８９号（代理人整理番号第９１７２５−０００６１０ＵＳ号）、Ｆｅｄｅｒｓｐｉｅｌらによる２０１０年８月２０日に「データセンターの冷却ユニットを効率的に調整するための方法および装置（Ｍｅｔｈｏｄ  Ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  Ｆｏｒ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ  Ｄａｔａ  Ｃｅｎｔｅｒ  Ｃｏｏｌｉｎｇ  Ｕｎｉｔｓ）」という名称で出願された共同所有の非仮出願第１２／８６０，８２０号（代理人整理番号第９１７２５−０００５１０ＵＳ号）、ならびにＣ．Ｆｅｄｅｒｓｐｉｅｌによる２００９年３月３日に「ＨＶＡＣユニットの制御部を調整するための方法および装置（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  ＨＶＡＣ  Ｕｎｉｔｓ）」という名称で出願された共同所有の非仮出願第１２／３９６，９４４号（代理人整理番号第９１７２５−０００１１０ＵＳ号）に関連し、その内容全体がすべての目的に対して参照によって本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００３】
本開示は、一般に、加熱、換気、および空調（ＨＶＡＣ）システムなどの環境制御システムに関し、これを使用して、例えば、サーバコンピュータを含有するデータセンター内に存在できるように、共用空間の温度および湿度を制御できる。より詳細には、本開示は、環境制御システムのアクチュエータの運転レベルの変更を決定するための最適化方法に関する。
【０００４】
現代のデータセンターは、ＨＶＡＣまたはコンピュータルーム空調装置（ＣＲＡＣ）システムを使用して、室内の温度、湿度および他の変数を制御する。データセンター全体に配備された多くのＨＶＡＣユニットを有することが一般的である。ＨＶＡＣユニットは床置型が多いが、壁取付型、ラック取付型、または天井取付型であってもよい。またＨＶＡＣユニットは、上げ床プレナム、空気管網、またはデータセンターの外気のいずれかに冷気を提供することも多い。データセンター自体、または大型データセンターの大断面は、通常、開放式構造を有する、すなわち、データセンターの一部の空気を別の部分の空気から分離する永続パーティションがない。したがって、多くの場合、これらのデータセンターは、複数のＨＶＡＣユニットにより温度制御され、湿度制御される共用空間を有する。
【０００５】
データセンターのためのＨＶＡＣユニットは、通常、分散した単独制御部で作動される。各ユニットが、データセンターからユニットの中に入る空気の温度および湿度を制御するために作動するのが一般的である。例えば、ＨＶＡＣユニットは、ユニットに入る空気の温度および湿度を決定するセンサを含有してもよい。このセンサの測定に基づいて、ＨＶＡＣの制御部は、ユニットに入る空気の温度および湿度を変更して、そのユニットのための設定点に整合するために、ユニットの作動を変える。
【０００６】
信頼性のために、ほとんどのデータセンターは、過剰な数のＨＶＡＣユニットで設計される。開放式構造によりデータセンター全体の空気が自由に流れることができるので、１つのユニットの作動を別のユニットの作動に結合することができる。過剰なユニット、およびそれらのユニットが空気を実質的に重複する領域に送達する事実は、冗長性を提供し、これにより、単一ユニットが機能しない場合に、それでもデータセンターの機器（サーバ、ルータなど）が、温度を所望の設定点内に維持するために充分な冷却を確実に有することになる。
【０００７】
上記のように、ＨＶＡＣユニットに対する標準作動手順は、それぞれのＨＶＡＣユニットの中への還気の温度を制御するべきである。このような作動は、サーバおよびデータセンター内の他の計算機器に入る空気の温度を認識しない。この情報をＨＶＡＣユニットの制御部またはデータセンターの操作者が利用できないので、通常、追加のＨＶＡＣユニットを常時稼動させて、サーバが冷却されたままでいることを確実にする。しかしこのような予防措置はエネルギーを浪費する。
【０００８】
エネルギーを節約するために冗長のＨＶＡＣユニットを手動で止めることは可能であるが、そのようにすることはその機器を加熱する危険性を引き起こす。また一部のデータセンターは可変負荷を有し、その場合は数個のユニットを一日中始動したり停止したりする必要があることがある。さらにデータセンター内で複雑に密結合した気流パターンにより、万一必要が識別されれば、どのＨＶＡＣユニットが再始動するために最も有効になるかを操作者がわかることが困難になる。
【０００９】
加えて、現行法は、ユニットの制御方法を決定する際に、ＨＶＡＣユニットのコスト（例えば、エネルギーの利用または維持）を無視する。米国出願第１３／２１５，１８９号には、環境維持システムのアクチュエータの最適作動レベルを決定するために、環境維持システムを作動するコストを組み込むための方法が説明されている。しかし、多くのアクチュエータが存在する際、かつ／またはアクチュエータに対して多くの作動レベル（例えば、多くの設定）が存在する際に、最適な作動レベルの決定は、困難である可能性がある。この困難さは、センサ値が所望の範囲内であるように制約される際に度合いを増す。
【００１０】
ネルダー・ミード（Ｎｅｌｄｅｒ−Ｍｅａｄ）（ａｋａアメーバ）タイプの包括的探索アルゴリズムは周知であり、広く使用されている。該アルゴリズムは、多次元の幾何シンプレックスおよび最適化空間を通してそのシンプレックスを動かし再形成するための一連の規制を含む。これらの方法は、該アルゴリズムが最適化空間内の2点間の距離の測定値（例えば、２点間のデカルト座標差の二乗）に依存するという事実に起因して、非常に多くの制約および非常に大きい次元の最適化空間のある問題にはあまり適さない。非常に多くの座標（例えば、１００）が存在する際は、１つの座標差の個々の寄与は非常に小さくなる。結果として、ネルダー・ミード・シンプレックスの形状における小変化は、互いに区別することが困難であり、シンプレックスは、ほぼゼロ値のシンプレックスに速やかに低下する可能性がある。
【００１１】
別の最適化方法は、多次元クロスが最適化空間を通って移動される際に拡大および収縮する、多次元クロスを使用するパターン検索アルゴリズムである。クロスの各端部におけるコストを、クロスの中心におけるコストと比較して、クロスを次にどこに移動させるべきか、またクロスをどのように拡大／または縮小させるべきかを決定する。基本形状はネルダー・ミード・シンプレックスのように変化せず、その結果、この手法は大きい次元の最適化問題にはより良好に働く。しかし、パターン検索は、非常に多くの制約のある問題、特にこれらの制約が、非常に複雑に分割し、恐らく許容可能な制御値の組合せの小区画に解体する可能性がある場合にはあまり適さない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
したがって、環境維持システムのアクチュエータに対して最適な作動レベルを決定できる新しい方法およびシステム、例えば、非常に多数の制御部ならびに制御部およびセンサ値に対する制約、好ましくは予想可能な時間枠を特徴とする最適化問題に、ほぼ最適な解決策を生み出すことができる方法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の実施形態は、センサを使用して環境維持モジュール（例えば、ＨＶＡＣユニット）のアクチュエータを制御するためのシステムおよび方法を提供することができる。様々な実施形態において、システムは環境を加熱、冷却、または照明することができる。センサは、温度または他の状態変数（湿度、圧力、明るさなど）を環境内の様々な場所で測定できる。アクチュエータの作動レベルの変化がセンサ値にどのように影響を及ぼすかを予測するために、予測モデルを獲得することができる。この予測モデルを使用して、所望の範囲内のセンサ値（例えば、温度）、または少なくとも範囲を超えるわずかの数のみを有するセンサ値（例えば、温度）を保持するために予測される、アクチュエータの現在の作動レベルへの変更を決定することができる。受容可能な作動レベル（すなわち、制約を違反しないレベル）の探索は、Ｎ次元空間における線上の点を分析することによって行うことができる（但し、Ｎはアクチュエータの数である）。（例えば、エネルギー消費情報を組み込む）コスト関数を伴う受容可能な作動レベルの部分集合を使用して、温度を所望の範囲内に保持する一方で、最小エネルギーを使用するために、アクチュエータの作動レベルを変更できる。
【００１４】
一実施形態によれば、ある方法は、複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御する。各センサは、環境の物理的条件の値を測定する。センサに対応するセンサ値Ｓを、各センサに対するセンサ値の所望の範囲で受信できる。Ｎ個のアクチュエータ（Ｎ≧２）の作動レベルＵを受信でき、この場合、作動レベルＵの可能値はＮ次元空間を画定する。コスト関数Ｃは、入力として作動レベルＵを有する。予測モデルは、作動レベルにおける変化ｄＵに対する、センサ値における変化ｄＳを予測する。コンピュータシステムは、Ｎ次元空間内でＮ本の線を同定することにより、アクチュエータの作動レベルＵにおける最適変化ｄＵ’を決定し、この場合、Ｎ本の線はＮ次元空間に広がる。各線上の複数の点のそれぞれについては、予測モデルは、その点に対するセンサ値を予測し、その点は、範囲を超える予測されたセンサ値の指定された数を超える数を有する制約を違反するかどうかが判定される。制約の違反をもたらさない候補点でコスト関数Ｃの値を決定する。候補点におけるコスト関数Ｃの値を使用して、最適変化ｄＵ’を決定する。最適変化ｄＵ’が（例えば、アクチュエータ、ＰＩＤ、または制御装置に）送信されて、アクチュエータの作動レベルを変更する。
【００１５】
一実施形態では、各線上の複数の点が制約を違反することがある。このような実施形態では、範囲を超える予測されたセンサ値の最小数をもたらす第１の点が決定される。第１の点を使用して最適変化ｄＵ’を決定し、最適変化ｄＵ’を送信してアクチュエータの作動レベルを変更する。
【００１６】
本発明の他の実施形態は、本明細書に記載された方法に関連したシステム、デバイス、およびコンピュータ可読媒体を対象とする。
【００１７】
以下の詳述および添付図面を参照して、本発明の性質および利点のよりよい理解が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態によるデータセンターの平面図である。
【図２】本発明の一実施形態による、コンピュータルーム空気処理ユニット２００の概略図である。
【図３】本発明の一実施形態による、建物内の環境条件の維持を提供するための制御システム３００のブロック図である。
【図４】本発明の実施形態による、ペナルティ関数を使用して環境維持システムを制御するための方法４００の流れ図である。
【図５】本発明の実施形態による、環境維持システムを制御するための方法５００を示す流れ図である。
【図６】本発明の実施形態による、環境維持システムを制御する際に使用する最適ｄＵを決定するためのシステム６００のブロック図である。
【図７】本発明の実施形態による、複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御するための方法７００を示す流れ図である。
【図８】本発明の実施形態による、Ｎ＝２の場合に対する例示的最適化方法を示す図である。
【図９】本発明の実施形態による、制御値Ｕに対する最適設定を決定するための方法９００の流れ図である。
【図１０】本発明の実施形態による、レッグＬ１およびＬ２上の離散化スキームを示す図である。
【図１１】本発明の実施形態による、候補点中の最適点を選択するためのプロセスを示す図である。
【図１２】本発明の実施形態による、課せられた制約を満たすあらゆるレッグライン上に候補点がない場合の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態による、システムおよび方法と共に使用可能な例示的コンピュータ装置のブロック図である。
【００１９】
定義
環境維持モジュールは、ＨＶＡＣユニット、コンピュータルーム空調装置（ＣＲＡＣ）ユニット、または制御信号を受信し、特定領域内の環境条件を達成もしくは維持するように設計された出力を提供する、あらゆるデバイスであってもよい。作動レベルは、加熱または冷却などの作動を実行するために、どのくらいの取組みがモジュールによって消費されるかを測定する、作動パラメータ（入力または出力）の値であることが可能である。モジュールの作動レベルは、停止された、全出力での作動、入力電力レベルの百分率、モジュール内の特定のデバイスの作動の百分率または値（例えば、ファン回転速度、温度設定点、湿度設定点、もしくは弁の位置）、および出力気流の出力加熱力もしくは出力冷却力の百分率または値（例えば、基準レベルに比べて）を含むことができる。
【００２０】
用語「最適」は、１つまたは複数の他の値より数値的に良好であるように決定されたあらゆる値を指す。例えば、最適値は必ずしも最良の可能値ではないが、単に基準を満たしてもよい（例えば、前の値からのコスト関数の変化が公差範囲内である）。したがって、最適解は、最良の可能解ではないが、単に基準による別の解より良好な解であることが可能である。このような最適解は、「ほぼ最適な」解を包含する。用語「ほぼ最適」は、多くの制約のある多次元の最適化問題システムにおいて、まさに広範囲の最適値は、力ずくの検索によりすべての可能な制御値の組合せを通して決定することはできないという事実を表すために使用される。したがって、最適化方法が、最低の関連コストで真の広範囲の最適解を生成するかどうかがわかることは可能ではない。しかし実際には、妥当な量の計算時間内に、好ましくは別の組よりはるかに低く予測された総コストを有する制御値の組を決定することがより重要であることが多い。また、実際的観点から、制御値、センサ読取値、および予測は、対応する制御値の設定が実際に実行される際に、ほぼ最適な解より必ずしも良好ではない、最適化問題の数学的に広範囲の最適値を作り得る、ノイズ、バイアス、モデリング誤差などにより、すべて阻害される。この見解に関連して、発見されたほぼ最適な解の実際的な値を損失することなく、単に離散または離散化された制御値を考慮することは、最も実際的な最適化問題には充分である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
環境（例えば、データセンター）が充分に涼しい、または暖かいことを確実にするために、標準作動手順は、わずかに必要とされるものを超える追加のＨＶＡＣユニットまたは空気処理ユニット（ＡＨＵ）（もしくは他の環境維持モジュール）を作動するべきである。しかしこのような予防措置はエネルギーを浪費する。その代わりに、実施形態は、制御システムを使用して、環境維持モジュールのアクチュエータの最適運転レベルを決定することができる。
【００２２】
例えば、データセンター全体に分散された多数の空気処理ユニット（ＡＨＵ）および多数の温度センサを有するデータセンター（他の多数の制御部／多数のセンサシステムを最適ができる）を考えてみる。データセンター内では、大量の熱が電気計算機器によって生成される。ＡＨＵに対する最適な（ほぼ最適を含む）作動レベルを決定する目標は、データセンター全体の気温を充分に低く維持して、ＡＨＵによる冷却の取組みが最小で温度感知機器を保護することができることである。ＡＨＵの冷却の取組みは、通常、ＡＨＵを稼働させるために消費した電力の単位で測定されるが、より少ない作動時間に起因する、繰延維持費などの他の測定も、以下に説明するように使用できる。ＡＨＵの稼働費は、そのＡＨＵに対する制御値で単調に、かつ非線形に増加する場合が多い。例えば、扇風機は、回転を速くさせるにつれてより多くの電力を消費する。用語「コスト」または「最適化コスト」は、概して低減されるための取組みを指すために使用される。
【００２３】
予測モデル（例えば、伝達行列または非線形関数）は、伝達モデルとも呼ばれ、最適化手順の一部として使用することができ、例えば、ある特定の制約が破られない（例えば、２つ以上の指定された数のセンサは範囲を超える）ことを確実にする。一態様では、伝達モデルは、モジュールの作動レベルの変化とシステム内の各センサの得られる差との間の関係を提供することができる。この転送モデルを使用して、コスト（ペナルティ）関数（作動コストに対して１つまたは複数の項を含む）を最適化して最適な作動レベルを決定できる一方で、範囲内のセンサ値、または少なくとも範囲を超えるわずかな数のみを有するセンサ値を保持する。予測モデルは、経時的に更新することができる。
【００２４】
Ｎ次元空間（但し、Ｎはアクチュエータの数である）において最適化を実行するために、実施形態は、センサ値が所望の範囲内である、または少なくとも範囲を超えるわずかな数のみを有する、制御値の点（すなわち、アクチュエータの作動レベル）を同定することができる。これらの「候補」点（有効点とも呼ばれる）は、これらのサンプリングされた点のどれが範囲を超えるＫセンサ値より小さい基準を満たすかを決定するために、予測モデルを使用してＮ次元空間（例えば、Ｎ本の相互に直交する線）に広がるＮ本の線に沿って点を試験することによって得られる。次いで有効点を使用して、システムの作動に対するコスト関数を低減する最適点を見出すことができる。
【００２５】
以下の記載では、データセンターまたは他の適用に対する例示的システムの概観がまず提供される。次いでアクチュエータの特定の作動レベル（入力値）に対して得られるセンサ値（出力）を予測するための伝達（予測）モデルについて説明する。次いでコスト関数の変動について記載する。次いで作動レベルの最適変化を見出す一方で、制約基準を満たす、新規の最適化方法について記載する。
【００２６】
Ｉ．システム概観
図１は、本発明の一実施形態によるデータセンターの平面図を示す。外壁１は、データセンターの外壁または小売店などの商業建築物の外壁であってもよい。データセンターは、複数のＨＶＡＣユニット２（または他の環境維持モジュール）、複数の環境センサ３、および複数のサーバラック４を含む。示されたように、ＨＶＡＣユニットは、コンピュータルーム空調装置（ＣＲＡＣ）ユニットである。
【００２７】
一実施形態では、ＨＶＡＣユニット２は、データセンターに気流を提供してサーバラック４内のサーバを冷却する単一機器である。一態様では、ＨＶＡＣユニット２は、ＨＶＡＣユニット２を通過する空気を冷却、加熱、加湿、または除湿することができる。環境センサ３は、温度または湿度などの環境パラメータを測定するデバイスである。環境センサ３は、有線または無線の通信手段（例えば、Ｍｏｄｂｕｓ、ＢＡＣｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ＺｉｇＢｅｅ、またはあらゆる他の適切なプロトコル）などのあらゆる手段により、測定値（読取値とも呼ばれる）を送信できる。ＨＶＡＣユニット２（および本明細書に記載された他のモジュール）は、１つまたは複数の処理装置を備えるコンピュータシステムによって制御されて、データセンター内の指定された条件を提供することができる。データセンターへの適用に加えて、別の例示は、単一のルーフトップユニットによって調整される開放式の建物である。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態による、コンピュータルーム空気処理ユニット２００の概略図である。コンピュータルーム空気処理ユニット２００は、環境維持モジュールの一例である。示されたように、コンピュータルーム空気処理ユニット２００は、冷却コイル２１０を有し、冷却コイル２１０は、冷水弁２２０によって調節された冷水を含んでもよい。またコンピュータルーム空気処理ユニット２００は、再加熱コイル２３０（例えば、電気コイル）および加湿器２４０（例えば、赤外線加湿器）も有する。
【００２９】
ファン２５０は、Ａ／Ｃ誘導モータによって駆動される遠心ファンであってもよい。誘導モータは、その速度を変更するために可変速度（周波数）駆動のＶＳＤ２５５を有してもよい。無線センサ２６０は、還気温度を測定し、無線センサ２７０は、排気温度を測定し、無線制御部２８０は、ＶＳＤ２５５を制御する。排気温度センサ２７０および還気温度センサ２６０は、分離した無線センサより、むしろ無線制御部２８０につなげられたプローブであってもよい。
【００３０】
作動の一実施形態では、無線センサ２６０、２７０は、無線機を経て無線ネットワーク・ゲートウェイに読取値を送信し、無線ネットワーク・ゲートウェイは、信号を制御コンピュータに通過させ、例えば、制御コンピュータは、図３の監視用制御装置１５を含む。監視用制御装置１５は、コンピュータシステム自体であってもよい。制御コンピュータは、駆動コマンドを無線ゲートウェイに送信することができ、無線ゲートウェイは、コマンドを無線制御部２８０に中継し、無線制御部２８０は、可変速度駆動２５５の速度を変える。
【００３１】
図３は、本発明の一実施形態による、建物内の環境条件の維持を提供するための制御システム３００のブロック図である。この例では、制御システム３００は、ＨＶＡＣユニット２（ユニット２００など）、複数の環境センサ３、および監視用制御装置１５を含み、監視用制御装置１５は、計算を実行するための１つまたは複数の処理装置１０を含む。ＨＶＡＣユニット２は、例えば、ファン、弁、または温度要素に対する最終制御要素（アクチュエータとも呼ばれる）を含み、これを空間の環境を維持する際に使用してもよい。アクチュエータの入力および出力は、本明細書に記載されたように、モジュールの作動レベルに対応してもよい。一態様では、監視用制御装置１５は、最終制御要素を制御して、低減された、または最小量のエネルギーを使用して安定した環境条件を提供するために、作動レベル（オンおよびオフ、ならびにその間の変動を含む）を有することができる。
【００３２】
Ａ．モジュール（ＨＶＡＣユニット）
一部の実施形態では、監視用制御装置１５は、各ＨＶＡＣユニット２の入力１２へのコマンドを計算することにより、複数のＨＶＡＣユニット２の作動を調整することができる。コマンドは、センサ３からの環境センサ読取りに基づいて計算される。入力１２は、様々な異なるＨＶＡＣユニット２および／またはＨＶＡＣユニット２内のデバイスもしくは回路に対応してもよい。例えば、ＨＶＡＣユニット１の入力１は、１つのアクチュエータ（例えば、ファン、温度設定点、湿度設定点、または弁位置）の作動パラメータに対応してもよく、ＨＶＡＣユニット１の入力２は、同じＨＶＡＣユニット１の異なるアクチュエータに対応してもよい。作動パラメータは、異なる作動値（レベル）を有してもよく、それぞれは、異なる量のエネルギーの消費をもたらす。１つのＨＶＡＣユニット２は、１つの作動レベルの制御に対して１つの入力のみを有してもよい。
【００３３】
ＨＶＡＣユニット２の温度に対する設定点は、監視用制御装置１５から提供されることが可能である。例えば、設定点は、ＨＶＡＣユニット２によって排出された空気の所望の温度、またはユニットに戻る空気の所望の温度であってもよい。他の入力は、湿度（もしくは加湿器のコマンド）、または可変周波数駆動（ＶＦＤ）へのコマンドに対する設定点であることが可能である。
【００３４】
一実施形態では、各ＨＶＡＣユニットは、同数の入力を有し、それぞれはそのＨＶＡＣユニットの１つのアクチュエータに対応する。別の実施形態では、異なるＨＶＡＣユニットは、異なる数のアクチュエータを有してもよい。このような実施形態では、センサの数は、アクチュエータの総数に関わらず同じであってもよい。一部では、センサの数が同じままであってもよい理由は、各センサが各アクチュエータに影響を及ぼし得、またその逆もあり得るからである。例えば、温度アクチュエータ（例えば、冷却弁）は、環境が充分に冷えている場合に凝集物が冷却コイル上に形成するときに起こり得るように、湿度に影響を及ぼす可能性がある。同様に、湿度アクチュエータ（例えば、赤外線加湿器および蒸発冷却弁）は、赤外線加湿器が湿度を上昇させる、または蒸発冷却器が湿度を上昇させるときに起こり得るように、温度に影響を及ぼす。
【００３５】
Ｂ．センサ
環境センサ３は、温度、湿度、および圧力などの環境の物理的条件の値を測定できる。環境センサ３は、環境センサ３の読取りを、例えば、有線または無線の通信手段（Ｍｏｄｂｕｓ、ＢＡＣｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ＺｉｇＢｅｅ、またはあらゆる他の適切なプロトコルなど）により、監視量制御装置１５に送り返すことができる。センサの例には、温度センサ、湿度センサ、圧力、および汚染センサ（例えば、空気中の特定の浮揚物の密度を測定するため）が含まれる。単一センサが、複数の環境条件、例えば、上の条件の３つすべてを測定することができてもよい。環境センサ３は、ランダムに、または規則的なパターンに従って位置付けされてもよい。また環境センサ３は、センサの集合を介して編成されてもよく、または個々に配置されてもよい。
【００３６】
一部の実施形態では、監視用制御装置１５により、例えば、基準値８の関連した組によって指定されたように、温度センサ読取りＳが温度範囲Ｒ内に存在する。センサ読取りが（例えば、−Ｓで示されているように）基準値の閾値範囲内であるかどうかを判定するために、センサ読取りと指定基準値との差を決定できる。範囲は、単に一定温度より低い（例えば、華氏７８度未満）ことが可能である。また範囲を２つの温度によって指定することもできる。このような温度の範囲は、所望通りに小さくまたは大きくすることができる。またこのような範囲を加熱に適用することもできる。ある特定の実施形態は、各温度（そのすべては、各温度センサに対して異なっても同じであってもよい）に対して指定された温度の範囲を維持を目指すことができる一方で、最小量のエネルギーを使用する。
【００３７】
一実装形態では、監視用制御装置１５は、各環境センサに対する所望の基準値８の組を内部に、例えば、フラッシュメモリ、キャッシュ、または他の適切なメモリ内に記憶する。別の実装形態では、基準値８を外部に、例えば、ディスクドライブまたは光学式ドライブ内に記憶してもよい。作動中、監視用制御装置１５は、ＨＶＡＣユニット２の作動レベルを調節して、（例えば、温度範囲を超えることなく、可能な最小モジュールの稼働を有することにより）最小量のエネルギーを使用して指定された範囲で環境センサ３からの値を保持する。
【００３８】
Ｃ．ＨＶＡＣへの入力
一実施形態では、監視用制御装置１５は、入力１２に提供され、ＨＶＡＣユニット２における最終制御要素（アクチュエータ）に直接使用されるコマンドを計算する。入力１２に送信されたこれらのコマンドは、例えば、有線または無線通信手段によって提供されてもよい。これらのコマンドは、開始、停止、またはＨＶＡＣユニット２のあらゆる数の作動レベルを変更してもよい。
【００３９】
別の実施形態では、監視用制御装置１５は、ＨＶＡＣユニット２における（例えば、マイクロ処理装置ベースの制御部を有する）ローカル・デジタル制御装置によって使用される、入力１２へのコマンドを計算する。一態様では、ユニットのローカル・デジタル制御装置への各入力は、そのユニットのアクチュエータに対応する。次いでローカル・デジタル制御装置は、最終制御要素に送信された最終コマンドを決定できる。例えば、ローカル・デジタル制御装置は、デジタル信号をアクチュエータのためにアナログ信号に変換してもよく、または信号のプロトコルをアクチュエータによって使用可能であるように変換してもよい。またローカル・デジタル制御装置は、ローカル制御ループを通した特定の設定にアクチュエータを維持するように作動してもよい。したがって、監視用制御装置１５は、最終制御要素を直接指令するより、むしろローカル・デジタル制御装置内でローカル制御ロープの設定点を指令してもよい。
【００４０】
Ｄ．状態指標
監視用制御装置１５は、状態指標１３を環境センサ３および／またはＨＶＡＣユニット２から受信できる。一態様では、状態指標１３は、ＨＶＡＣユニット２またはセンサ３が現在作動しているかについての情報を提供できる。別の態様では、状態指標１３は、還気温度、排気温度、使用されているユニットの能力の割当て（例えば、百分率）（これは作動レベルの一例である）、および冷水弁（例えば、３２０）がどのくらい開いているかなどの、ＨＶＡＣユニットの設定を提供できる。状態指標１３は、例示を目的としてＨＶＡＣユニット２およびセンサ３から分離して示されており、実際にはＨＶＡＣユニット２またはセンサ３自体から受信されてもよい。
【００４１】
一実施形態では、ＨＶＡＣユニット２に対する状態指標１３は、ＨＶＡＣユニット２のローカル・デジタル制御装置から獲得されてもよい。これらのローカル・デジタル制御装置は、監視用制御装置１５によって照会されて、ローカル・デジタル制御装置またはＨＶＡＣユニット２が「オン」であるかまたは「オフ」であるかを判定できる。ユニットが「オフ」である場合は、そのユニットのアクチュエータに対する状態指標１３は、一定の値、例えば、ゼロであることが可能である。
【００４２】
別の例では、環境センサ３は、何らかの明確に定義され、容易に検出された故障モードを有する。一態様では、ある故障モードは「到達不可能」であり、これは、ゲートウェイ、例えば、監視用制御装置１５のネットワーク・インターフェイスがセンサと通信できないことを意味する。別の故障モードは、範囲を超えた電圧（０ボルトまたは１．５ボルトのいずれか）であってもよく、但し、０ボルトは、センサプローブが短回路を有することを示唆し、１．５ボルトは、センサプローブが開回路を有する、または欠落していることを示す。あらゆるこれらの故障は、そのセンサに対する状態指標ゼロをもたらすことがある。
【００４３】
ＩＩ．伝達モデル
例えば、行列の形を有する伝達関数モデル（ＴＭ）は、環境センサ上で増加する（かつ潜在的に同等に低減する）アクチュエータの効果を測る基準である。行列はシステム内のすべてのセンサ、またはセンサの単に一部に対する効果を提供できる。一態様では、行列ＴＭの行Ｊの数は、環境センサ（サーバラックを冷却するＣＲＡＣを有することを使用する実施形態に対して、コールドアイルセンサまたは呼気センサとも呼ばれる）の数と等しいことが可能であり、列の数は環境維持モジュールの数と等しいことが可能である。したがって、一実施形態では、各モジュラーに対して列が１つのみ存在する。このような実施形態では、モジュールのエネルギー消費の１つの測定のみ、すなわち、それに対して作動レベルを決定する１つのパラメータが存在するはずである。別の実施形態では、１つのモジュールに対して２つ以上の列が存在してもよく（例えば、１つのモジュールが複数のアクチュエータを有し、それぞれが異なる入力を有するとき）、したがって、２つ以上のパラメータが存在することができ、それぞれがモジュールの作動レベルの測定結果を提供する。列と行を交換してもよいことに留意されたい。また用語「行列」は、あらゆる索引付け可能なアレイの値であってもよい。
【００４４】
一実施形態では、伝達モデルを、１つまたは複数の作動レベルを一度に変えることによって、またセンサ値の変化を測定することによって獲得することができる。一度に変更される１つの作動パラメータをもつ一実施形態では、変更された作動パラメータに対応する行列ＴＭの１つの行の行列要素は、新しいセンサ値が受信された後に決定される。作動パラメータがＵｉｎｄｘ（Ｕｉｎｄｘはこの実施形態におけるアクチュエータに１対１の対応を有する）であり、センサインデックスがＳｉｎｄｘである場合は、行列要素ＴＭ（Ｓｉｎｄｘ、Ｕｉｎｄｘ）を以下のように計算できる。
【表１】
2015515050.tif 000003
式中、Ｙ２は、作動パラメータＵｉｎｄｘが変更された後にＳｉｎｄｘに対応するセンサ値であり、Ｙ１は、作動パラメータＵｉｎｄｘが変更される前にＳｉｎｄｘに対応するセンサ値であり、Δｌｅｖｅｌは、パラメータＵｉｎｄｘの作動パラメータの変化である。また、例えば、変更が各アクチュエータに対して同じではなかった場合に、正規化係数も使用してよい。
【００４５】
センサ値が温度でありモジュールが冷却するように機能をする際、例えば、モジュールを遮断すること（または他を低減すること）は、Ｙ２をＹ１より大きくするべきであり、作動レベル（Δｌｅｖｅｌ）の変化は負であるので、行列ＴＭの値は通常負になる。同様の結果は、温度差が負であるが、Δｌｅｖｅｌが正である際に、モジュールを開始して（または他を増加させて）起きる。しかし、実際には一部の伝達行列要素は、他と反対の信号を有することができ、これは直観に反していることがある。
【００４６】
すべての行列要素がΔｌｅｖｅｌの同じユニットに対応することができるように、行列ＴＭを正規化することができる。例えば、特定の行列要素（例えば、１０％、１０ｒｐｍ）を計算するのに使用されるレベルの実際の変化に関わらず、すべての行列要素が分母に同じ値を有するように、行列要素に係数を乗じることができる。したがって、後のステップで作動レベルの変化を一様に使用して、各行列要素に対して異なるユニットである作動レベルの変化とは対照的に、予測された温度の変化を決定できる。
【００４７】
一実施形態では、Δｌｅｖｅｌは、作動レベルの変化の百分率であり、例えば、作動レベルの最大能力にオンすることが１００％であり、最大作動レベルからオフすることが−１００％である。別の実施形態では、Δｌｅｖｅｌは、伝達行列ＴＭを生成するために使用される最小増分に対する単位である。例えば、増分が５Ｖ、１００ｒｐｍ、または他の値（百分率を含む）である場合は、１０Ｖの変化は、値２であるはずであり、３００ｒｐｍは、伝達行列ＴＭが最小増分の単位であった場合、値３であるはずである。さらに別の実施形態では、伝達行列がすべてのモジュールに亘る作動の最大レベル（例えば、最大電力またはファン設定）に基づいた単位で生成された場合は、Δｌｅｖｅｌは、少数値である可能性がある。各モジュールは、異なる範囲の作動レベルを有することができ、例えば、１つのファンは最大速度２０００ｒｐｍを有することができ、別のファンは１０００ｒｐｍを有することができる。一態様では、Δｌｅｖｅｌは、単独で正規化を提供することができる。例えば、変化が常に特定のパラメータと同じである場合は、正規化係数は必要ないことがある。
【００４８】
伝達モデルを作動中に、作動レベルが変化したときにセンサ値の変化を追跡することによって更新することができる。例えば、増加したアクチュエータ（例えば、開始されたモジュール）に対するＴＭの値を、上記の方程式を使用して更新してもよい。この手法では、初期化が、どのくらい正確であったか、またはその温度を維持する負荷を変更に適合するかを決定することができ、ＴＭをそれに応じて改善することができる。したがって、この更新は、伝達モデルにおいて変化する関係を処理することができる。この方法では、システムは、システムの変数の変化に伴って変更するはずであり、したがって、正確な見積もりを提供し続け得る。
【００４９】
一部の実施形態では、更新の最初のステップは、あらゆる作動レベルが増加する前にセンサ値、ならびに選択されたアクチュエータ（オフされるアクチュエータを同定することを含むことができる）の作動レベル（例えば、百分率の能力）を記録することが可能である。更新の次のステップは、一定期間後、または基準が満たされた後のセンサ値、ならびに増加されたアクチュエータの作動レベルを記録することが可能である。一実施形態では、方程式１におけるＴＭの新しい行列要素は、変更されるアクチュエータに対応する行（複数可）ｊに対して計算される。次いで新しいＴＭは、以下のように更新される。
ＴＭ（ｉ，ｊ）ｎｅｗ＝ｇ*ＴＭ（ｉ，ｊ）ｎｅｗ＋（１−ｇ）*ＴＭ（ｉ，ｊ）ｏｌｄ、式中、ｇは０〜１（例えば、デフォルト値０．３）である。ｇの値は、時間と共に、または別の変数に依存して変化してもよい。一実装形態では、他のより古いＴＭ行列（すなわち、ＴＭｏｌｄｅｒのような前の更新からの行列要素）を使用して、ＴＭｎｅｗを獲得するために混合してもよい。
【００５０】
一実施形態では、各アクチュエータの作動レベルを測定し、各列を更新する。したがって、各行は、センサ値に同じ変化を有するはずであるが、作動レベルの変化は異なるはずである。これらの他の行列要素は、作動レベルが出力レベルであるときに計算することができ、出力レベルは、１つのアクチュエータのみへの入力が変更されても変化することがある。
【００５１】
以下は、伝達モデル（例えば、行列として）を使用して、アクチュエータの作動レベルＵにおける所与の変化に対して得られるセンサ値をどのように予測できるかの例である。一実装形態では、センサ値における予測された変化値は、以下の方程式を使用する伝達行列ＴＭを使用して得られる。Ｙｐｏｓｔ＝Ｙｐｒｅ＋ＴＭ（Ｓｉｎｄｘ，Ｕｉｎｄｘ）*Δｌｅｖｅｌ（Ｕｉｎｄｘ）、式中、Ｙｐｏｓｔは変化後の見積もられたセンサ値であり、Ｙｐｒｅは範囲を超える現在のセンサ値であり、Ｓｉｎｄｘは範囲を超えるセンサに対応し、Ｕｉｎｄｘは作動レベルを増加させるために考慮されたアクチュエータに対応する。所定の増加はΔｌｅｖｅｌであり、Δｌｅｖｅｌは、伝達行列ＴＭを生成するために使用される値と異なってもよい。また、上記のように、Δｌｅｖｅｌは、増加されたアクチュエータの実際の量と異なってもよい。
【００５２】
次いでＹｐｏｓｔは各センサに対して範囲を超えるかどうかを識別できる。一部の実施形態では、所望の範囲を部屋に対する目標値によって画定できる。範囲の例には、目標値から一定値を加算または減算した値、目標値より低いあらゆる値、または目標値より高いあらゆる値が含まれる。所望の範囲は、デフォルト値（例えば、データセンターの温度が華氏８３度）を用いてウェブ構成可能であってもよい。別の実施形態では、センサは、例えば、環境が特定温度より高い必要があるときに、低過ぎると識別されてもよい。このような実施形態では、モジュールは加熱を提供され、冷却は提供されないはずである。
【００５３】
ＩＩＩ．コスト（ペナルティ）関数
上記のように、特定のアクチュエータに対する作動パラメータは、異なる作動値（レベル、設定など）を有してもよく、それぞれは、異なる量のエネルギーの消費をもたらす。この様々なエネルギーの使用（例えば、電気、蒸気、天然ガスなど）は、システムの作動コストを増加させる可能性がある。さらに、各アクチュエータに対するエネルギー使用は、異なるタイプのアクチュエータ間で、また特定のタイプのアクチュエータ内でさえも変わる可能性がある。またアクチュエータを稼働するコストは、維持費に依存する可能性もあり、維持費もまた、アクチュエータの設定に依存して変わる可能性がある。したがって、アクチュエータを稼働するコスト（例えば、エネルギーおよび／または維持）を占めるためには、特に所望のセンサ範囲も望ましいときは、非常に複雑である可能性がある。
【００５４】
一部の実施形態では、ペナルティ関数を用いて、アクチュエータの状態Ｕ（作動レベル）への最適変化ｄＵを決定する。ペナルティ関数は、センサ読取りが範囲を超えるときにペナルティを増加させるセンサ寄与、特定の設定で稼働するためのエネルギー使用および／または維持費に基づいて増加するコスト寄与、ならびにアクチュエータにおける大きい変化を阻止する安定性の寄与などの、１つまたは複数の様々な寄与を含むことができる。ペナルティ関数の最適化から算出されるような最適変化ｄＵを直接使用して、アクチュエータを変えることができ、または追加の関数を使用して最終変化を作動レベルＵに提供することができる。作動パラメータの変化を決定するこのような方法は、本明細書に記載されたあらゆる他の方法と組み合わせることができる。
【００５５】
したがって、ペナルティ関数Ｐ（コスト関数Ｃとも呼ばれる）は、範囲を超えたセンサ読取りに対するペナルティを含むことができる。範囲を超えたセンサ読取りに対するペナルティは、センサがより大きく範囲を超えるにつれて増加することができる。ペナルティ関数は、欠陥があるまたは信ぴょう性のない状態指標を有するセンサからの読取りにペナルティを課さないように構築されてもよい。またペナルティ関数は、最も範囲を超えるセンサ読取りの構成可能な数が、ペナルティ関数に含まれないように構築されてもよい。この最も範囲を超えるセンサを包含しないことは、欠陥があるが欠陥として診断されなくてもよい、または不適切に配置されてもよいセンサからの読取りにペナルティを課さないという目的を果たすことができる。
【００５６】
またペナルティ関数Ｐは、指令された各駆動の電力消費の見積もりを含むことができる。例えば、ファンの電力消費は、ファン回転速度の三乗と理論的関係を有する。ファン回転速度、流量、圧力、および電力間の関係は、一般にファンの親和性原則と呼ばれる。ファン回転速度が駆動指令である場合、かつ全速力でのファンの電力消費がわかっている場合は、ファンの親和性原則を使用して、ファン回転速度が変更された後にファンの電力を見積もることができる。例えば、作動レベルＵｉがファン回転速度に対して設定される場合は、コストは（Ｕｉ）３に比例することが可能である。各アクチュエータは、そのコスト関数に対して異なる関数を有することができる。したがって、作動レベルＵｉを関数Ｃｉへの入力にして、コストｃｉ＝Ｃｉ（Ｕｉ）を得ることができる。
【００５７】
またペナルティ関数は、非エネルギーコストを有する行為を制御するためのペナルティも有することができる。例えば、ＣＲＡＣユニットを開始または停止することは、それに関連した維持費を有することがある。例えば、開始することはペナルティを課せられることがある。また、ファンまたは他のアクチュエータを稼働することは、ある特定部品の寿命を低減することがあり、部品の寿命をこのように低減することは、アクチュエータに対する作動パラメータに依存する可能性がある。したがって、コストは作動の全コストである可能性がある。
【００５８】
一実施形態では、作動レベルに対して最適化された値は制約される。例えば、最適化された作動レベルは、例えば、すべてがオフである場合に、ゼロになれないことがある。このような制約は、絶対制約であることがある（例えば、このような値は許容されない）。別の実装形態では、制約はペナルティ関数に含まれ、より高い値をもたらし、それによってある特定の点で最小値を提供しない（例えば、ゼロに最小値はない）。このような制約は、考慮制約とみなすことができる。これらの他のペナルティ関数項は（一部またはすべてをペナルティ関数項と呼んでもよい）、センサ値を予測するために使用される伝達モデルＴＭから生成されてもよい。センサ値が基準からかけ離れているときは、項はより大きくなる。この項における増加は、非線形、例えば、指数関数的である可能性がある。指数関数的増加は、差が充分に大きくないと（例えば、１０度を超える）起こらないが、センサ値がより近い（例えば、１０度以内）際は線形であり得る。
【００５９】
上記のように、ペナルティ関数は、システムの作動パラメータＵの関数であることが可能である。様々な例において、作動パラメータは、システムの個々のアクチュエータへの入力、アクチュエータの一部に集合的に提供される入力、またはすべてのアクチュエータへの入力であってもよい。例えば、異なるモジュールのそれぞれのファンは、同じ作動パラメータによって稼働されることが可能であり、同じ作動パラメータは、アクチュエータの一部（組）に対応する入力であるはずである。別の作動パラメータは、各モジュールのそれぞれの冷水弁を制御できる。別法として、各モジュールのためのファンまたは弁を独立して制御できる。
【００６０】
一実施形態では、最適変化ｄＵをペナルティ関数Ｐの最小化から決定できる。ペナルティ関数の値ｐが何になるかを見積もるために、伝達モデルＴＭを使用して、得られるセンサ値Ｓを見積もることができる。この見積もりを使用して、特定の変化ｄＵに対するペナルティ値ｐを決定することができる。したがって、最適ｄＵ（少なくとも一部の停止基準による）をセンサ値の現在の測定結果から決定することができる。
【００６１】
図４は、ペナルティ関数を使用して環境維持システムを制御するための方法４００の流れ図である。方法４００は、図３の監視用制御装置１５を用いて実施できる。
【００６２】
ステップ４１０では、現在のセンサ値Ｓおよび現在の作動レベルＵを受信できる。センサ値を様々な場所に置かれたセンサから受信でき、センサは様々な物理的条件を測定してもよい。
【００６３】
ステップ４２０では、ペナルティ関数Ｐの初期値が決定される。初期値は、現在の作動レベルＵ、ならびに他の変数から決定できる。
【００６４】
ステップ４３０では、作動レベルの最適変化ｄＵは、ペナルティ関数Ｐを最適化することによって（例えば、最小化することによって）決定され、ペナルティ関数Ｐは、センサ値Ｓの関数、アクチュエータの現在の作動状態Ｕ、および潜在的変化ｄＵである可能性がある。Ｐを最適化する例の追加の詳細について、以下に提供する。一態様では、最適変化ｄＵが、ペナルティ関数Ｐの値を単に低減するという理由で、最適変化ｄＵは最適である。群の差ｄＵを最適化方法で試みて、ペナルティ関数Ｐに対する最低値を有する群のｄＵを決定してもよい。
【００６５】
最適化に関して、Ｕがパラメータの作動レベル（値）を表すベクトルとすると、ペナルティ関数Ｐは単一値ｐを出力することができる。したがって、一実施形態では、ペナルティ関数を作動レベルの所与の組に対するＰ（Ｕ）として表すことができる。本明細書に記載されたように、伝達モデル（例えば、伝達行列）を使用して、ＵをセンサＳに関連付けることができ（この場合、両方ともＰの決定に使用される）、したがって、Ｕはシステムを画定することができる。関数Ｐ（Ｕ）を最小化して、ｐに対する最小値に対応するＵを見出すことができる。またＵの値は、本明細書に記載したように、制約を受ける可能性がある。
【００６６】
同様に、最大値（極小ではない）を使用できる場合に、ペナルティ関数Ｐを生成することができる。極値はローカル極値であることが可能である。あらゆる適切な最適化方法を使用してもよい。例えば、勾配法またはより単純な誤差差分法を使用して、極値を見出すことができる。一実施形態では、確率統計的手法（例えば、シミュレーテッド・アニーリングおよびモンテカルロ）、決定論的方法、発見的方法、または他の適切な方法などの広範囲の最適化方法を使用できる。
【００６７】
ステップ４４０では、更新された作動状態Ｕｕｐｄが最適ｄＵｏｐｔから決定される。例えば、更新された作動状態ＵｕｐｄをＵ＋ｄＵｏｐｔとして取ることができる。別の例として、
Ｕｕｐｄ＝λＵ＋（１−λ）（Ｕ＋ｄＵｏｐｔ）であり、式中、λは混合係数である。
【００６８】
ステップ４５０では、アクチュエータは、Ｕが更新される次の時間まで、更新されたＵで作動される。更新する時間は、周期的であるか、またはトリガーに基づいてもしくはセンサ値などの測定値に基づいた変数であることが可能である。
【００６９】
Ｐは様々な寄与を含むことができる。例えば、ＰはＰＥ＋ＰＳ＋ＰＭ＋他の項と等しいことが可能であり、式中、ＰＥはエネルギー寄与であり、ＰＳはセンサ値の差に対するペナルティであり、ＰＭは変化（例えば、開始および停止）させるための追加の維持費に対するペナルティである。一実施形態では、維持費は、作動レベルの少なくとも２つの範囲に関連した異なるコストを有する。特定のタイプのあらゆる寄与は、それぞれのセンサ値またはそれぞれのＵ値の一部からの集約（例えば、和、加重和、または他の関数）から構成されることが可能である。
【００７０】
上記のように、センサ値Ｓを基準値Ｒと比較することによって、ＰＳを決定することができる。各センサ値を、１つまたは複数の基準値と比較することができる。例えば、特定のセンサに対するＳｉをＲｉと比較することができ（例えば、センサ値が範囲を超えるかどうかを見るために）、差を他のセンサからの部分寄与と共に集約（例えば、加算）することができる。部分寄与を得るために集約前に、差に比例係数（例えば、ゲイン）を乗じることができる。例えば、設定点からの温度の差に乗じて、特定のセンサに対するペナルティの寄与を得ることができる。寄与ＰＳを、多くとも特定数のセンサ値が範囲を超える、絶対制約を必要とする実施形態において使用できる。したがって、センサ値を２つの方法で使用してもよい。他の実施形態はＰＳを割愛してもよい。
【００７１】
より一般的な意味で、特定のセンサに対するＰＳへの部分寄与ＰＳ（Ｓｉ）は関数であることが可能であり、この場合、関数はＲｉに基づくことが可能である。例えば、関数ＰＳ（Ｓｉ）は、設定点より小さいあらゆる値であることが可能であり、次いでＲｉより大きい値のＳｉに対するあらゆる所望の方法で増加することができる。複数の基準値に対して比較する別法として、関数は、特定範囲（例えば、所望の温度範囲）より小さい値に対しては正、その範囲内はゼロ、またその範囲より大きい値に対しては正であることが可能であり、潜在的にその範囲の両側の正値は、異なる関数形を有する。次いで寄与ＰＳ（Ｓｉ）のそれぞれを使用して、ＰＳに対する全値（例えば、加算による）を決定してもよい。
【００７２】
したがって、測定された値Ｓを使用してＰＳを決定することができる。一実施形態では、最適化方法の間にｄＵの様々な値のそれぞれに対してＰＳを決定するために、伝達行列ＴＭを使用してもよい。例えば、Ｓｎｅｗ＝Ｓ＋ＴＭ*ｄＵであり、次いでＳｎｅｗを使用してｄＵに対応する新しいＰＳを決定してもよい。
【００７３】
同様の手法で、ＰＥを各アクチュエータの設定Ｕｉから決定することができる。Ｕｉを、作動レベルをエネルギーコスト（例えば、電気のコスト）に関連付ける関数に入力することができる。上記のように、該関数は、Ｕｉの三乗の形の項、例えば、ＰＥｉ＝ａＵｉ３＋他の項を含むことができる。合計値ＰＥは、部分ＰＥｉの集約から得ることができる。一実装形態では、ＰＥは、電気（または燃料などの、何であっても使用されているエネルギー）の現在の価格を占めることができる。例えば、キロワット当たりの価格は、ＰＥｉ＝（０．０５＋０．９５*（Ｕｉ３））*である。一態様では、０．０５は、プラグを差し込んだアクチュエータを有するために使用する最小エネルギーとみなすことができる。作動レベルとエネルギーコストとの間の関係は、あらゆる関数形（例えば、指数関数、二次方程式など）であることが可能であることに留意されたい。
【００７４】
一実施形態では、最適化方法の間にｄＵの様々な値のそれぞれに対してＰＥを決定するために、コンピュータシステムは新しいＵを計算することができる。例えば、Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵである。次いでＵｎｅｗを使用して、特定の変化ｄＵに対応する値ＰＥを決定できる。ＰＭをＰＥと同様の手法で決定できる。ＰＥとＰＭはどちらも状態Ｕに依存するので、状態Ｕに依存する寄与ＰＵはＰＥ＋ＰＭと等しいことが可能である。
【００７５】
ペナルティ関数への他の寄与は、変化ｄＵの量に対するペナルティＰｄＵを含むことができる。ペナルティは、Ｕの大きな変化にペナルティを課すことができる。この手法では、その方法をより安定したものにすることができる。一実施形態では、ｄＵｉの値は、限度ｄｕ＿ＬｉｍｉｔＩに比較される。別の寄与は、下限または上限を超えるＵｉに対するペナルティであることが可能である。Ｕの限度に対する例は、温度設定点（作動レベルの例）を制御するときであり、この設定点は所与の下限を下回るべきではない、さもないと凝縮が形成される可能性があり、凝縮によって冷却（および凝縮の除去）のための追加エネルギーがもたらされる可能性がある。したがって、関数は下限より下は正、限度内はゼロ、また限度より上は正であることが可能である。正の寄与は、単にゲイン項を乗じた差であること、またはより複雑な関数形を有することが可能である。
【００７６】
Ｐへのあらゆる寄与は、場合によっては、各アクチュエータまたはセンサに対する個々の項で構成されてもよい。例えば、ＰＥ，Ｊは、作動レベルＪのマッピングをエネルギー消費に提供することができる。マッピングは非線形であってもよい。マッピングは行列であることが可能であり、行列は非線形関数の線形係数を提供してもよい。一実装形態では、ＰＥにおけるマッピング行列（またはＰＥに対する他の関数部）を、一部のデータ点をサンプリングし、関数を各パラメータに対するパラメータ・エネルギー消費関係に適合する係数を決定することによって更新することができる。
【００７７】
ＰＥ項は、エネルギー消費を低減するのに役立つことが可能である。しかしこれが経時的に起きるので、エネルギー消費をこれ以上低減できない場合に境界が生じる可能性がある。１つの境界は、設定点を超えるためのＳコストであることが可能である。この境界の領域内で、Ｕに対する最適設定が存在することが可能である。他の寄与は、アクチュエータの境界限度、またはアクチュエータをあらゆる所与のときにどのくらい変化させることができるかを指すことができる。
【００７８】
図５は、本発明の実施形態による、環境維持システムを制御するための方法５００を示す流れ図である。ステップ５１０では、システムについてのデータを受信する。例えば、現在のセンサ値Ｓ（環境測定結果の現在の設定、例えばサーバ入口温度など）、現在の設定点値Ｒ（測定結果当たりの基準値の現在の設定、例えばコールドアイル設定点など）、現在の駆動値Ｕ（アクチュエータあたりの現在の駆動状態、例えば、ファン回転速度など）、および現在のモデル（例えば、伝達行列ＴＭ）を受信できる。また、アクチュエータ当たりの駆動変化の許容限度（アクチュエータ毎に異なってもよい）、アクチュエータ当たりの駆動上限／下限（各アクチュエータについて同じであることが可能である）、例えば、ファン回転速度０％／１００％、特定のペナルティ寄与（例えば、ファン回転速度の制約、入口温度制約に対する）を決定する際に使用される原価乗数、ならびに所与の駆動値での最低エネルギーコストを計算するために必要な各アクチュエータのパラメータの組（例えば、ＰＥｉに対する０．０５値を超える）などの他のデータも受信できる。
【００７９】
ステップ５２０における、ペナルティ関数に対する初期値Ｃ０。この初期値を、ｄＵがこの初期値に対して０であるように取られる基準値とみなすことができる。初期ペナルティ値は、Ｃ０＝ペナルティ関数（０，Ｕ，Ｓ，Ｒ，ＴＭ）と表すことができる。上記のように、ペナルティへの１つの寄与は、それぞれのセンサに対する基準値を超えることに対して存在することができる。他の寄与は、それぞれのアクチュエータに対する下限／上限駆動を超える駆動値に対して、およびすべてのアクチュエータに対するエネルギーコストの駆動値に対して存在することができる。
【００８０】
ステップ５３０では、オプティマイザ・ルーチンを、次のｄＵを見出すために稼働させる。次のこのｄＵは、ペナルティ関数から決定されたように、最適ｄＵを見出そうと試みるためのアクチュエータの可能な変化である。理想的には、最適ｄＵは、モデルＴＭを使用して現在のＵ、Ｓ、およびＲに基づいてペナルティ関数を最小化する。ｄＵは現在の状態Ｕから各アクチュエータの駆動変化を画定することができる。一実施形態では、ｄＵの値は、ペナルティ関数を最小化するＵを見出すために、変数空間を探すためのベクトルとして理解することができる。例えば、勾配法（例えば、共役勾配）を使用して、ｄＵに対する最良の方向を決定することができる。一実装形態では、適切な長さを決定するために、次に近似値（例えば、二次近似）をｄＵの方向のスカラーのために使用することができる。別の例では、ｄＵは、ネルダー・ミード法などのシンプレックス法を使用して決定される。他の実施形態は、以下に記載されるように、方法７００を使用することができる。
【００８１】
一実装形態では、ｄＵの値を大き過ぎないように制約することができる。例えば、すべてのアクチュエータに対する入力変化限度を超えることに対して、ペナルティが存在することができる。このような制約は、変化を比較的小さく保持することにより、システムに安定性を提供することができる。一実装形態では、アクチュエータ毎のいかなる変化がアクチュエータの変化限度を超えた場合も、差異に原価乗数を乗じる。すべてのこれらの過剰な駆動変更限度のペナルティの和を計算して、このペナルティ関数の寄与を決定することができる。
【００８２】
ステップ５４０では、現在のｄＵに対するペナルティを計算する。例えば、一般関数表記ｐ＝ペナルティ関数（ｄｕ，Ｕ，Ｓ，Ｒ，ＴＭ）を使用することができる。上記のように、ペナルティへの１つの寄与は、基準値Ｒを超えるセンサ値に対して存在することができる。上述のように、伝達モデル（例えば、モデルが線形であるときは伝達行列）は、作動値Ｕの変化に基づいて温度値（または変化）を予測して得ることができる。Ｓｎｅｗを決定するために、行列ＴＭは、駆動変化ｄＵを乗じて、環境測定結果（Ｓｎｅｗ）の投影された変化を見出すことができる。一実装形態では、基準値からのセンサの差に対するペナルティ関数は、ＰＳ（ＴＭ（Ｕ））と表すことができ、この場合、ＴＭ（Ｕ）はベクトルＳとしてセンサ値を出力することができる。次いでベクトルＳを基準値Ｒと比較することができる。したがって、ＰＳは、Ｒ−ＴＭ（Ｕ＋ｄＵ）の関数であることが可能である。例えば、いかなる測定結果がその基準値を超えた場合も、コンピュータはその差に原価乗数を乗じることができる。適用するすべての測定結果の和は、このペナルティ寄与を計算することができる。
【００８３】
エネルギー使用ＰＥに対するペナルティについては、アクチュエータに対する現在投影された駆動値で、消費されたエネルギーは、ある種のタイプ（またはモデルでさえある）のアクチュエータに指定され得る関数に基づいて決定される。これらのアクチュエータの状態Ｕを使用して、（例えば、ファン回転速度に対する親和性原則などの、各アクチュエータのｋＷレーティングを使用して）総エネルギーコストを計算できる。アクチュエータ特有の関数は、２つ以上のパラメータを有して、エネルギーコスト、例えば、作動レベル、電気コスト、エネルギー効果パラメータなどを計算してもよい。新しいアクチュエータの状態Ｕｎｅｗを決定するために、該方法は駆動変化を現在のアクチュエータの状態に加算して、投影された駆動値を得ることができる。他の寄与と同様に、エネルギーコストは、アクチュエータに亘って加算することができる。一例では、いかなる新しい作動レベルがそれぞれの下限を超えた場合も、該方法はその差に原価乗数を乗算することができる。また上述のように、上限を使用することもできる。記載されていない他の寄与を同様の手法で実施することができる。
【００８４】
ペナルティ関数は、最適ｄＵ上に絶対制約および／または考慮制約を有することができる。絶対制約は、ｄＵがある特定の値を有することが許可されない場合である。考慮制約は、ｄＵがある特定の値を有することが許可される場合であるが、このようなｄＵ値が高いペナルティでのみ検証されるように、その値によってペナルティが増加し続ける。
【００８５】
ステップ５５０では、最適化方法が収束されるかどうかが判定される。例えば、ペナルティ値ｐは、１つの反復から次に著しく変化しなかったと判定されることがある。別の例では、２つの連続したｄＵは、充分に類似しているとわかる（すなわち、適応ステップのサイズは小さいと計算される）。様々な収束基準を使用できることが、当業者には理解されよう。１つまたは複数の収束基準が満たされる場合は、現在のｄＵが最適ｄＵとして取られる。用語「基準」は、本明細書で使用される場合、単一の基準を意味することができる。
【００８６】
ステップ５６０では、１つまたは複数の収束基準が満たされる場合、さらに最適ｄＵが修正されてもよい。例えば、最適ｄＵを正規化、ランダム化（例えば、少量によって）、および／またはスケール化できる。一実装形態では、ｄＵ＝ｒｈｏ*ｄＵであり、式中、ｒｈｏはスケーリング係数である。そのため事実上、Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ*ｄＵである。正規化については、正規化されたオプティマイザは、駆動変化限度が可能な最大値に対してｄＵを計算できる。ランダム化については、ランダム化は可能なランダム・スケジュール下で生じることが可能である。例えば、ペナルティ関数を最小化しないが、基準値に対してペナルティ関数を低減するｄＵを使用することができる。一実装形態では、このような準最適決定を、指定された確率でそれぞれの予測決定サイクルにおいて取ることができる。別の実装形態では、準最適決定を、それぞれの予測決定サイクルＲにおいて取ることができる。スケーリングについては、デフォルトは、構成可能な制約によって縮小することであることが可能である。一態様では、ｒｈｏは、例えば、ｒｈｏとして使用できる、回帰表およびピアソン相関係数を使用して、伝達モデルの精度に基づいて決定されてもよい。
【００８７】
ステップ５７０では、収束基準を満たさない場合、最適ステップは、反復の最大数（ＭａｘＩｔｅｒ）に到達したかどうかを確認するべきである。最大値に到達しなかった場合は、方法５００がステップ５３０に戻って新しいｄＵを選択する。最大値に到達した場合は、特定基準値に依存して現在のｄＵを使用してもよい。一実施形態では、ランダム化を適用するために、最適化の反復の数が、準最適決定がなされなかった場合は取られたはずである数より小さいように、最適化の反復の数をランダム化することができる。
【００８８】
ステップ５８０では、現在のペナルティ値ｐが基準値ｐ０未満であるかどうかを判定できる。ｐがｐ０未満である場合は、現在のｄＵは、変化がまったく無いよりは少なくとも良好である。次いでプロセスはステップ５６０に進んで、あらゆる後処理を実行してもよい。ｐがｐ０以上である場合は、Ｕの変更はステップ５９０で行われなくてもよい。
【００８９】
図６は、本発明の実施形態による、環境維持システムを制御する際に使用する最適ｄＵを決定するためのシステム６００のブロック図を示す。システム６００は、ＨＶＡＣユニット、アクチュエータ、状態指標、およびセンサに関してシステム３００に類似している。更新学習モジュール６１０は、状態およびセンサ更新を受信でき、それらを使用して、例えば、上述のように、伝達モデルＴＭを更新できる。次いで更新された伝達モデルを最適化モジュール６２０によって使用して、最適ｄＵを決定できる。
【００９０】
最適化モジュールは、上記のように更新学習モジュールを介して、または他の示されていない接続部を通して入力（例えば、ＵおよびＳ）を受信できる。最適化モジュール６２０は、本明細書に記載されたあらゆるペナルティ関数を使用して、最適ｄＵを決定できる。変調器６３０を使用して、上記のように、最適ｄＵの後処理を実行してもよい。これらのモジュールの出力は、アクチュエータに対して新しい設定Ｕを提供する。あらゆるこれらのモジュールは、それ自体の回路に存在しても、１つの回路上で他のモジュールと組み合わせられても、または汎用の処理装置上に実装された異なるソフトウェア機能であってもよい。
【００９１】
一実装形態では、電気（または他のエネルギー源）の現在のコストは、電気事業者またはネットワークへのネットワーク接続を介して得られる。次いで最適化モジュール６２０は、作動レベルに基づいてコストを決定するための関数において電気コストを使用することができる。
【００９２】
また更新学習モジュール６１０は、伝達モデルの精度を決定することができ、これは変換器６３０を介して実施されたように、後処理ステップに使用できる。以下の記載は、伝達モデルの精度の決定、および新しいＵを決定するための精度の使用について、より詳しく、より広い概念を提供する。
【００９３】
一実装形態では、２つの反復ループが存在することが可能である。より高い周波数のループは、測定したセンサ値の差に基づいて作動レベルを決定するフィードバックループであり、より遅い周波数ループは、最適化された値を決定する。例えば、最適化モジュール６２０によって決定されたような予測された作動レベルを、第１の周波数で（例えば、１５分毎に）入力でき、そのような入力の間にセンサからのフィードバックをより単純なモデルに（例えば、ＴＭの逆数、および／または異なる比例・積分・微分（ＰＩＤ）オブジェクトに）入力して、第２の周波数で（例えば、１５秒または３０秒毎に）アクチュエータへの入力を決定できる。
【００９４】
伝達モデルの精度メトリックを使用して、最適ｄＵを修正することができる。アクチュエータの作動レベルに提案された変更を、例えば、センサデータのモデル予測と実際のセンサ読取りとの間の相互関係のレベルに基づいて調節できる。例えば、最適ｄＵを、予測されたセンサ値が実際のセンサ値にどのくらい近いかを示す、ピアソン係数によってスケール化できる。この手法では、伝達モデルが正確である場合は、最適ｄＵは、直接（Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵ）に、または少なくともそのほとんど（Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ*ｄＵ、例えば、スケーリング係数ｒｈｏが０．８〜１．０で）に使用される。しかし、伝達モデルが不正確に提供される場合、スケーリング係数ｒｈｏは、小さい（例えば、０．１未満）またはゼロでさえある可能性がある。
【００９５】
一実施形態では、調節は、ペナルティ関数におけるパラメータを変更することによって達成させることができる。例えば、アクチュエータの作動レベルに対する下限および上限を修正してもよい。このような変更は、特定のペナルティ寄与に影響を及ぼすことができ、これは、この限度を超えるｄＵによってペナルティが低減されるために、提案されたｄＵを修正させることができる。例えば、伝達モデルが正確に示されていると仮定すると、エネルギーを節約するように上限を低減することができる一方で、モデルは正確であるので、センサは設定点と一直線に保たれる。モデルが正確でない場合は、このような制約によりセンサ値が、モデル内の誤差に起因してそれらの設定点を超え得るので、ペナルティ関数は、作動レベルＵを制約しようとしないことがある。
【００９６】
アクチュエータの作動レベルを、提案された変化への調節に基づいて設定することができる。このステップでは、Ｕｎｅｗは、例えば、上に提示されてように式Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ*ｄＵを介して計算され、式中、ｒｈｏ*ｄＵは、調節された変化である。別の例では、ｒｈｏ*ｄＵは、スケール化される、オフセットされる、あるいはＵに加算する前に再度修正されてもよい。このようなスケーリングは、以下により詳細に説明する、特定のアクチュエータまたはアクチュエータの群に対する、極値設定または中点設定に基づいて生じてもよい。さらに別の例では、ｒｈｏ*ｄＵおよびＵを、Ｕｎｅｗを決定する関数に入力することができる。
【００９７】
ＩＶ．最適化方法
ある特定の実施形態では、最適化問題は、その値（作動レベル）を所望の冷却に調節するために選択できる多数の制御部（例えば、各アクチュエータに１つずつ）によって特徴付けられる。制御値Ｕは、数学的な多次元制御の最適化空間に広がる。この空間内の点は、ＡＨＵに対する制御値の特定の組を画定する。実施形態は、あらゆる数の制御に適用可能であるが、好ましくは約１０より多い制御、より好ましくは数ダースから１００以上でさえある制御に対して、他の最適化方法より特に好都合であることが可能である。制御値は、離散している（特にデジタルもしくはオン／オフ制御）または連続している（アナログ）ことが可能である。加えて、制御制約を制御値に課してもよい。例えば、作動レベル（制御値）は、最低限度（例えば、オフ、すなわちゼロ）および最大限度（例えば、特定の電圧に対応できる１００％）を有することができる。
【００９８】
最適化問題の大きさを示すために、オンオフできる１００ＡＨＵのデータセンターを検討する。この場合、制御値の可能な組合せは２１００ある。これらは、実際的手段で完全に調査可能であるよりはるかに多い組合せである。
【００９９】
Ａ．方法
図７は、本発明の実施形態による、複数のアクチュエータおよび複数のセンサを含む環境維持システムを制御するための方法７００を示す流れ図である。各センサは、環境の物理的条件の値を測定する。本明細書に記載された他の方法と同様に、コンピュータシステム、例えば、監視用制御装置１５を使用して、方法７００を実施することが可能である。以下に記載された最適化方法の実施形態は、方法４００のステップ４３０および方法５００のステップ５３０で使用されてもよい。
【０１００】
ステップ７１０では、センサに対応するセンサ値Ｓを受信する。多数のセンサおよび関連したセンサ値が存在してもよい。実施形態は、センサの数が制御部の数より大きいときに特に有利であることが可能である。各センサは、所望の範囲のセンサ値を有することができる。この範囲は、すべてのセンサと同じであることが可能であるか、またはその範囲が変化することが可能である。範囲は、開口端または閉口端であることが可能である。
【０１０１】
該範囲を、各センサ値の許容範囲に課せられた最適化制約として使用することができる。多くの範囲を超えたセンサ値が、一部の実施形態で許容されてもよい。一例では、特定の制約は、温度感知機器を過熱から保護するために、データセンター内の温度センサが超えてはならない温度を画定する。また制約は、望ましくない凝縮または凍結状態を阻むために、温度がどの程度下がってもよいかを限定できる。規制を課して制約違反を許可することができる。例えば、最高温度のわずかな温度センサが、エネルギー効率のよい手法で効率的に冷却できない（またデータセンターの床上の設計変更でより良好に処理される）数個の高温点をデータセンター内に表すという理由に基づいて、これらのセンサ上の温度制約違反を無視することを選択してもよい。
【０１０２】
ステップ７２０では、Ｎ個のアクチュエータの作動レベルＵを受信し、この場合、Ｎは少なくとも２の整数である。作動レベルＵに対する可能値は、Ｎ次元空間を画定する。例えば、１００個のアクチュエータが存在する場合は、作動レベルＵは、各アクチュエータの最小値と最大値のそれぞれとの間の制御値に対して１００次元空間を画定できる。アクチュエータの数Ｎは、システム内のアクチュエータの総数より小さくてもよい。したがって、システムはＮ＋２個のアクチュエータを有してもよいが、最適化はＮ個のアクチュエータのみに実行されてもよい。
【０１０３】
ステップ７３０では、入力として作動レベルＵを有する、コスト関数Ｃを受信する。センサ値範囲に関する制約を実施するために、コスト関数は、これらのセンサ範囲によって制約されているように見ることができる。例えば、指定された数（例えば、０より大きい、もしくは５より大きい、またはあらゆる他の整数）より大きい数のセンサが範囲を超えると予測される場合、コスト関数は、無限または非常に大きい値を有すると画定されることが可能である。このような制約は、制約を違反する作動レベルの使用を効率的に禁止するので、このような制約は、絶対制約とみなされてもよい。指定された数が０より大きい（例えば、３）場合は、考慮制約を使用して所与の作動レベルＵ０に対して１〜３個のセンサに範囲を超えた条件のペナルティを課してもよいが、Ｕ０の使用は依然として許可する。
【０１０４】
範囲を超えるように指定された数のセンサを許可する理由は、システムは、特定のセンサが範囲内に保持できないような方法で構成されたユニットを有し得るからである。それらのセンサを完全に無視し、それらのセンサを最適化方法に含まないことを望んでもよい（例えば、センサがすでに分かっている場合、それらのセンサを除外してもよい）。指定のセンサがわからない場合、ある特定のサイズの熱点を、範囲を超える一部のセンサ（すなわち、指定された数）を可能にすることによって許可することができる。指定された数のセンサを、システムが稼働している際に、動的に決定することができるか、またはシステムの作動に対して一定であってもよい。
【０１０５】
ステップ７４０では、作動レベルの変化ｄＵに対するセンサ値の変化ｄＳを予測する、予測モデルを受信する。予測モデルは、上述のように様々なタイプであってもよい。例えば、予測モデルは伝達行列であってもよく、その行列要素を上述のように決定できる。一実施形態では、予測モデルは、あらゆる制御値の組合せに対するセンサ値を予測できる。単純な予測は、制御変化とこの制御変化に応答する予測された温度変化との間の線形マッピング（例えば、行列）を含み、この場合、変化は状態の現在の組に対して起きる。他（例えば、非線形予測）も同様に使用できる。
【０１０６】
ステップ７５０では、コンピュータシステムは、コスト関数Ｃに対するアクチュエータの作動レベルＵの最適変化ｄＵ’を決定する。最適変化ｄＵ’は、あらゆる制約基準を占めることができる、例えば、指定された数のセンサ値より少ない要求は範囲を超える。最適変化ｄＵ’を、以下のように決定することができる。
【０１０７】
ステップ７５１では、Ｎ本の線をＮ次元空間内に同定する。Ｎ本の線は、Ｎ次元空間に広がる。Ｎ本の線は、すべてそれぞれに直交できるが、これは必須ではない。またＮ本の線は、すべて同じ点で交差もできるが、やはりこれも必須ではない。線は長さが異なることが可能であり、長さは異なる最小作動レベルまたは最大作動レベルに対応することが可能であるか、または現在の作動レベルＵから変更を許可された最小値または最大値に対応する。線が直交しているとき、一実施形態は、まさに１つずつのアクチュエータの制御値に沿った線を有することができる。このような実施形態では、線上の位置を変更することは、単に１つのアクチュエータの作動レベルを変更することに過ぎない。Ｎ本を超える線を使用してもよく、Ｎ本の線の使用は、より多くの線の使用を禁止しない。より多くの線の使用は、Ｎ本の線によって広げられた空間にいくらかの冗長性を追加する可能性がある。
【０１０８】
除外された方向により良好な解が存在しないことが先験的既知である場合、または想定される場合は、必要に応じてより少ない線を使用できる。これは、特定の線が、ステップ７５１の前により良好な解について確認された場合、またすべての線の交点がその特定の線に沿って最良の場所に意図的に置かれた場合に可能である。方向を除外することにより、前の最適化ステップから以前に最適化された解に関して再追跡することを防止する。このようなより少ない線を使用することは、アクチュエータの数の低減を効率的に構成し、したがって、単にＮの値の変更として見られてもよい。
【０１０９】
ステップ７５２では、予測モデルを使用して、各線上の複数の点のそれぞれに対するセンサ値を予測する。各点は、Ｎ個の入力値の異なる設定、すなわち、アクチュエータに対する作動レベルに対応する。異なる点を様々な方法で選択することができる。例えば、点を線に沿って周期的に選択することができる（例えば、線の一端から開始して、線の他方の端部を最後の点にして、１１個の点を使用できる）。また線に対してサンプリングされた点を、線上の不均等な場所に配置することができ、ランダムに選択されてもよい。サンプルの点は、線の終端点を含んでもよい。
【０１１０】
線が特定のアクチュエータの作動レベルに対応し、作動レベルが離散している場合、可能な作動レベルのすべてをサンプリングできる。線がいかなる制御部にも平行でないと、制御部が離散しており、連続していない場合、制御空間内に座標の組を表す点はその線上にはない。その場合、線点を接近した離散制御値に関連付ける方式を使用することができる。
【０１１１】
ステップ７５３では、各点が、範囲を超えて予測されたセンサ値の指定された数を超えた数を有する制約を違反するかどうかが判定される。制約を違反しない点は、候補点とみなされる。センサの制約については、予測は、その制約が制御値の選択された組合せによって違反される、または違反されない、Ｎ次元空間における多次元の断面を画定できる。実際のデータセンターの適用は、非常に多くの数の温度センサ（例えば、数百）を有することができるので、関連した制約は、非常に複雑な形状を有する制御の最適化空間の多次元部を分割できる。その形状は、許可された制約違反に対する規制が含まれる場合に、さらに複雑である可能性がある。大型のデータセンター装置を含む実際の適用のほとんどにおいて、形状は非常に複雑であるので明白に決定できない。
【０１１２】
ステップ７５４では、制約の違反をもたらさない候補点でコスト関数Ｃの値を決定する。一実施形態では、最適化方法は、指定された数より少ない数の制約が違反され、個々の制約違反（例えば、上述のＰＳ）のペナルティ寄与をコスト関数に使用しない候補点（作動レベル）で、コスト関数を評価する。これは、コストへの各制御Ｕのすべての可能な部分寄与を、ルックアップテーブルにおいて事前に計算でき、次いで特定の座標でのコストを、ルックアップテーブルからの値の単純な和として効率的に計算できるという、重要な利点を有する。次いでコストは、指定の制約条件の評価後のみ利用可能になる、追加のコスト構成要素に依存しない。
【０１１３】
ステップ７５５では、候補点におけるコスト関数Ｃの値を使用して、最適変化ｄＵ’を決定する。候補点に対する値を様々な方法に使用してもよい。例えば、最低コストをもつ候補点ＵＬを選択することができる。一実施形態では、この最低コスト点Ｏ’を、さらなる探索に対する基盤として使用できる。例えば、Ｎ本の新しい線を、これらの新しい線の交点で点Ｏ’を伴って生成することができる。これらのＮ本の新しい線を同様の手法で探索して、候補点の組を同定し、新しい組に対する最適な候補点を決定できる。
【０１１４】
用語最適な解（すなわち、ｄＵ’）は、最適化コストが、探索した方向に沿って最適化空間における隣接した場所で最小化される（例えば、指定された基準内に）と言う意味で、また許可された制約違反（例えば、範囲を超えるセンサの指定された数）の可能性を除いて、すべての制約が満たされると言う意味でほぼ最適な解を含む。さらなる選択ステップは、最適化方法のほぼ最適な解の中から最良の解を選択できる。最適化問題の同様のほぼ最適な解の間で選択するために、選択ステップは、同じコスト基準を使用できるか、または選択ステップは、予測されたほぼ最適な解は制御部の現在の状態にどのくらい近接しているかなどの、他の基準を使用できる。
【０１１５】
ステップ７６０では、最適変化ｄＵ’を伝達して、アクチュエータの作動レベルを変化させる。最適変化ｄＵ’は、コンピュータシステムからアクチュエータに送信され、これは中間デバイスを介してもよい。最適変化ｄＵ’を使用して、新しい入力値Ｕｎｅｗを以下の方程式で決定してもよい。Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｒｈｏ*ｄＵ、これは、コンピュータシステムまたは一部の中間デバイスによって計算されてもよい。Ｕｎｅｗが制約を違反しないことを確実にするために、実施形態は、予測モデルを使用して、Ｕｎｅｗが制約を違反するかどうかを判定できる。例えば、ｒｈｏのいくつかの値を確認することができ、許容される値を使用して、どのｒｈｏを使用するべきかを決定してもよい。一実装形態では、Ｕｎｅｗが１以外のあらゆるｒｈｏに対する制約を違反しないという保証がない場合に、Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋ｄＵを使用してもよい。
【０１１６】
一実施形態では、最適変化ｄＵ’は、最低コスト（例えば、ｒｈｏがゼロに等しい）を有する候補点のＵＬによって表されてもよく、この場合、ＵＬを新しい制御値として送信できる。したがって、最適変化ｄＵ’は、ＵＬを包含することができ、ｄＵ’の送信は、ＵＬの送信を包含することができる。
【０１１７】
開示された最適化方法は、当技術分野で公知の他の最適化方法より多くの利点を有する。また一部の実施形態は、それらの実施形態がコストを超える制約を強調し、制御値間の相対コストが、好ましくはＮ本の線のうちの１本に沿ったそれらのコストにより、それらの制御値の順序によって黙示的に表される、際立った特徴を有する。
【０１１８】
最適化方法の適用は、データセンターに限定されないが、建物の空調内などの他の状況、または湿度制御などの他の目的にも同様に使用できる。ＡＨＵへの制御入力は特定の装置であり、空気または水の入口または出口の温度設定点、冷水弁の位置、ファン回転数などを含むことができる。多くのタイプの空理処理ユニットが公知であり、最適化方法は、それらのうちのいかなる１つにも限定されない。
【０１１９】
Ｂ．Ｎ＝２に対する候補点
一例が以下の図を参照して説明される。Ｎ次元の最適化空間は、Ｎ個の制御値Ｕ１、Ｕ２、…、ＵＮによって広げられ、この場合、Ｕ１は第１のアクチュエータに対応し、Ｕ２は第２のアクチュエータに対応し、以下同様である。これらのＵ１〜ＵＮをＮ次元のデカルト座標システムとみなすことができる。一般の最適化問題の説明を一般性を失うことなく簡単にするために、ここではＵ１およびＵ２のみを使用した例を説明する。
【０１２０】
図８は、本発明の実施形態による、Ｎ＝２の場合に対する例示的最適化方法を示す図８００である。境界ボックスＢは、制御値の許容可能な範囲を限定する。この例では、最適化方法は、このボックス内から点を選択することのみが許容される。様々な実装形態では、境界ボックスは、各アクチュエータに対する最小制御値および最大制御値に、また各アクチュエータに対する制御値の最小変化および最大変化に（例えば、システムを制御値の現在の組から大きく阻害し過ぎないように）対応することができる。
【０１２１】
予測モデル（予測アルゴリズムとも呼ばれる）は、例えば本明細書に記載されたように、制御値のそれぞれの組合せに対して予期されるセンサ値の予測計算を提供する。Ｕ１、Ｕ２（図８００における点に対する２つの座標の組）の所与の値については、予測モデルを使用して、何個のセンサ値が範囲を超えると予測されるかを決定することができ、したがって、制約を違反してもよい。このセンサ予測が制約を違反する場合（例えば、ある特定数のセンサ値は範囲を超えることを許容されてもよい）、制御空間内の対応する点は、ほぼ最適な解であることが不可能であり、したがって、候補点ではない。説明のために、制約を違反する点の違反領域は、図８において斜交平行線を引かれている。実際の適用では、このような領域８１０は、任意に複雑である可能性がある。
【０１２２】
したがって、図における点Ｏは、点Ｏが斜交平行線を引かれている領域８１０のうちの１つ内に無いので、候補点であることが可能である。しかし、点８２２は、制約を違反するはずであり、したがって、候補点ではないはずである。線Ｌ１およびＬ２を、最適化の実施形態に関して以下に検討する。
【０１２３】
Ｃ．新しいＵの決定
一実施形態では、Ｎ個の制御値の多次元空間は新しいＵ（ＵＮｅｗ）を求めて探索することができる。その探索は、予測されたセンサ値についての制約（複数可）を満たすＮ次元の点に制約することが可能である。ＵＮｅｗは、例えば、古いＵ（ＵＯｌｄ）とＵＮｅｗとの差として、最適ｄＵを提供できる、またはＵＮｅｗを使用して最適ｄＵを提供できる。
【０１２４】
図９は、本発明の実施形態による、制御値Ｕに対する最適設定を決定するための方法９００の流れ図である。方法９００は、方法７００の実施形態に使用してもよい。
【０１２５】
ステップ９１０では、中心点（例えば、図８における点Ｏ）を選択する。該点は、必ずしもあらゆる境界ボックスの中心である必要はないが、探索は中心点で交差する線に沿って行われるという意味で中心点とみなすことができる。例えば、点Ｏを、最適化空間内の中心点として選択することができる。中心点Ｏは、 図８のボックスＢ内にあるように示されているが、そうである必要はない。すなわち、中心点は境界ボックスＢの外側にあることが可能である。しかし、境界ボックスＢの内側で中心点を選択することは、許可された（すなわち、最大値または最小値の外側ではない）より多くの制御値を探索することにより、最適化をより効率的に計算的にさせることが可能である。
【０１２６】
様々な実施形態では、中心点Ｏを、アクチュエータに対する現在の設定（すなわち、現在の作動レベルＵ）として、またはランダムに選択することができる。一実装形態では、中心点を、ランダムに、例えば、均一に分散した、各制御に対する値を選択することによって決定する。また中心点Ｏは、あらゆる最適化方法により前の最適化の結果であることも可能である。別の例として、粗格子を選択することができ、格子点をサンプリングして候補点を同定することができ、次いで最適な候補点を、コスト関数に対する値に基づいて選択することができる。次いでこの最適な候補点をＯとして使用することができる。一般的ではあるが、中心点Ｏは、あらゆる制約条件を満たす必要はない。
【０１２７】
ステップ９２０では、Ｏで交差する線を同定する。例えば、図８の線Ｌ１およびＬ２（レッグとも呼ばれる）を同定できる。図８は、ボックスＢの内側に配置されたレッグラインＬ１およびＬ２の一部を示す。一実装形態では、アルゴリズムの簡易性のために、各レッグラインは、主座標軸に平行であり、すなわち、レッグライン上の点は、中心点Ｏをもつ１つを除いたすべての座標を共有するが、多次元空間斜線などの他のレッグラインを使用することができる。
【０１２８】
ステップ９３０では、候補点を同定するための線上の点を決定する。候補点の組は、利用可能な制御値が離散しているかどうかを見出すために容易に比較できる。制御値は、デジタル制御に起因してすでに離散化されていることが多い。他の例では、制御値を意図的に離散化することもできる。点の数を、例えば、ユーザによって指定されたような公差に基づいて決定できる、または他の基準、例えば、最適化方法の前のステップに基づいて動的に決定できる。公差は、点が線上にどのくらい希薄であるか、またはどのくらい濃密であるかを指定できる。したがって、最適化方法自体は、各レッグラインから候補を選択する、各レッグライン上の点の希薄な組を決定することができる。
【０１２９】
一実施形態では、制御値に対する離散化スキームを選択することは、実際の問題によって導かれることが可能である。例えば、制約違反を確認するために必要な点の数は、多くの点が制約を違反する場合に、より密な格子を指示してもよい。最終結果に著しく認められる差をなす、２つの隣接した制御値の最小差を、基準として使用できる。２つの隣接した制御値間の何の違いが、制御された環境に識別可能な差をなすと予期することができるかは、別の例である。
【０１３０】
図１０は、本発明の実施形態による、レッグＬ１およびＬ２上の離散化スキームを示す。レッグＬ１上の離散化スキームは、ＡＨＵ上の離散ファン回転速度の設定によって生成されることが可能になった。レッグＬ２は、離散化またはグリッディングが均一である必要はないことを示す。簡単にするために、図８の境界ボックスＢの内側の部分のみが図１０に示されている。中心点Ｏは、候補点であってもなくてもよい。サンプル点１０１０は、離散化スキームから決定された点に対応する。
【０１３１】
ステップ９４０では、予測モデルを使用して、予測されたセンサ値が制御（複数可）を満たす候補点を同定する。中心点Ｏを通るそれぞれの「レッグ」ラインＬ１、Ｌ２、…、ＬＮについては、レッグラインのどの部分が、許可された制約違反に対してすべての条件、およびすべての規制を満たすかを決定することができる。これらの部分におけるすべての点は、中心点Ｏより良好な解に対する候補である。
【０１３２】
図１０では、斜交平行領域の内側にないレッグライン上のすべての点は、中心点Ｏより良好な解に対する候補である。サンプル点１０１０を使用して、制約基準を満たす点を探索することができる。制約を違反するサンプル点１０１０ａは（例えば、所望の範囲の外側に予測されたセンサ値を多く有し過ぎていることにより）、斜交平行領域内にあるように示されている。次いで制約を違反しないサンプル点１０１０ｂを、探索するための候補点として同定して、最適な候補点を見出すことができる。
【０１３３】
一部の実施形態では、サンプル点が一旦見出されて制約を違反すると、同じ点が属するレッグラインに沿って１つの方向にそれ以外の点も制約を違反するとみなすことができる。したがって、それ以外のこれらの点をサンプリングする必要はない。例えば、線が１つのアクチュエータの作動レベルに沿っている場合、作動レベルを低減することもセンサを熱くし過ぎるはずであると仮定できる。センサが過度に冷却されないように所望される場合、また所望のセンサ範囲が閉口端で、センサ値が２つの設定点の間にある場合も、いずれも逆も真であることが可能である。図１０は、１本の線が、制約を違反する、または違反しない２つ以上のコヒーレント領域を有することができることを説明するために、違反のより複雑な領域を示す。
【０１３４】
ステップ９５０では、最低の関連コストをもつ候補点を、別の円の最適化に対する新しい中心点Ｏ’として選択する。このステップは、各候補点に関連したコストを互いに比較すること、および最低の関連コストをもつ候補点を、別の円の最適化に対する新しい中心点Ｏ’として選択することを含むことができる。いくつかの候補点が（閾値内の一部の変化について同じことが許容できる）同じ関連コストを有する場合、様々なオプションを使用してこの群から１つを選択してもよい。例えば、１点を新しい中心点Ｏ’として群からランダムに選択することができる。また群のすべての点を個々の中心点Ｏ’として選択し、分離した最適化閾値をもつ該点から分岐させることもできる。
【０１３５】
別の実装形態では、コスト関数を、別の項（例えば本明細書に記載された項）に加えることによって修正できる。したがって、最初のコスト関数は電力使用のみを占めることができ、次いで一端候補点の群が、最初のコスト関数と同じ、または類似した関連コストを有すると同定されると、維持費を加えることができるか、または（点の群は他の項に等しい、またはほぼ等しいと公知であるので）単にそれ自体を分析することができる。次いでこの追加の項を使用して、最初のコスト関数に等しかった候補点の群内の点の間で離散できる。群内の点の間から選択するための別の基準は、点が現在の作動レベルＵ（作動レベルＵはコスト関数の一部であることが可能である）からどのくらい離れているか、または他の値の距離（例えば、あらゆるアクチュエータに対する最も小さい最大変化をもつ距離）に基づくことが可能である。
【０１３６】
候補点の現在の組からの最適な候補点は、最低コストをもつ点である必要なはい。また候補点中に最低の関連コストではないが、恐らく２番目に低いコストを有する候補点を、新しい中心点Ｏ’として選択するために規制を適用することができる。このような候補点、すなわち２番目に低いコストもやはり基準を満たす。
【０１３７】
Ｄ．選択プロセス
図１１は、本発明の実施形態による、候補点中の最適点を選択するためのプロセスを示す。図１０から、レッグライン上の候補点のみが示されている。違反領域内に収まった点は表示されていないことに留意されたい。斜めの等値線１１０５は、矢印１１１０の方向に沿って増加するコスト関数の例示的レベルを示す。
【０１３８】
一部の実施形態では、候補点のコストを、候補点および中心点Ｏが異なる１つを除く同一座標を有する際に、中心点Ｏのコストから効率的に計算できる。この場合、候補のコストは、まず異なる座標に関連した中心点Ｏの部分原価を減算し、次いで異なる座標に関連した候補の制御値の部分原価を加算することによって得ることができる。例えば、候補点Ｏ’に対するコストをこの手法で決定することができ、この場合の異なる座標はＵ２であり、Ｕ２はレッグＬ２に対応する。
【０１３９】
レッグラインに沿った離散制御値を、関連コストの増加順に（この順番は、各制御Ｕのコスト寄与をルックアップテーブルで事前に計算する場合にわかる）制約違反に関して確認する場合に、実行効率の向上を達成することができる。次いですべての制約を満たし、例外を許可された制御値が見出された場合、該制御値はすでに該レッグライン上の最小コストをもつ候補点を表すので、そのレッグラインに沿ったそれ以上の探索を一次停止することができる。この手法では、レッグライン毎に多くとも１つの候補点が決定される。該候補点自体が中心点Ｏ、またはより小さい関連コストをもつ点であることが可能である。各レッグラインがまさに中心点Ｏである１つの候補点をもたらす場合は、中心点Ｏは、その探索の最終のほぼ最適な結果である。
【０１４０】
図１１の例では、候補点Ｏ’は、最低の関連コストを有する。一旦、最適な候補点Ｏ’が同定されると、この新しい点Ｏ’について上記のように、Ｎ本の線の新しい組を生成し、探索することができる。これらのＮ本の新しい線を生成する前、または最適候補をこの特定の最適化に対する最終の最適候補とみなす前に、探索をＯ’の周囲で改善できる。例えば、より小さく離散されたステップを使用して、Ｏ’付近の点をサンプリングすることができる、すなわち、前のサンプリングより近いＯ’を決定できる。次いでこれらの改善された点でのコスト値を使用して、新しい最適候補点を決定でき、新しい最適候補点を使用してＮ本の新しい線を決定してもよい。
【０１４１】
実施形態は、複数の開始点Ｏを使用することができ、次いで独立して稼働させて各稼働に対する最終の候補点を獲得することができる。最終候補点を使用して、最適変化ｄＵを決定することができる。例えば、最低の関連コストをもつ最終候補点を群から選択することができる。この手法で、広範囲の最低値をある程度探索することができる。様々な開始点を上の格子の例を介して決定することができ、この場合、粗格子をサンプリングして候補点を決定し、これはすべてを独立した最適化に対する開始点として使用してもよく、またはある特定の点を（例えば、関連コスト値に基づいて）選択してもよい。粗格子は可能な点の総数に対して比較的少ない格子点を有し、例えば、粗格子は、可能な点の総数が各次元に対して１００個であるとき、次元毎に３個の格子点のみを有する。
【０１４２】
Ｅ．最も少ない違反を有する点の発見
中心点Ｏより良好な、すなわち、より低いコストを有する点Ｏ’を見出すことができない場合は、中心点は、中心点Ｏ自体が制約を違反しない限り、その手順の所望のほぼ最適な結果である（この場合、中心点Ｏは候補点ではなかった）。このような状況は図１２に示されている。ここで、重複し異なって陰影が付けられた領域は、（制約違反を許可されたあらゆる規制を引く）制約の指定数の違反をもたらす制御値の組合せを示す。制約違反の数は、制約違反の重大性のより好ましい測定であるが、他の測定も使用できる。
【０１４３】
図１２の状況では、課せられた制約を満たす、いかなる選択されたレッグライン上にも候補点はない。最適化方法の一実施形態では、より良好な点の探索がここで中止され、新しい探索が、新しい最初の中心点Ｏを使用して開始される。しかし、このようなプロセスは効率が低いことがある。例えば、潜在的に候補点になれる点（すなわち、制約を違反しない点）の空間の量が、（それらの点における制約違反に起因して）候補点になれない点の空間の量よりはるかに小さい場合は、最初の中心点Ｏをもつ多過ぎる試みが失敗するはずであり、これにより計算的な効率が低いアルゴリズムがもたらされる。一方、その体積比が逆転される場合、開示された最適化方法に関する限り、実際に非常に効率がよいことが可能である。
【０１４４】
一部の実装形態では、体積比（上述の体積の比較）を推論することができる。体積比を推論するための一方法は、ランダムな試み（すなわち、候補点の試験）の成功結果および不成功結果を数えること、次いでこれらの勘定の比率を取ることによるものである。この比率は、対応する最適化問題がどのくらい厳しく制約されたかの測定である。概して、この比率を演繹的に決定できず、したがって、特定の最適化問題に対する計算された時間予算を計画するためにあまり有益な測定ではないことが多い。
【０１４５】
一実施形態では、あらゆるレッグライン上に候補点を見出すことができない際に、探索を中止する代わりに、レッグライン上の１つまたは複数の点を次の最適化ステップに対する新しい中心点として取り上げることにより、探索を進めることが有利である。このような点を取り上げる方法は、最も厳しくない制約違反をもつ点（例えば、範囲を超える予測されるセンサ値の数が最も少ない）を選択することである。数個の点が同じ最も少ない厳しさを有する場合、これらのうちの１つをランダムに選択することができる。一実装形態では、中心点Ｏが候補点ではなく、候補点である点がレッグライン上にない場合、また中心点Ｏより少ない厳しさの制約違反を有する点がレッグライン上にない場合は、現在の探索は、不確定な長い探索時間を防止するために、結果を得ることなく中止できる。新しい中心点を選択して、新しい探索を開始することができる。
【０１４６】
一旦最も少ない厳しさをもつ点ＯＬが見出されると、この点が制約基準を違反するとしても、この点をシステムに対する新しい入力として使用することができる。別の実装形態では、最も少ない厳しさの点を使用して、Ｎ本の新しい線、例えば、点ＯＬで交差するＮ本の直交線を生成する。次に例えば、方法７００および／または方法９００のプロセスを、制約基準を違反しない点を求めて、Ｎ本の新しい線上の点を分析することによって進めることができる。候補点が見出されない場合であっても、ＯＬより少ない厳しさをもつ点を見出してもよい。この手法で、最適なコスト関数値をもつ候補点を見出すことに類似したプロセスを使用して、制約の最も少ない厳しさをもつ候補点を見出すことができる。
【０１４７】
Ｆ．結果
最も少ない違反（例えば、範囲を超える予測されるセンサ値の数が最も少ない）をもつ点を見出す最適化方法は、制約を違反しない（制約違反を許可された規制を引く）少なくとも１つの候補点を見出すことができるまで、違反の厳しさを低減する通路に沿って制約違反領域から「抜けだす」中心点のシーケンスを生成することを実験は示した。それ以来、最適化の探索は、コストを低減する経路に沿って従来通りに進むことができる。その上で候補点を見出すことができるレッグラインを有する、中心点Ｏをランダムに選択する可能性が実際にはゼロである、高く制約された最適化問題についても、制約の厳しさを低減する経路に沿って「抜け出す」方法は、実際の値にほぼ最適な結果をもたらす機会を増やすことができる。
【０１４８】
したがって、一部の実施形態では、それぞれの最初の中心点Ｏは、こうしてそれぞれそれ自体が新しい中心点の、Ｏ’１、Ｏ’２などの後続点のシーケンスをもたらすことになり、最終のほぼ最適な結果で最終的に停止することになる。異なる最初の中心点をもつ多くのこのようなシーケンスを計算することができ、それらの最初のほぼ最適な結果を比較して、それ以上の手順で使用してそれらの間の最良の解を決定する（例えば、最良の解を選択する）ことができる。
【０１４９】
一態様では、方向、またはそれから新しい点Ｏ’が中心点Ｏから獲得されたレッグラインを記録することは有利であることが可能である。新しい点Ｏ’からの新しいレッグラインを確認する際、前の方向と一致する１つのレッグラインを、再追跡を避けるため、また少しの計算時間を節約するために割愛できる。この状況では、実際に探索されたレッグラインは、制御空間に充分には広がらない。このような場合には、探索空間をＮ−１次元に低減し、Ｎ−１本のレッグラインは第Ｎ−１の空間に広がるはずである。
【０１５０】
一部の実施形態は、指定された時間を（例えば、要求される更新の頻度のシステムパラメータに基づいて）決定して、最適ｄＵを決定する。計算された時間の分担された量を使用して、できるだけ多くの最初の中心点Ｏを試みて、その時にできるだけ多くのほぼ最適な解に達することは有利であることが可能であり、それによって実際的な使用のより良好な解すら見出す可能性が高くなる。
【０１５１】
最初の中心点がランダム化される際、一定数の最初の中心点に対して得られるほぼ最適な解のすべての見積もられた累積コスト分布関数を使用して、新しいランダムの最初の中心点での別の試みが、より少ないコストをもつさらにより良好な解をもたらすことになる可能性を見積もることができる。この見積もりを利用可能な最適化時間予算と比較して、より多くの最適化の試みが、追加の計算努力をする価値があるかどうかを決めることができる。
【０１５２】
単調コスト関数については、最初の中心点から最終のほぼ最適な結果までのシーケンス長は、多くのシーケンスに亘って平均する際のほぼ制御数であり、またその半数であることが多いことが観察された。上記のように、いくつの試みが所与の計算的時間予算に適合するかを見積もるために、多くの試みの計算的全持続時間を計ることが有益である可能性がある。別法として、すべてのシーケンスがコンピュータ上で非常に速く実行するので、最適化に対する所与の計算的時間予算を使い切るまで、指定数の試みの後にシーケンスを試み、タイマーを確認し続けることができる。これは、最適化アルゴリズムがより良好な解を見出すことができない場合にほぼ最適な解を見出すまで、最適化シーケンスの持続に対して先験的な見積もりをつくることが概してできない、ネルダー・ミードなどの他の最適化方法より有利である。用語「より良好」または「最良」は、状況に応じて、コストのより低い測定または制約の厳しさのより低い測定を指すことができる。
【０１５３】
また開示された最適化方法を、コストを最小化しないが、その代わりに最大化する問題にも適用できる。この場合、各コストを単にその負の値に置換して、最大化問題を最小化問題に変更することができる。
【０１５４】
Ｖ．コンピュータシステム
本明細書に記載されたあらゆるコンピュータシステムは、あらゆる適切な数のサブシステムを利用してもよい。このようなサブシステムの例は、図１３においてコンピュータ装置１３００内に示されている。一部の実施形態では、コンピュータシステムは、単一のコンピュータ装置を含み、この場合、サブシステムはコンピュータ装置の構成部品であることが可能である。他の実施形態では、コンピュータシステムは、複数のコンピュータ装置を含むことができ、それぞれは内部構成部品を備えるサブシステムである。
【０１５５】
図１３に示されたサブシステムは、システムバス１３７５を介して相互接続される。プリンタ１３７４、キーボード１３７８、固定ディスク１３７９、ディスプレイ・アダプタ１３８２に結合された監視装置１３７６などの追加サブシステムなどが示されている。周辺機器および入出力（Ｉ／Ｏ）制御装置１３７１に結合するＩ／Ｏデバイスを、シリアルポート１３７７などの、当技術分野に公知のあらゆる数の手段によってコンピュータシステムに接続できる。例えば、シリアルポート１３７７または外部インターフェイス１３８１（例えば、イーサネット、Ｗｉ−Ｆｉなど）を使用して、コンピュータシステム１３００をインターネット、マウス入力デバイス、またはスキャナなどの広域ネットワークに接続できる。システムバス１３７５を介した相互接続により、中央処理装置１３７３が各サブシステムと通信でき、システムメモリ１３７２または固定ディスク１３７９からの命令の実行、ならびにサブシステム間の情報交換を制御できる。システムメモリ１３７２および／または固定ディスク１３７９は、コンピュータ可読媒体を具現化してもよい。本明細書に記載されたあらゆる値を、１つの構成部品から別の構成部品に出力でき、ユーザに出力できる。
【０１５６】
コンピュータシステムは、例えば、外部インターフェイス１３８１によって、または内部インターフェイスによって共に接続された、複数の同じ構成部品またはサブシステムを含むことができる。一部の実施形態では、コンピュータシステム、サブシステム、または装置はネットワークを経て通信できる。このような場合には、１つのコンピュータを、クライアントとみなし、別のコンピュータをサーバとみなすことができ、この場合、それぞれは同じコンピュータシステムの一部であることが可能である。クライアントおよびサーバはそれぞれ、複数のシステム、サブシステム、または構成部品を含むことができる。
【０１５７】
本発明のあらゆる実施形態は、ハードウェア（例えば、特定用途向け集積回路またはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）を使用して、かつ／またはモジュール内の汎用プログラマブル処理装置と共に、もしくは一体的にコンピュータソフトウェアを使用して、制御論理の形で実装できることを理解されたい。本開示および本明細書に提供された教示に基づいて、他の方式および／または方法が、ハードウェアおよびハードウェアとソフトウェアの組合せを使用して本発明の実施形態を実施することが、当業者には承知され理解されよう。
【０１５８】
本出願に記載されたあらゆるソフトウェア構成要素または機能を、例えば、従来の技法もしくはオブジェクト指向技法を使用して、例えば、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋またはＰｅｒｌなどのあらゆる適切なコンピュータ言語を使用して、処理装置によって実行されるソフトウェアコードとして実装してもよい。ソフトウェアコードを、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブもしくはフロッピーディスクなどの磁気媒体、またはコンパクトディスク（ＣＤ）もしくはＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）、フラッシュメモリなどの光媒体を含む、記憶および／または送信の適切な媒体のための、コンピュータ可読媒体上の一連の命令またはコマンドとして記憶してもよい。コンピュータ可読媒体は、このような記憶または送信デバイスのあらゆる組合せであってもよい。
【０１５９】
またこのようなプログラムを、符号化し、インターネットを含む様々なプロトコルに従って有線、光学、および／または無線のネットワークを介して、送信に適合した搬送波信号を使用して送信してもよい。したがって、本発明の実施形態によるコンピュータ可読媒体を、このようなプログラムでコード化したデータ信号を使用して生成してもよい。プログラムコードでコード化されたコンピュータ可読媒体を、互換装置とともにパッケージ化してもよく、または他の装置から（例えば、インターネットダウンロードを介して）個別に提供してもよい。このようなあらゆるコンピュータ可読媒体は、単一のコンピュータ製品（例えば、ハードドライブ、ＣＤ、もしくはコンピュータシステム全体）の上、もしくは単一のコンピュータ製品内に取り付けてもよく、システムもしくはネットワーク内の異なるコンピュータ製品上もしくは異なるコンピュータ製品内に存在してもよい。コンピュータシステムは、監視装置、プリンタ、または本明細書に記載されたあらゆる結果をユーザに提供するための他の適切な表示装置を含んでもよい。
【０１６０】
本明細書に記載されたあらゆる方法を、ステップを実行するように構成することができる処理装置を含む、コンピュータシステムと共に全体的にまたは部分的に実行してもよい。したがって、実施形態は、本明細書に記載されたあらゆる方法のステップを、潜在的にそれぞれのステップまたはステップのそれぞれの群を実行する様々な構成部品と共に実行するように構成されたコンピュータシステムを対象とすることができる。番号付けされたステップとして表されているが、本明細書の方法のステップを、同時にまたは異なる順番で実行できる。加えて、これらのステップの一部は、他の方法からの他のステップの一部と共に使用されてもよい。また、ステップのすべてまたは一部は任意であってもよい。加えて、あらゆる方法のあらゆるステップを、モジュール、回路、またはこれらのステップを実行するための他の手段と共に実行できる。
【０１６１】
特定の実施形態の具体的詳細を、本発明の実施形態の精神および範囲を逸脱することなく、あらゆる適切な手法で組合せてもよい。しかし、本発明の他の実施形態は、個々の態様に関する特定の実施形態、またはこれらの個々の態様の特定の組合せを対象としてもよい。
【０１６２】
本発明の例示的実施形態の上の記載は、例示および説明のために表されている。本発明を網羅的であること、または記載されたそのままの形式に限定することを意図されず、多くの修正および変形は、上記の教示の見地から可能である。実施形態は、本発明の原理およびその実際の適用を最良に説明するために選択され記載されており、それによって当業者が、本発明を様々な実施形態において、また企図された特定使用に適するように様々な修正とともに最良に利用できる。
【０１６３】
「ａ」、「ａｎ」または「ｔｈｅ」の列挙は、相容れないと特段の断りがない限り、「１つまたは複数」を意味することが意図される。
【０１６４】
すべての特許、特許出願、公報、および上記の説明は、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。先行技術であると認められるものはない。
【図１】
2015515050.tif 000004
【図２】
2015515050.tif 000005
【図３】
2015515050.tif 000006
【図４】
2015515050.tif 000007
【図５】
2015515050.tif 000008
【図６】
2015515050.tif 000009
【図７】
2015515050.tif 000010
【図８】
2015515050.tif 000011
【図９】
2015515050.tif 000012
【図１０】
2015515050.tif 000013
【図１１】
2015515050.tif 000014
【図１２】
2015515050.tif 000015
【図１３】
2015515050.tif 000016
【国際調査報告】
2015515050.tif 000017