(57)【要約】  建物内で環境管理システムを動作させる方法は、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、またはｉｉ）将来のシステム状態制御入力の特定の制御データ群によって達成されることになる将来のシステム状態、の一方または両方を予測するために、少なくとも第１モデルおよび第２モデルの各々を使用することであって、第１モデルは建物のパラメータ化された物理モデルを含み、前記第２モデルは前記建物の黙示的モデルを含む、少なくとも第１モデルおよび第２モデルの各々を使用することを含む。モデルの予測が、予め選択された期間について、予測される条件に類似した条件に対する建物の熱的挙動の予測において前回の成功に基づいて評価される。所望されるまたは予測される将来のシステム状態に対する不確実性の範囲が決定される。決定された不確実性の範囲に基づいて、所望の将来のシステム状態からの推定偏差レベルを最小にする制御戦略が選択される。制御戦略は、環境管理システムの制御パラメータを含む。環境管理システムは、選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御するように動作する。
2018506807.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内の環境管理システムを動作させる方法であって、
少なくとも第１モデルおよび第２モデルの各々について、
Ａ、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）将来のシステム状態制御入力の特定の制御データ群によって到達するであろう将来のシステム状態、
の一方または両方を予測するために、そのモデルを使用することであって、前記第１モデルは前記建物のパラメータ化された物理モデルを含み、前記第２モデルは前記建物の黙示的モデルを含む、モデルを使用することと、
Ｂ、予め選択された期間について、予測される条件に類似した条件に対する建物の熱的挙動の予測において前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価することと、
Ｃ、所望されるまたは予測される将来のシステム状態に対する不確実性の範囲を決定することと、を含み、
決定された不確実性の範囲に基づいて、所望の将来のシステム状態からの推定偏差レベルを最小にする制御戦略であって、環境管理システムの制御パラメータを含む制御戦略を選択し、
選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させることを特徴とする方法。
【請求項２】
建物内の環境管理システムを動作させる方法であって、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らして、環境管理システムに対する制御要件、または
ｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態の、
一方または両方を、を予測するために、第１モデルであって、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用することと、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らして、環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、
の一方または両方を予測するために、第２モデルであって、前記建物の黙示的モデルを含む第２モデル使用することと、
予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件についての建物の熱的挙動を予測における前回過去の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価することと、
前記評価に基づいて、前記第１モデルおよび第２モデルのうちの１つを選択することと、
予め定められた期間について、選択されたモデルに従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させることと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
前記第１モデルおよび第２モデルの予測は、前記予め定められた期間についての天気予報データを用いることを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
設備技術者および／またはユーザの入力による検査に基づいて、建物物理学に関する説得可能な仮説の構築を含むことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
建物内の主要な各機器およびそれらの場所を特定しようと試みるセットアップ／インストールプロセスを含むことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
セットアッププロセスは、建物の構造および特性に関するデータを入力することを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１モデルは、ある量の建物のサブシステムモデルから選択された１以上のサブモデルを含むことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
サブモデルは、システムの設置時に選択されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
サブモデルは、設置技術者によって選択され、または設置技術者によって入力されたデータを考慮してシステムによって特定されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
２以上のサブモデルが任意の仮説として選択されてもよく、それぞれが確率重み付けを有することを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
建物の効果的な表現を提供することができる最小群のサブモデルを決定することを含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１モデルが測定されたシステム状態を説明するまで、前記第１モデルのパラメータを調整することを含むことを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
１以上の建物システムの動力学、および建物の物理学との相互作用をモデル化することを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
適切なコンポーネントモデルおよびそれらのパラメータを特定するためのトレーニング期間を含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記トレーニング期間は、特性パラメータによって分離されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１モデルは、連続時間確率モデル（ＣＴＳＭ）の使用を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記第２モデルは、特性パラメータによる分離に基づいて開発された１組のサブモデルを含むことを特徴とする、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記第２モデルは、人工ニューラルネットワークを含むことを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１モデルおよび／またはサブモデルにおける隠れ状態変数の同定と、所定の時間内に前記隠れ状態変数の可能性のある状態の仮説とを含むことを特徴とする、請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
選択のために提示されたサブモデルは、複数の環境管理システムにわたって最も成功していると判断されたモデル構造および／またはパラメータ確率分布を反映するように選択または順序付けられることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項２１】
サブモデルは、環境管理システムの他の部分からの入力を受信するように構成されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１モデルおよび第２モデルの予測を評価するステップは、モデル出力および／またはエネルギー入力の比較を含むことを特徴とする、請求項１〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
建物内の環境を制御するように環境管理システムを動作させるステップは、所望の将来のシステム状態を達成するように、暖房システム、温水システム、換気システム、および冷房システムのうちの１つ以上を制御することを含むことを特徴とする、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
システムは、熱、湿度、結露およびカビのうちの１つまたは複数を管理するように制御されることを特徴とする、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
環境管理システムの直接制御以外の機能において、第１モデルおよび第２モデルの一方または両方からのパラメータを使用することをさらに含むことを特徴とする、請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
機能は、予算管理、機器の選択、住宅改良アドバイス、固有の建物効率の見積もり、社会的支払いを支援する証拠の提供、製品およびサービスの販売の標的設定のうちの１つまたは複数を含むことを特徴とする、請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
建物内の環境管理システムを動作させる装置であって、
現在のシステム状態を測定する装置と、
プロセッサとを含み、
該プロセッサは、
予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、第１モデルであって、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、
予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、第２モデルであって、前記建物の黙示的モデルを含む第２モデルを使用し、
予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、
評価に基づいて第１モデルおよび第２モデルのうちの１つを選択し、
予め定められた期間について、選択されたモデルに従って建物内の環境を制御するように環境管理システムを動作させるように構成されてなることを特徴とする装置。
【請求項２８】
請求項２７に記載の装置を含むことを特徴とする建物環境管理システム。
【請求項２９】
建物内の環境管理システムを動作させる装置であって、
現在のシステム状態を測定する装置と、
プロセッサとを含み、
該プロセッサは、少なくとも第１モデルおよび第２モデルの各々について、
Ａ、モデルを使用して、予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、
Ｂ、予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、
Ｃ、所望または予測される将来のシステム状態についての不確実性の範囲を決定する、ように構成されてなり、
決定された不確実性の範囲に基づいて、プロセッサは、所望の将来のシステム状態からの偏差の尤度レベルを最小にする制御戦略であって、環境管理システムのための制御パラメータを含む制御戦略を選択し、
選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させることを特徴とする装置。
【請求項３０】
請求項２９に記載の装置を含むことを特徴とする建物環境管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物内の環境管理システムを制御するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物は、少なくとも人と同じくらい個性的である。原型による住居の分類があるが、少なくとも１００の原型がある。原型により分類される各群を構成する住居の多くは、構造上の細部における相違、後の改造、および修理状態の相違の故に、互いに有意に異なっていることも明らかである。建物システム、および、特に暖房および換気システムも、また大きく異なり、これらのシステムとそれらが使用される建物との間の相互作用は複雑である。
【０００３】
さらに、同一の建物であっても、居住者が異なると、全く異なるエネルギー挙動を有し得る。また、ある個人を、別の建物における異なる居住者群の中に移動させると、行動の有意な変化も引き起こす。ボイラーの挙動は、暖房システムの他の構成要素、ならびに建物および居住者と密接に関連しているが、冷凍庫のエネルギー使用が、冷凍庫が建物のどこに置かれているか、特にコンデンサ周りの微環境物理に依存することは、それほどすぐには明らかにならないかもしれない。
【０００４】
建物、特に家庭用建物への高度に改良された制御の適用は、今日までのところ、特に建物の物理モデルを制御スキームに組み込む点に関してはかなり限定されている。より手頃で強力な家庭用オートメーション部品の出現に伴って、今や、より効果的な制御を実装する機会がある。一般的に建物物理モデルは、建物環境管理システム（ＢＥＭＳ）の一連の機能の一部を構成する。しかしながら、本発明のための機会は、家庭環境管理システム（ＨＥＭＳ）において最も有意である。したがって、簡潔さのために、以下においては主にＨＥＭＳのみに言及していく。しかしながら、本発明は、ＨＥＭＳだけでなく、どのＢＥＭＳにも適用できると理解すべきである。
【０００５】
現在の技術水準は、ａ）個々の室内サーモスタットに接続された中央コントローラを介した暖房システムのマルチゾーン制御、ｂ）開いた窓を示す高い熱入力と低い暖房速度の検出、および暖房を減少させて廃棄物を回避すること、ｃ）暖房オン／オフ制御ではなく、時間によって目標温度を計画するために、ゾーンを暖めるのに必要な時間を推定すること、を含む。
【０００６】
上記システムの各々は、個別のゾーンサーモスタット（たとえば、サーモスタットラジエータバルブ（ＴＲＶ））を備えた暖房システムの時限運転よりも優れたものとすることが可能であるが、建物暖房および熱力学に関するいくつかの重要な要件について対処していない。
【０００７】
従って、本発明は、上記を考慮して設計されたものである。
【発明の概要】
【０００８】
現在のシステムが適切に対処していない要因のいくつかの例を以下に示す。
・ゾーン間の熱漏洩は、しばしば重要である（たとえば、ドア、壁、床、天井などを通しての）。これについて考慮されない限り、異なるゾーンにおける名目上独立した制御ループ間を結合するが故に、目標温度を達成することは困難であり得る。
・太陽熱取得は、たとえ冬場であっても非常に重要な熱源になる可能性があり、制御モデルに明示的に含まれていなければ、過熱、エネルギーの使用の浪費、寒い日に窓を開放することにさえつながる可能性がある。特に、温室は、熱源またはヒートシンクとなり得る。
・ゾーンを暖めるのに必要な時間は、複数の要因に関わる問題であり、ドアが開いているか閉じているか、保温建材の現在温度などの要因が含まれる。たとえば、昇温速度は、寒い日には、暑い日よりも遅くなる。
・昇温速度に関連した過剰な熱入力を介して開いた窓を検出することは、状態推定方法であるが、広範囲の環境パラメータを考慮しない限り、これは、必然的に、過度の熱供給を抑制する大雑把な方法に過ぎないものである。たとえば、外部ドアとのヒータおよびサーモスタットの位置関係次第では、外部ドアが開くたびに、外部ドアの近くにおいては暖房をオフにする危険性がある。
・人間の快適さは、気温よりももっと広い範囲の要因に依存しており、これらの要因を推定することが、効果的なＨＥＭＳの重要な要件である。
・特定の環境においては、湿度管理が重要であり、これには、モデリング、強制的かつ一時的換気の認識、および調理、入浴、洗濯による影響のみならず、異なるゾーンの湿度や、壁、窓、取付け具、備付け品などへの凝結および湿気の危険性の推定を必要とする。
・システムの各要素は、暖房効果を有することもあり得るが、さらにまた、たとえば、タオルレール／ラジエータおよびシャワー／入浴など、直接熱を伝えるものもあり得る。
・制御は、（二次暖房を含む）機器および人間の活動からの熱の発生を認識および推定するＨＥＭＳによって改善することが可能である。これは、各ゾーンの暖房だけでなく、過剰暖房防止にも挑戦されている断熱性の高い建物の場合に、特に当てはまる。
・建物の状態が、建物内の人間の活動、および外部の環境要因が広範囲であることを考えると、特定の制御作用の結果を予測することは困難である。
【０００９】
一般的に、ＨＥＭＳの建物物理モジュールは、異なるゾーンで設定ポイントを変更することによるコストの影響や、主要な建物ファブリックの非効率性のあり得る原因を特定するなど、他のプロセスに入力を提供することもできる。
【００１０】
建物物理学への可能性のあるアプローチは、詳細なモデリングツールを使用して、建物とそのコンポーネントの非常に正確な記述に基づいて建物の応答を計算することである。この方法は、建築物理学と効率への設計・建設・検証アプローチの一環として、少数の建物に使用されている。主要な環境管理上の問題を伴う大規模な商業用建物においては、これは、オフラインのモデリングおよび設計変更を介した賃貸価値およびアメニティの損失に対処する費用対効果の高い方法となり得る。しかし、このように建物の忠実なモデルを作成するために必要な専門知識、高度な知識、データのレベルは非常に高く、住居のために達成できるものをはるかに超えている。住宅には費用対効果の比だけでなく、モデルも、ホテルやオフィスブロックよりも構築されたデータへのアクセスが少なく、ゾーンが外部環境の影響に大きくさらされ、そして占有パターンも一層複雑で多様であるが故に、達成は困難である。よって、本出願人はその問題に対する解決策を提案する。
【００１１】
本発明の第１の態様に従えば、請求項１に記載の建物内の環境管理システムを動作させる方法が提供される。この方法は、少なくとも第１モデルおよび第２モデルのそれぞれについて、
Ａ、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）将来のシステム状態制御入力の特定の制御データセットによって到達するであろう将来のシステム状態、
の一方または両方を予測するために、そのモデルを使用することであって、前記第１モデルは前記建物のパラメータ化された物理モデルを含み、前記第２モデルは前記建物の黙示的モデルを含む、モデルを使用することと  
Ｂ、予め選択された期間について、予測される条件に類似した条件に対する建物の熱的挙動の予測において前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価することと、
Ｃ、所望されるまたは予測される将来のシステム状態に対する不確実性の範囲を決定することと、を含む。
決定された不確定性範囲に基づいて、本方法は、所望の将来のシステム状態からの推定偏差レベルを最小にする制御戦略であって、環境管理システムの制御パラメータを含む制御戦略を選択し、選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させる。
【００１２】
それゆえ、本発明の第１の態様の実施形態は、モデル化の不正確さに起因する不満のリスクを最小限に抑えながら、ＨＥＭＳのモデルベースの予測制御を可能にする。この方法は、制御戦略に慎重なアプローチを導入する方法を提供する。２つのタイプのモデルのそれぞれが実行され、前の期間およびモデル予測からの履歴データと比較することにより、モデル予測の確からしさに関する不確実性範囲または不確実性帯域を確立することができる。これにより、所望の状態から遠く離れている建物の状態（システム状態）に至る戦略の尤度を最小限にすることに基づいて、「安全な」戦略を決定することが可能になる。
【００１３】
本発明の第２の態様に従えば、請求項１に規定された建物内の環境管理システムを動作させる方法が規定されている。この方法は、  
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らして、環境管理システムに対する制御要件、または
ｉｉ）特定セットの制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態の、
一方または両方を、を予測するために、第１モデルであって、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用することと、
予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らして環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定セットの制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、
の一方または両方を予測するために、第２モデルであって、前期建物の黙示的（ブラックボックス）モデルを含む第２モデル使用することと、
予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件についての建物の熱的挙動を予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価することと、
前記評価に基づいて、前記第１モデルおよび第２モデルのうちの１つを選択することと、
予め定められた期間について、選択されたモデルに従って建物内の環境を制御するように環境管理システムシステムを動作させることと、を含む。
【００１４】
本発明の第２の態様の実施形態は、２つの異なるタイプのモデルの評価をするので、従来技術のシステムよりも高い信頼性でＨＥＭＳのモデルベースの予測制御を可能にし、所定群の状況に関する最良の結果を与える尤度が高い方を決定して、それに基づいてＨＥＭＳを管理する。本発明のハイブリッド手法は、制御システムが建物の動的操作における不可避の誤差および未知の変数を説明することが可能になる。本発明の実施形態は、将来の環境変数および起こりうる将来の制御入力値を予測することを含んでもよい。
【００１５】
本発明の第１の態様および第２の態様の両方の実施形態は、環境管理システムの一部を形成する建物物理モジュール／ユニットによって実行することができる。建物物理モジュールは、システムの全体の一部であってもよく、または別個のユニットであってもよい。
【００１６】
これらの方法は、経験豊かな設備技術者および／またはユーザの入力による検査に基づいて、建物物理学（すなわち、熱力学）に関する説得可能な仮説の構築を含んでもよい。適切な建物データの収集を支援する支援ツールを提供することができる。データ収集は、環境管理システムを含む他の同様の建物から収集されたデータの影響を受ける可能性がある。たとえば、システムは、特定のタイプの建物については、特定のデータが他のデータより重要であると判断することができる。仮説を、制御および他の要因（すなわち天候）に対する建物の応答を予測するために使用してもよい。
【００１７】
この方法は、建物内の主要な各機器およびそれらの場所を特定し、インストーラと建物の居住者との間の社会的相互作用を使用して、それらのニーズに合わせたシステム構築を試みるセットアップ／インストールプロセスを含んでもよい。セットアッププロセスは、建物の構造および特性（たとえば、部屋のレイアウトまたは機能ゾーン、窓、ドア、ラジエータなどの位置および特性を含む）に関するデータを入力することを含んでもよい。本発明の実施形態は、システム設置中に収集された情報の有用性を最大限にするように、またＨＥＭＳの耐用期間中の運転全体にわたって最大限になるように設計することが可能である。
【００１８】
第１モデルは、ある量の建物のサブシステムモデルから選択された１以上のサブモデルを含んでもよく、該１以上のサブモデルは、システムの設置時に設置技術者によって選択されてもよく、または設置技術者によって入力されたデータを考慮してシステムによって特定されてもよい。
【００１９】
この方法は、建物の効果的な表現を提供することができる最小群のパラメータを決定することをさらに含んでもよい。１または複数の建物からの、比較的長い時間系列の実際のデータを分析して、この決定を行ってもよい。
【００２０】
この方法は、モデルが測定されたシステム状態を説明する（すなわち、建物の熱力学を表す）まで、モデルパラメータを調整することをさらに含んでもよい。これは、１つ以上の構築システム（たとえば、暖房、換気、温水システム）のモデリングダイナミクスと、建物の物理学（たとえば、窓の位置）との相互作用を含んでもよい。
【００２１】
これらの方法は、適切なコンポーネントモデルおよびそれらのパラメータを特定するためのトレーニング期間を含んでもよい。トレーニング期間は、特性パラメータによって分離してもよい。言い換えれば、サブモデル（方程式およびパラメータ）は、他の同様の建物における一般的モデルの有用性と、現在の建物における、具体的、歴史的な、モデルの有用性との間で区別するように示されている環境要因に従って分類してもよい。たとえば、分離は、建物が占有されているとき、建物が占有されているが、全員が眠っているとき、建物が空であるとき、日の出／日の入りに関連した外部温度レベルまたは時刻によるものであってもよい。そのような分離はかなり粗いが、多次元的なものであると理解されるべきである。
【００２２】
＠２２  分離は、主成分分析によって減少された次元を有し、異なる群のモデルおよびパラメータ表現を真に生成する期間を特定するために、主成分分析によって減少された次元数を有してもよい。モデルトレーニング期間分離の追加の次元は、過去のデータから、および／または他の建物からの追加の測定パラメータおよび推定パラメータを推定次元として追加することによって特定することができる。同様の用途の建物（住居、オフィス、レジャーセンターなど）の複数の環境管理システムにわたる期間特性次元の分析を使用して分離プロセスを開始してもよい。
【００２３】
トレーニング期間は、（たとえば、システムが過剰パラメータ化されていると認定された場合）用語のいくつかを一緒に群化することによって、第１モデルを単純化することを含んでもよい。
【００２４】
第１モデルは、連続時間確率モデル（Continuous Time Stochastic Models）の使用を含んでもよい。
【００２５】
第２モデルは、上述したものと同じ環境因子による分離に基づいて開発された１組のサブモデルを含んでもよい。サブモデルの同定は、実際の測定データを用いて行うことができる。
【００２６】
第２モデルは、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）を含んでもよい。第２モデルは、システムの黙示的（ブラックボックス）モデルであるが、（パラメータ化された物理モデルである）第１モデルは、システムの準明示的な（グレーボックス）モデルとみなされ得ることに留意されたい。
【００２７】
第１および第２モデルについての言及は、方法に対する時間的順序を意味するのではなく、単に、２つの異なるタイプのモデルを示しているに過ぎないことに留意されたい。
【００２８】
これらの方法は、第１モデルおよび／またはサブモデルにおける隠れ状態変数（たとえば、ドアおよび窓の開放、ブラインドの昇降、壁および窓の内部温度、ラジエータの温度、カーテンの開閉、空気の交換（換気）速度）の同定を含んでもよく、所定の時間内に前記隠れ状態変数の可能性のある状態の仮説を含んでもよい。そのような仮説は、気温、湿度レベルおよび換気制御などの快適性パラメータを提供するために、制御アルゴリズム内で使用されてもよい。
【００２９】
設備技術者による選択のために提示されたサブモデルは、複数の（たとえば同様の）環境管理システムにわたって最も成功していると判断されたモデル構造および／またはパラメータ確率分布を反映するように選択または順序付けられてもよい。
【００３０】
サブモデルは、環境管理システムの他の部分からの入力を受信するように構成されてもよく、これは、推定値が、人間の代謝熱入力、機器からの熱取得、二次暖房（たとえば、タオルレール、シャワーまたは入浴からの）、強制換気システム、除湿器、および洗濯、乾燥および調理などの湿度源などの物理的入力からなることを可能にする。
【００３１】
第１モデルおよび第２モデルの予測を評価するステップは、モデル出力および／またはエネルギー入力の比較を含んでもよい。
【００３２】
環境管理システムを制御するステップは、所望の将来のシステム状態を達成するように、暖房システム、温水システム、換気システム、および冷却システムのうちの１つ以上を制御することを含んでもよい。
【００３３】
システムは、熱、湿度、結露およびカビのうちの１つまたは複数を管理するように制御してもよい。
【００３４】
これらの方法は、環境管理システムの直接制御以外の機能において、第１モデルおよび第２モデルの一方または両方からのパラメータを使用することをさらに含んでもよい。そのような機能は、予算管理、機器の選択、住宅改良アドバイス、固有の建物効率の見積もり、社会的支払いを支援する証拠の提供、製品およびサービスの販売の標的設定などのうちの１つまたは複数を含んでもよい。
【００３５】
第２の態様の実施形態においては、特定の状況下（すなわち、特定の分離の場合）において、第１モデルまたは第２モデルのうちの一方が一般に常に選択されると決定された場合、システムは、他方のモデルを評価することなく、該一方のモデルに合わせてそのモデルを常に使用してもよい。
【００３６】
本発明の実施形態においては、中央サーバが、複数のＨＥＭＳからデータを収集するために設けられもよい。その場合、中央サーバは、異なる分野の建物の特性についての非常に貴重なデータベースを構築することができる。さらにまた、大量の建物に亘って集められたデータは、比較的短い時間内に（すなわち、すぐに）で新しい建物内で効果的に動作する高い可能性を有する、モデルおよびパラメータ群の構築を可能にする。
【００３７】
本発明の第３の態様に従えば、建物内の環境管理システムを制御するための装置であって、
現在のシステム状態を測定する装置と、
プロセッサとを含み、
該プロセッサは、
予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定セットの制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、第１モデルであって、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、
予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定セットの制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、第２モデルであって、前記建物の黙示的（ブラックボックス）モデルを含む第２モデルを使用し、
予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、
評価に基づいて第１モデルおよび第２モデルのうちの１つを選択し、
予め定められた期間について、選択されたモデルに従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させるように構成されてなる。
【００３８】
本発明の第４の態様に従えば、第２の態様による装置を含む建物環境管理システムが提供される。
【００３９】
本発明の第３及び第４の態様は、本発明の第１の態様および第２の態様に関して上述した特徴のいずれかを含んでもよい。
【００４０】
本発明の第５の態様に従えば、建物内の環境管理システムを動作させるための装置であって、現在のシステム状態を測定する装置と、プロセッサとを含み、該プロセッサは、少なくとも第１モデルおよび第２モデルのそれぞれについて、
Ａ、モデルを使用して、予め選択された期間について、
ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、または
ｉｉ）特定セットの制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の
一方または双方を予測するために、前記前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、
Ｂ、予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、
Ｃ、所望または予測される将来のシステム状態についての不確実性の範囲を決定する、ように構成されてなる。
決定された不確定性範囲に基づいて、プロセッサは、所望の将来のシステム状態からの偏差の尤度レベルを最小にする制御戦略であって、環境管理システムのための制御パラメータを含む制御戦略を選択する。
プロセッサは、選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御するように、環境管理システムを動作させる。
【００４１】
本発明の第６の態様に従えば、第５の態様による装置を含む建物環境管理システムが提供される。
【００４２】
本発明の第５及び第６の態様は、本発明の第１の態様および第２の態様に関して上述した特徴のいずれかを含んでもよい。
【００４３】
本発明の実施形態を、添付の図面を参照して、単なる例として以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に従う建物物理モジュールの全体的な構成を示すフローチャート（トレーニング段階およびその後の適用段階を含む）を示す。
【図２】本発明の一実施形態に従う人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の初期トレーニング期間を示すフローチャートを示す。
【図３】図２のＡＮＮの継続的な動作を示すフローチャートを示す。
【図４】本発明の一実施形態に従う前進選択プロセスを示すフローチャートを示す。
【図５】本発明の一実施形態に従う連続時間確率モデル（ＣＴＳＭ）の初期トレーニング期間を示すフローチャートを示す。
【図６】本発明の一実施形態に従うモデル選択を示すフローチャートを示す。
【図７】本発明の一実施形態に従う図２および図３のＡＮＮの適用を示すフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
本発明の一実施形態は、建物環境管理システム（ＢＥＭＳ）の特定の例として、家庭用環境管理システム（ＨＥＭＳ）内の建物物理モジュール（ＢＰＭ）に関して説明される。
【００４６】
この特定のＢＰＭ／システムの目的は、住宅内の各部屋の温度および暖房の需要をリアルタイムで予測することである。より正確に言えば、住宅はそれぞれ独自のセンサを備えた温度ゾーンに分割される。このモジュールは、各ゾーンの温度および推奨暖房需要のデータを解決し、推奨暖房レベルに対処するために制御信号を提供する。
【００４７】
理論的には、記載されたモデルは、将来の所望の状態、または暖房入力の特定のセットによって達するであろう将来の状態に達するために必要な暖房入力を推定するために使用可能である。いくつかの実施形態では、両方の機能が効果的な制御最適化のために必要とされてもよい。したがって、いくつかの実施形態のＢＰＭは、建物内の環境管理システムを動作させるための装置を構成し、現在のシステム状態を測定する装置と、プロセッサとを含み、該プロセッサは、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、またはｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の一方または双方を予測するために、第１モデルであって、建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、またはｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の一方または双方を予測するために、第２モデルであって、建物の黙示的（ブラックボックス）モデルを含む第２モデルを使用し、予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、評価に基づいて第１モデルおよび第２モデルのうちの１つを選択し、環境管理システムを動作させて、予め定められた期間について、選択されたモデルに従って建物内の環境を制御するように構成されてなる。
【００４８】
いくつかの実施形態のＢＰＭは、建物内の環境管理システムを動作させるための装置を構成し、  現在のシステム状態を測定する装置と、プロセッサとを含み、該プロセッサは、少なくとも第１モデルおよび第２モデルの各々について、Ａ、モデルを使用して、予め選択された期間について、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、またはｉｉ）特定群の制御入力によって到達するであろう将来のシステム状態、の一方または双方を予測するために、前記建物のパラメータ化された物理モデルを含む第１モデルを使用し、Ｂ、予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件に関する建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づいて、第１モデルおよび第２モデルの予測を評価し、Ｃ、所望または予測される将来のシステム状態についての不確実性の範囲を決定する、ように構成されてなる。  決定された不確実性の範囲に基づいて、プロセッサは、所望の将来のシステム状態からの偏差の尤度レベルを最小にする制御戦略であって、環境管理システムのための制御パラメータを含む制御戦略を選択する。プロセッサは、環境管理システムを動作させて、選択された制御戦略に従って建物内の環境を制御する。
【００４９】
導入および設定
温度ゾーンは、導入技術者によってシステムの導入中に定義され、導入技術者は、ゾーンを、個別に暖められた各空間に割り当てる。各空間は、１つ以上の他の暖房空間に熱的に連結されていてもよく、この場合、これらの関係も技術者によってシステムに入力されるべきであるので、ＢＰＭが関連する熱交換を解決することができる。技術者は、建物の空間モデルとその内容と機器とを構築できるツールを与えられ、ＢＰＭを含む多くのＨＥＭＳ機能を支援する。
【００５０】
ＢＰＭは、ドア、窓、ラジエータなどの構成要素を割り当て、寸法設定し、ブラインド、カーテンキャノピー、ならびに暖房水道システム、抽出ファンおよびフードなどのサブシステムなどの特徴と、壁およびラジエータの熱容量、または布地の室内装飾品、タオルなどの位置などの任意の他の特徴であって、貯水槽を含む、建物内の、建物の内外への、熱および水分の生成および移動に寄与することができる任意の他の特徴とを特定することを技術者に要求してもよい。
【００５１】
システムの概要
本実施形態は、連続時間確率モデルおよび人工ニューラルネットワークを使用する建物における暖房制御に関して本発明をどのように実施することができるかを説明する。ベイジアン統計、主成分分析、および多次元空間における類似性および合同性のための分析技術（たとえば、ユークリッド分離および形態学的分類）を適用することができることは、当業者に明らかであろう。湿度を含む、またはモデルから隠れた状態推定値（すなわち、ドアは閉められていた）を抽出するように、これらの概念をどのように拡張できるのかは、明示的に述べられていないが、本明細書の全体的な教示および以下の特定の例示から明らかであろう。
【００５２】
２つの異なるタイプのモデルが本ＢＰＭにおいて利用され、第１モデルは人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含み、第２モデルは連続時間確率モデル（ＣＴＳＭ）を含む。いくつかの実施形態では、システムは両方のモデルの予測を使用し、予測される条件に類似する条件について建物の熱的挙動を予測する際、前回の成功に基づいて予測を評価する。システムは、次に、所望のまたは予測される将来のシステム状態について不確実性の範囲を決定し、建物の所望の将来の熱的状態からの偏差の尤度レベルを最小にする制御戦略を選択する。他の実施形態では、システムは、先行する日に予測されるものと同様の条件にについて建物の熱的挙動を予測する際に、その前回の成功に基づいて、２４時間ごとに使用する最も適切なモデルを選択する。
【００５３】
ＡＮＮは、その内部プロセスが物理的な意味を有さないような「ブラックボックス」モデルである。このことは、利点を有し得る。なぜなら、そのような現象の記述のためにプロキシ入力がある限り、未知の現象、または物理的に定義することができない現象をモデル化することができるからである。
【００５４】
ＣＴＳＭは、一方、より柔軟である。なぜなら、物理的な意味を有するからである。この「グレーボックス」モデルでは、信頼性の高い結果を得るために必要なデータ量が大幅に少なくてすみ、隠された状態変数をなどの建物のエンベロープにおける変化（すなわち、窓が開放されることに起因）を明示的にモデル化することができる。
【００５５】
図１は、２つのアプローチをＢＰＭにおいてどのように一緒に使用できるかを示している。初期セットアッププロセス１０の後、上述のように、システムは、両方のモデルのトレーニング期間から始まる。この間にどちらのアプローチも信頼できる結果をもたらさない可能性がある（なぜなら、両方のモデルは、制御されている特定の建物の挙動に合わせて較正する必要があるからである）。しかし、第１の例において、実際の建物をトレーニングされたモデルに置き換えることができるまで、デフォルトのＣＴＳＭモデルを近似制御動作に利用することができる。ＨＥＭＳは、この時間の間に建物の他の特徴について、たとえば利用パターンを学習することができる。ＨＥＭＳの機能は、したがって、初期には低く、予防的なアプローチは、不適切な想定に基づく望ましくない結果を回避するために、制御動作を行うであろう。効果的に、ＨＥＭＳは、従来のマルチゾーン暖房システムのデジタルバージョンのようにふるまうが、もう少し精度は高い。
【００５６】
第１モデル（ＣＴＳＭ）は、建物が占有されておらず、外部エンベロープが密閉されている（たとえば、窓および外部ドアが閉じられている）間、約３回の暖房シーズンの累計期間を必要とするトレーニング期間（プロセスＩ）ステップ１２を必要とし得る。これは、できるだけ多くの経過時間、たとえば、２週間を必要としてもよい。これは、密封されたエンベロープの場合には、熱抵抗、キャパシタンス、および熱利得の全ての重要な条件を用いて、建物の熱性能を記述するモデルを定義するために十分であってもよい。最大１８週間の更なる期間は、ゾーン毎に、エンベロープが密閉されていない（すなわち、ドアまたは窓が開いている）、さらなる３日間の累積期間を規定するために必要であってもよい。これらの条件下において、開いた窓／ドアを通る熱伝達が原因で減少した熱抵抗を説明するために、修正された抵抗条件を推定することができる。
【００５７】
較正された２つのＣＴＳＭモデル（密閉されたエンベロープ、および開放されたエンベロープ）を用いて、「密閉」モデルから「開放」モデルまでの遷移、およびその反対の遷移が、蓄積された履歴データ（たとえば、トレーニング期間にわたって得られた）を用いることを必要とする間の出来事を特定することは容易である。これ以降のデータは、以下により詳細に説明されるように、一般化された線形モデルの２つのファミリを用いて、関連する遷移確率を予測するために、モデルに適合するように使用することができる。このモデルは、窓が開いているか、または閉まっているかを確率的に予測し、続いて各予測のための適切なＣＴＳＭモデルを選択するために、天気予報、および／または他のモジュールからの占有予測データと組み合わせて後に使用可能である。
【００５８】
第２の「ブラックボックス」ＡＮＮモデルは、そのような分離を必要としない。それは、「密封」および「開放」エンベロープの両方の事例を潜在的に処理する。この場合において、モデルは、ステップ１４（プロセスＩＩＡ）のように、少なくとも２週間（６週間まで）の初期トレーニング期間を必要としてもよく、該ステップにおいて近似モデルを構成し、該ステップによって初期の予測がなされてもよい。しかし、さらに８〜１６週間の「状況に応じて判断された（オンザフライ）」継続トレーニングが、ステップ１６（プロセスＩＩＢ）のように要求されてもよく、該ステップの間、ネットワークが連続的に更新される。
【００５９】
上記トレーニング期間が終了した後、通常のランタイム（プロセスＩＩＩ）ステップ１８は、モデル予測、評価および選択を含む。モデル予測は、両方のモデルの出力温度および暖房需要予測であってもよく、評価段階は、観察データに対してこれらを検討し、選択プロセスが、ＡＮＮおよびＣＴＳＭモデルのどちらが各予測日に最も適切であるかを決定してもよい。
【００６０】
以下の段落では、両方のアプローチについて図１のフローチャートの各段階に関するプロセスを詳細に説明する。
【００６１】
ＡＮＮの説明
人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、脳および生物学的神経回路網の機能に発想を得た機械学習アルゴリズムの一種である。それらは、多数のパラメータの間の関係を見出し、歴史的な観測データに基づいて数学モデルの構築を可能にする統計的学習アルゴリズムである。それらは、したがって、システムの特定の特性または変数の挙動が、物理的、または数学的プロセスの実行を記述することなく、所与の刺激に依存して推定され得るブラックボックスモデルとして分類される。
【００６２】
ニューラルネットワークは、ニューロンと呼ばれるノードが、入力の特定の構成から出力応答を得ることができるように、レイヤー中に相互接続され、分布しているシステムである。この応答が計算される方法は、入力から出力を計算するために使用される数学的活性化関数に依存する。
【００６３】
ネットワークのアーキテクチャは、レイヤーの数および種類によって規定することができる。一般に、これらは、１つの入力レイヤー、１つ以上の隠れレイヤー、および１つの出力レイヤーである。
【００６４】
ＡＮＮの性能は、ネットワークをトレーニングするために使用されるデータの量および質に依存する。適切なトレーニング期間は、ネットワークが、将来のシステム挙動、この場合、室内温度および暖房需要を確実に予測するための見通しによって確実に構成されることを確保するために重要である。
【００６５】
下記のネットワーク構成は、正確さと複雑さとのバランスを取ることに成功していることが見出された。それは、３つのレイヤー、入力レイヤー、隠れレイヤーおよび出力レイヤーを備えたフィードフォワードネットワークである。しかし、他の種類のネットワーク、または実際には、他の種類の潜在的（たとえば、時系列）モデルが、他の実施形態において採用されてもよい。
【００６６】
本実施形態における入力レイヤーおよび出力レイヤーは、線形レイヤー（ｌｉｎｅａｒ  ｌａｙｅｒ）であるが、隠れレイヤーは、シグモイド関数（別の一般的な可能性は、双曲線正接関数である）に従う。バイアスニューロンは、入力レイヤーおよび出力レイヤーの両方に含まれている。これは、必要に応じて、活性化関数の変更を可能にすることによって、ネットワークの学習プロセスを向上させる余分の重みパラメータである。
【００６７】
本件では、入力レイヤーは、時間ステップｔについて、以下のニューロンを含む。
・時刻
・外気温
・風速
・直達日射
・Ｎ温度ゾーンについてヒータからの熱流束
・Ｎ温度ゾーンについて内部温度
・温度ゾーンの各対（Ｎ！／２（Ｎ−２）！入力をもたらす）の内部温度差
【００６８】
出力レイヤーは
・次の時間ステップのＮ温度ゾーンに関するヒータからの熱流束
・次の時間ステップのＮ温度ゾーンに関する内部温度
を含む。
【００６９】
隠れレイヤーは、１．５倍の数の入力ニューロンが含まれる。たとえば、Ｎ＝４の温度ゾーンの場合、入力レイヤーは１８個のニューロンを有し、隠れレイヤーは２７個の隠れニューロンを有し、出力レイヤーは８個のニューロンを有する（４つのゾーンのそれぞれについて、温度および熱流束出力を記述する）。
【００７０】
それらのニューロンの間のつながりに与えられる重みパラメータによって、ＡＮＮは、窓の開放、熱性能へのそれらの影響、およびガスこんろなどの機器の使用などの行動的影響を暗示的に記述することができる。実際には、出願人は、ＡＮＮを不安定にする傾向があるブール変数を必要とし、このような効果の明示的な表現を見出した。
【００７１】
建物内部の測定値は、測定センサに由来する。空および太陽に対する局所反射閉塞（local reflecting occlusions）が直接示されるように、水平放射照度センサは、ＨＥＭＳが設置されている建物の屋根の上に設置されるように要求されてもよい。このようなセンサは、全天日射量（Ｉｇｈ）と拡散水平照射量（Ｉｄｈ）との間の差異を計算することができなければならない。関連する時間および位置について、計算された太陽高度（γ）を与えることによって、ビーム正常照射量（Ｉｂｎ）は、次に単純に、Ｉｂｎ＝（Ｉｇｈ−Ｉｄｈ）／ｓｉｎγであり、入射直接照射量Ｉ（ｔ）［Ｗ．ｍ−２］は、Ｉｂｎｃｏｓθであり、θは、受光面（すなわち、窓）における入射角である。
【００７２】
また、局所的な気象学的地点において測定された一致する水平照射量をもたらす局所的直達水平照射量を予測するために、その地点についての天気予報をローカライズするこることができるように、ＡＮＮをトレーニングすることができることに留意すべきである（実際には、この原則は、他の気象学上のパラメータ、たとえば、平均風速、および平均風向きに適用することができるであろう）。これらのパラメータも、以下に述べる第２ＣＴＳＭモデルの態様のために必要とされる可能性がある。
【００７３】
この実施形態の目的のために、照射量は住居において測定される必要があるが、風速および風向きは、外部入力から推定可能であると想定した。明らかに、他の気象データと予測とを組み合わせて、気象データおよび予測の局所的な推定値を改善するために、複数のＨＥＭＳ間でデータを使用する機会がある。
【００７４】
ＡＮＮ：初期トレーニング
ＡＮＮは、実用的な予測を始める前に、一般的に大量のデータを必要とする。そのため、約２週間の初期期間は、データを収集し、その後洗練され、本発明の方法において使用される初期ネットワークをトレーニングするために必要とされる可能性が高い。
【００７５】
ＡＮＮのための初期トレーニング期間は、図２に記載され、以下のステップを含む。
ステップ２０。２週間にわたってデータを収集する（たとえば、５分間のデータサンプリング速度を使用して）
ステップ２１。２週間の操作から集められたデータを使用してデータセットを作成する。データセットは、以下の入力および出力を含んでもよい。
入力：
・時刻：時間
・外気温：Tout(t)
・風速：Sw(t)
・直達日照量：Ｉ（ｔ）
・各ゾーンにおけるヒータからの熱流束：Qh_zone(t)
・各ゾーンにおけるゾーン温度：Ｔ_ｚone（ｔ）
・ゾーン（ｉ，ｊ）の各対の温度差：Tdiff_ij(t)
出力：
・次の時間ステップの各ゾーンにおけるヒータからの熱流束：Qh_zone(t+1)
・次の時間ステップの各ゾーンにおけるゾーン温度：T_zone(t+1)
ステップ２２。ニューラルネットワーク（上述のようにレイヤーおよびニューロンで構成された）を初期化する。
ステップ２３。少なくとも１００のエポック（すなわち、ｔ＝１〜１００）の間、ネットワークをトレーニングする。
ステップ２４。これは、初期network(0)をもたらす。
【００７６】
ＡＮＮ：「状況に応じて判断される（オンザフライ）」継続的トレーニング
データが、収集され、network(0)をトレーニングし、取得するために使用される最初の２週間後、ダイナミックトレーニングプロセスが実施される。次の１０週間にわたって１５分間の時間ステップごとに、新規データが測定され、ネットワークを再トレーニングするために使用される。更新されたネットワークは、network(0)と比較して、向上した予測能力をもたらす場合にのみ受け入れられる。
【００７７】
時間ステップごとに、トレーニングプロセスは、図３で説明したとおりであり、破線はデータの流れを表し、実線はプロセス結合を表す。ステップは次のとおりである。
ステップ３０。時刻ｔにおいて、新規測定データが記録され、最後の時間ステップでなされた予測を評価するために使用することができる。第１ステップは、したがって、以下について、ｔにおける測定値を読み取ることである。
・外気温：Tout(t)
・風速：Sw(t)
・直達日射：I(t)
・各ゾーンにおけるヒータからの熱流束：Qh_zone(t)
・各ゾーンにおけるゾーン温度：T_zone(t)
ステップ３２。ゾーン状態の現在の測定値（T_zone(t)およびQh_zone(t)）と、以前の時間ステップにおいて計算された現在のゾーン状態の予測P［T_zone(t)］およびP［Qh_zone(t)］との両方を用いて、全てのゾーンについて、平均二乗誤差、ＭＳＥ（ｔ）を計算することによって各予測の質を評価する。
ステップ３４。予測のＭＳＥ（ｔ）を計算することによって、以前のnetwork(t-2)と比較して、network(t-1)を使用した最後のネットワークの性能を評価する。ＭＳＥ（ｔ）が以前の時間ステップＭＳＥ（ｔ−１）について計算されたもの以下である場合、network(t-1)は、保持される（ステップ３６）。そうでなければ、network(t-1)は、network(t-2)を支持して拒絶する（ステップ３８）。選択されたネットワークは、network_old（t）と改名される。
ステップ４０。この時点において、Qh_zone(t)、T_zone(t)は、測定され、知られている。これらの値は、目標出力値としてnetwork_old（ｔ）に組み込まれる。入力値は、時刻ｔ−１で測定された値になる。これらの値は、したがって、ネットワークを再トレーニングするために使用可能である入出力対を構成する。
・入力：T_out（ｔ-1），SW（ｔ-1），I（ｔ-1），Qh_zone（ｔ-1），T_zone（ｔ-1）
・出力：Qh_zone（t），T_zone（ｔ）
ステップ４２。ネットワークは、上述のデータを用いて再トレーニングされ、network_new（t）として保存される。
ステップ４４ａ。ゾーン温度P[T_zone（ｔ+1）]、および暖房P[Qh_zone（ｔ+1）]のための次の予測出力値は、Network_new（t）を用いて予測される。
ステップ４４ｂ。ゾーン温度P[T_zone（ｔ+1）]、および暖房P[Qh_zone（ｔ+1）]のための次の予測出力値も、Network_old（t）を用いて予測される。
ステップ４６。以前の２つのステップは、各ネットワークに１つずつ（新旧）の２セットの予測をもたらす。１つを選択するために、最も低い温度差（予測温度と現在の温度との間）を予測するネットワーク、またはそのＭＳＥは、network（ｔ）として選択され、保存される。この段階は、ゾーン内の大きな温度変化を予測することを回避する。
【００７８】
図３のプロセスは、続いて、ＡＮＮをトレーニングするために、第２週から第１０週までの１５分の時間ステップごとにｔ＝ｔ＋１の間繰り返される。
【００７９】
CTSMの説明
連続時間確率モデリング（ＣＴＳＭ）は、確率微分方程式（ＳＤＥ）を解くために使用されるプロセスである。伝統的な常微分方程式または偏微分方程式（ＯＤＥまたはＰＤＥ）とは対照的に、ＳＤＥは、事実上確率論的であるプロセスを明示的に表すことができる。換言すれば、それらは、たとえば、湿分と共に変動する熱物理特性に起因する、また、局所的圧力変動などと共に変動する浸潤および建物の動的挙動に影響を及ぼす他のプロセスなどに起因するランダム性を発現する。ＳＤＥ内の確率項は、一般的にはランダムホワイトノイズ、またはブラウン運動導関数である。ウィーナープロセスはブラウン運動を表すために、ＳＤＥにおいて使用される連続時間確率論プロセスである。
【００８０】
このように、ＣＴＳＭは、単純なモノゾーンの空いた建物の動的な熱的挙動をモデル化するために使用されてきた。本発明の実施形態は、マルチゾーンホームをモデル化するということを目的とする現行の文献の枠に収まらないものであって、各ゾーン間の熱的相互作用を明確に説明しており、および家と居住者の相互作用も明確に説明している（特に内部の熱取得、およびドアや窓などの開口部との相互作用に関して）。このモデルはまた、季節的要因の説明に適しており、および、たとえば、低い太陽高度の期間中に近くの障害物が太陽を遮る、窓の有効な開口部の変動の説明に適している。
【００８１】
ＣＴＳＭは、家庭内の各ゾーン（部屋）のための確率微分方程式のパラメータを推定して、確率微分方程式系を解くことを含む。このような系の方程式は、構造が非常に類似しており、それらの違いは、各部屋の大きさおよび構造、太陽暴露の程度、内部熱取得の大きさ等における違いを反映しているパラメータ値におけるものである。それらの系は、密接不可分である一方、それらはそれぞれ個々に独立して解かれ、ゾーンに影響する相互作用は、そのゾーンの方程式系内で決定される。
【００８２】
各方程式系内には、状態変数の数と同数の方程式が存在する。これらは、いくつかの効果をモデル化するために予測されねばならない重要な変数である（一部のモデル化現象が状態変数を必要とするだけである）。最初であり、かつ最も重要な状態変数は、ゾーンの内部温度である、Ｔである。他の方程式は、一般的に、ここから始まるものであり、Ｔｉとそれらとの間の関係を示すものである。下記の式［１］は、時間ｔに関するＴｉの基本形を示しており、
2018506807.tif 000003
式中、
・Ｔｉは、ゾーンの内部温度であり、
・Ｔｅは、エンベロープの温度であり、
・Ｃｉは、ゾーンの容量であり、これは、熱伝達を現実的とし、かつ瞬間的とはしない、
・Ｒｉｅは、ゾーンの内部と覆いとの間の抵抗であり、
・φｈは、部屋内のヒータからの熱流束であり、
・Ａｎは、入射太陽放射を調整する定数であり、それは有効な太陽開口部であり、
・φｓは、入射太陽放射照度であり、
・σｉは、ウィーナープロセス（ブラウン運動ωの微分係数）である。
【００８３】
式［１］は、他の現象を表すために、たとえば、以下の追加の項を加えることによって、隣接するゾーンとの相互作用を処理するために、拡張することが可能であり、
2018506807.tif 000004
式中、
・Ｒｉｎｔは、ゾーン間移動抵抗であり（内壁とドアによって与えられる抵抗）、
・ΔＴは、これらのゾーン間の温度差であり、ゾーン間の温度差は典型的には小さいために、前の時間ステップのデータを使用してもよい。
【００８４】
本発明の場合、隣接するゾーンの温度のための新しい状態変数を必要としてもよい。
【００８５】
他の内部熱取得を付加してもよいが、さらなる状態変数を必要としない。これは、Ｔｉについての方程式内に、以下の形式の追加の項
2018506807.tif 000005
が含まれるべきであることを、単に必要とするだけであるからである。上記式中φｐは、ゾーン内の二次的な内部熱取得である。
上記追加に基づくＴｉのより現実的な形式は、式［２］のようになる。
2018506807.tif 000006
【００８６】
追加の項は、すべての隣接ゾーンを表している（すなわち、Ｎ個の隣接するゾーンについて、これらゾーンと標的ゾーンとの間の熱交換のためのＮ個の項がある）。Ｒｎは、上記Ｒｉｎｔと等価である。この例においては、状態変数は以下のとおりである。
Ｔｉ：内部温度
Ｔｅ：エンベロープ温度（建物の外壁の代表）
Ｔｎ：隣接するゾーンの内部温度
Ｔｈ：ヒータ温度
【００８７】
熱取得項φｈは、この場合、Ｔｈのための状態変数方程式にあり、Ｔｈが、抵抗と自身のキャパシタンスとを有することを可能にする。
【００８８】
その式は、隣接するゾーンに応じて４つの状態変数の最も厳しい場合を示している。追加の状態変数を追加することが可能であるが、それらは、予測力に関して衰退をもたらし、パラメータ値の推定における収束尤度を低下させ、実行時間を増加させることが見出されている。
【００８９】
ＣＴＳＭ−ｒは、上記のＳＤＥのパラメータを推定するために用いられる統計計算パッケージＲから選択されたモジュールである。ＣＴＳＭ−ｒにおいて、線形時不変系、線形時変系および非線形系から選択するための３つのモデル構造がある。上記に示した式は、線形時不変系である。モデル構造の選択を前提として、ＣＴＳＭ−ｒは、最大尤度、最大事後確率、および複数の独立したデータセットの使用、の３つのパラメータ推定技術を有する。
【００９０】
最大尤度推定値（ＭＬ）は、一連の測定値の尤度関数を最大化するパラメータを推定する。尤度関数Ｌは、以下の式［３］に従った結合確率密度ｐであり、
2018506807.tif 000007
式中、θはパラメータであり、ＹＮは、一連の測定値（すなわち、モデル用のトレーニングデータ）である。このプロセスは、測定値（学習データ）と一致する出力予測に最も尤度の高いパラメータを選択する（トレーニングデータ）。
【００９１】
最大事後確率（MAP）は、MLに似ているが、パラメータに関する事前情報を活用することができる。この場合、新たな確率密度関数ｐは、以下の式［４］のとおりである。
2018506807.tif 000008
事前情報なしで、ＭＡＰは、ＭＬ推定に帰着し、したがって、ＭＬはＭＡＰ推定の特殊なケースであることに留意すべきである。さらに、複数の独立したデータセットは、ＭＡＰにおける確率密度関数についての式が、複数の連続した計測値について拡張される、ＭＡＰ推定の一般化である。本実施形態においては、ＭＡＰ推定が用いられるが、他の実施形態においては、他の技術が使用されてもよい。
【００９２】
ＣＴＳＭモデリング
ＡＮＮと同じように、ＣＴＳＭはトレーニングプロセスおよびモデリングプロセスの両方を含む。この特定のケースにおいては、ＣＴＳＭのモデルの３つの別々のトレーニングプロセスを検討する。最初の２つは、エンベロープを表すパラメータの推定に関連し、（そして、このステージ内では、ＣＴＳＭモデルの最も効率的な形態を選択することができ））、後者のモデルは、居住者の、エンベロープとの相互作用に関連しており、そのエンベロープが、前者のモデルのいずれを予め定められた時間ステップにおいて選択すべきであるかを決定する。
【００９３】
密閉されるか開かれるかいずれかであるエンベロープに関連する、ある期間の同等の連続データが、トレーニングのために必要とされる。注目すべきは、この期間は実際には連続している必要はなく、それは一緒にスプライスされた、別個の期間のデータから成るものであってもよい。使用可能なデータセットを週に３日程度の間から取得すればよく、ＣＴＳＭは、状態方程式において以下のパラメータを推定する（たとえば、式［２］）。
・抵抗、Ｒｉｅ，Ｒｎなど
・キャパシタンス、Ｃｉ，Ｃｅ，Ｃｈなど
・確率的ノイズ変数、（σｉ，ｄω項）
【００９４】
次に、所望の状態変数（Ｔｉ）は、モデルがパラメータの最大事後推定値を用いて適合化される、前進選択手順を介した予測パラメータを用いて計算される。このプロセスは、図４に示されており、最も単純な実行可能モデルが使用されて開始され（ステップ５０）、モデルは、推定されたパラメータを使用して適合化され（ステップ５２）、次にそのモデルは、最も高い対数尤度（ＬＲ）、または赤池情報量基準もしくはベイズ情報量基準（ＡＩＣ，ＢＩＣ）との関連によって拡張され（ステップ５４）、これらの拡張モデルが予測力の著しい改善をもたらすまで、換言すれば、最も倹約的なモデルが選択されるまで、拡張される。
【００９５】
選択インジケータが使用されて、現行モデルと拡張モデルそれぞれとの評価および比較がなされ（ステップ５６）、各反復において選択される改善のための可能な候補モデルは、現行モデルへの最小拡張である。モデルへの拡張が、５％未満のｐ値を生じないとき、またはＡＩＣの変化の割合が有意でないとき、このステップは停止する（ステップ５８）。ｐ値は、帰無仮説が真であれば偶然生じた可能性があるとする、すなわち、観測および予測は、同じデータセットからのものであり得るとする確率の推定値である。ｐ値が、規定の有意水準を下回っている場合は（ｐ＜５％）、２つのデータセットが互いに有意に異なるので、帰無仮説を拒絶することができる。第２基準は、それが有意でない程度に結果を改善するだけであれば、より複雑なモデルは選択されないことを保証するために存在する。しきい値および基準は、もちろん、モデラーの裁量で調整することができる。選択された拡張モデルは、評価され（ステップ５６）、結果が良好であれば、モデルは維持されて、次の反復を開始することが可能であるが、そうでない場合は、前のステップ５４が再度使われて、別の拡張を選択する。このプロセスの間、各モデルは、たとえば、以下に基づいて、予測の質について評価される必要がある。
・ｔテストのｐ値は、すべてのパラメータについて０．０５未満である。上述したように、ｐ（＞｜ｔ｜）値は、特定の初期の状態またはパラメータが、有意でないという確率であり、すなわち、０に等しい。この値が低くない（すなわち、０．０５未満であるべきである）場合、これは、そのモデルがオーバーパラメータ化されているということの指標であり得る。
・各パラメータに関する目的関数の微分係数（すなわち、ｄＦ／ｄＰａｒ）は、ゼロに近く、ゼロにおけるこの目的関数が、最大化または最小化が望まれる性能測定値である。
・各パラメータに関するペナルティ関数の微分係数（すなわちｄＰｅｎ／ｄＰａｒ）は、ｄＦ／ｄＰａｒに比べて重要ではない。ペナルティ関数は、目的関数に対する制約を模倣するために目的関数に適用される（これらの制約が接近しているときに増加する有限差分導関数を生じさせることによって）。
・相関行列は、−１または１に近い、いかなる非対角値も有していない。これは、そのモデルが、オーバーパラメータ化しており、パラメータの一部が除去される必要があるかもしれないという示唆を提供するであろう。
【００９６】
モデルの形状が、エンベロープが閉じられている場合について、図４に応じて選択されると、パラメータ推定の処理は、エンベロープ「オープン」の場合のために、繰り返されるべきである。これは、いくつかのパラメータを、特に、ドアや窓の動作を考慮した抵抗を更新する。
【００９７】
これで、Ｔｉを上記の手順に従って、占有された建物のために計算することができる。
【００９８】
図５は、ＣＴＳＭトレーニングプロセスを説明している。ステップ６０で、データは、約１週間にわたって収集される。次いで、ステップ６２は、前進選択および評価プロセス（ステップ６４）の前に、建物のエンベロープ係数を予測する。建物が占有されている第２データ収集期間（ステップ６８）の前に、データに最もフィットするモデルが選択される（ステップ６６）。次いで、ステップ７０は、さらなる前進選択および評価プロセス（ステップ７２）の前に、フルセットの係数を予測する。再度、最もデータに適合するモデルが選択される（ステップ７４）。新しい係数が次第に洗練されていくモデルのために推定されていくので、実際には、ステップ６３とステップ６４との間、およびステップ７０とステップ７２との間では反復があることに留意すべきである。次いで、システムは、データが収集されて、一年全体に亘って、モデルをトレーニングするために使用されるまで、上記のプロセスを繰り返すことによって（ステップ７６）、別のシーズンのために（又は、実際には、システムの挙動に影響を与える多次元パラメータのいずれかのために）モデルを再評価してもよい。
【００９９】
上述したように、トレーニング期間後に較正された２つのＣＴＳＭモデル（密閉されたエンベロープおよび開放されたエンベロープ）であれば、蓄積された履歴データを用いて、‘密閉された’モデルから‘開放された’モデルへの、およびその逆の移行が求められる場合を、予測誤差が最小となるモデルに基づいて決定することが、容易に行える。このデータと、続くデータとは、一般化線形モデルの二項分布族を使用して、関連する移行確率を予測するようにモデルを適合させるために使用することができる。このモデルは、窓が開いているか、閉じているかを確率的に予測して、これらの予測のための適切なＣＴＳＭモデルを選択するために、気象予測データと組み合わせて使用することができる。
【０１００】
このように、以下の３つのパラメータ化されたモデルがある。
・密閉されたエンベロープ用ＣＴＳＭモデル
・開放されたエンベロープ用のＣＴＳＭモデル
・前の時間ステップのためのＴｉを使用して、エンベロープ開放確率を予測するためのモデル。
【０１０１】
システムの動作中、次のように、３つのモデルを使用することができる（ＣＴＳＭが、現在の日の制御のために選択されている場合）。
・乱数を描画する。開放に移行する、または開放を維持する窓の確率が、この数字を越える場合、エンベロープ‘開’モデルを選択し、さもなければ、エンベロープ‘閉’モデルを選択する。
・選択されたモデルを使用して、現在の時間ステップのための内部温度と熱流束を予測するために進む。
【０１０２】
逆処理（暖房予測）
既に述べたように、与えられた目標温度を維持するために必要な暖房負荷を予測できることが重要であり得る。これは、さらなる（ＣＴＳＭプラス回帰に基づく）ハイブリッドモデルを介して達成することができる。予測された（上記のように）室内温度のためのＣＴＳＭからの結果に続いて、予測温度および関連した予測因子（たとえば、内部温度、太陽熱取得、および内部熱取得）に基づいて、回帰分析を暖房負荷を予測するために使用することが可能である。
【０１０３】
回帰分析は、１つ以上の独立変数に対する従属変数に関連する。この場合、従属変数はφｈであり、候補独立変数は、
・Ｔｉ：内部温度（電流と所望の温度との差を決定するため）と、
・φｓ，φｐ：太陽熱取得および付随的熱取得（それらは必要とされる熱流束を相殺するので）と
を含む。
【０１０４】
モデルの予測、評価および選定
本明細書に記載のＢＰＭは、したがって、上記に詳述した２つのアプローチ（ＡＮＮとＣＴＳＭ）を用いて、温度および暖房の需要を予測することができる。いくつかの実施形態においては、予め定められた日（たとえば、深夜から深夜まで）のために、最も適切なモデルを、その日の天気予報に基づいて、日の今後の類型のための過去の成功に基づいて、選択することができる。このプロセスは、過去のパフォーマンスデータの量が増加するにつれて時間と共に改善され、その方法は、日の各類型のためのモデルの分類、ＣＴＳＭまたはＡＮＮモデルを、徐々に洗練されたものにする。
【０１０５】
日の類型は、以下の候補寸法を用いて、占有パラメータおよび気候パラメータのｎ次元マトリックスの形式をとってもよい。
・占有：平日、週末、休暇。
・気候、放射：低い、中くらい、高度の晴天（低い、中くらい、高い放射輸送を表す晴天度のビン、太陽利用と快適性に影響する）。
・気候、熱：冷たい、マイルド、および暖かい（連続した暖房、断続的暖房、および暖房なしの需要を表す温度のビン）。
・気候、風：（低い、中くらい、および高い浸透率を表す風速のビン）。
【０１０６】
デフォルトによって、この、日のｎ次元マトリックス類型のすべての要素は、ＣＴＳＭへの参照を含んでおり、ＣＴＳＭは、初期トレーニング期間中における暖房制御アクションを通知するために使用される。続いて、そのマトリックスは、（今、この特定の建物のためにトレーニングされ、開放された、および密閉された場合のためにトレーニングされた、そして、それらの内どれが、各ゾーンのための各時間ステップに適用されるかを予測する）ＣＴＳＭ、またはＭＳＥを最小化するＡＮＮ変種によって徐々に洗練されていく。
【０１０７】
一般的には、アルゴリズムは、以下のように動作すればよい。
・パラメータの現在の値を取得し、すでに収集された履歴データにそれらを追加する。
・温度と暖房需要のための最後の２４時間の予測を、測定値と比較することによって、過去２４時間の予測を評価する。過去２４時間の平均二乗誤差を求める。ＣＴＳＭまたはＡＮＮのいずれが、この誤差を最小限にしたかを決定する。
【０１０８】
図６は、より詳細にモデル選択処理を説明している。ステップ８０において、次の２４時間（他の実施形態においては、異なる時間が選択されてもよい）の予測が得られる。ステップ８２で、同様の天気予報の日から、過去のデータを取得する。ステップ８４で、予測データと履歴データの両方を使用して、日の類型を特定する。ステップ８６で、このタイプの日のための、既存の（優先）モデルがあるかどうかを確認する。ない場合、ＭＳＥ法（ステップ８８）を使用して、類似した履歴データを持つＡＮＮとＣＴＳＭモデルを評価し、最低ＭＳＥのＡＮＮモデルとＣＴＳＭモデルとを選択して、日の類型のためのルックアップテーブルに割り当てる（ステップ９０）。その日のタイプのためのルックアップテーブル内のモデルを選択して、評価し（ステップ９２）、次の２４時間のための最小ＭＳＥのモデルを選択する（ステップ９４）。次いで、選択されたモデルを、次の２４時間のためのＨＥＭＳの制御要件を予測する（ステップ９６）ために使用し、これらの予測は、ステップ９８のように、エンベロープ（開／閉）の予測された状態に基づいて、調整される。
【０１０９】
システムの動作／制御
図７は、本発明の実施形態に従う、制御目的のために選択された、図２および図３のＡＮＮモデルの適用を示すフローチャートである。本プロセスは、図３に記載されているような、ＡＮＮのための連続トレーニングプロセスに類似しており、再び、破線はデータフローを表し、実線はプロセスリンクを表す。
【０１１０】
この場合、ステップは以下のとおりである。
ステップ１００。時刻ｔにおいて、新たに測定されたデータが記録され、最後の時間ステップにおいてなされた予測を評価するために使用されてもよい。したがって、第１のステップは、時刻ｔにおける、
・外部温度：Tout(t)
・風速：Sw(t)
・直達日射：I(t)
・各ゾーンにおけるヒータからの熱流束：Qh_zone(t)
・各ゾーンにおけるゾーン温度：T_zone(t)
の測定値を読み取ることである。
ステップ１０２。その後、予測の平均二乗誤差ＭＳＥを算出することによって予測の精度を評価するために、時刻ｔおよびｔ−２４までの過去２４時間のゾーン条件（T_zone(t, …, t-24)およびQh_zone(t, …, t-24)）の実際の測定値が、予測されたゾーン条件P[T_zone(t, …, t-24)]およびP[Qh_zone(t, …, t-24)]と、同じ期間について、比較される。このことは、過去２４時間の誤差を生成する（ステップ１０４）。
ステップ１０６。システムは、一日の始まりであるか否かを確認する。
ステップ１０８。一日の始まりでない場合、次の２４時間のためのゾーン条件P[T_zone(t, …, t+24)]およびP[Qh_zone(t, …, t+24)]をnetwork(t-1)を用いて予測するためにＡＮＮが使用される。
ステップ１１０。一日の始まりである場合、システムは、最終日からのデータを使用し、ＡＮＮモデルを保持する。
ステップ１１２。保持されたモデルの誤差が、以前の（古い）モデルの誤差よりも大きい場合、モデルは更新されず、修正されたネットワークとして指定される。
ステップ１１４。保持されたモデルの誤差が、以前の（古い）モデルの誤差よりも小さい場合、モデルは保持されたモデルに更新され、修正されたネットワークとして指定される。
ステップ１１６。その後、修正されたネットワークが、ステップ１０８において、次の２４時間のゾーン条件P[T_zone(t,...,t+24)]およびP[Qh(t,…,t+24)]を推定するために使用される。その後、図７の処理が、t=t+1について、２４時間における１時間の時間ステップごとに繰り返される。
【０１１１】
幾つかの実施形態において、ＢＰＭが、品質が悪いまたは不正確なモデル予測から生じる、建物の１人または複数人の居住者の不満のリスクを最小化する方法で使用されてもよい。このことは、慎重なアプローチを制御戦略に導入する。これらの実施形態において、各モデルは、上述の方法で実行されるが、制御戦略のための１つの最善のモデルを単に選択する代わりに、アプローチが、両方の（または全ての）モデルの予測および履歴データとの比較の結果に基づき使用され、各モデルがいかに良く動作しそうかについての不確実性のレベルを決定する。
【０１１２】
したがって、上述の実施形態のように、各モデルは、予め選択された期間に、ｉ）現在の測定されたシステム状態および所望の将来のシステム状態に照らした環境管理システムのための制御要件、またはｉｉ）制御入力の特定の制御データ群によって達成されるであろう将来のシステム状態、の一方または両方を予測するために使用され、第１のモデルがパラメータ化された建物の物理モデルを含み、第２のモデルが建物の黙示的モデルを含む。他の実施形態のように、モデルの予測は、予め定められた期間について、予測される条件に類似した条件についての建物の熱的挙動の予測における前回の成功に基づき評価される。これらの実施形態において、不確実性の範囲またはバンドは、各モデル予測に対して決定され、以下に不確実性空間として記載されるものを決定する。
【０１１３】
たとえば、不確実性空間は、確率の観点から規定されてもよい。１つのモデルの使用のための履歴データに基づき、制御戦略の結果の統計分布が、パラメータ、たとえば部屋またはゾーンの温度に対して決定されてもよい。このことは、そのモデルの予測、たとえば温度がある時刻における所望の温度から指定された度数以上に偏差する確率に基づく、制御戦略のための確率分布の基礎として使用されてもよい。このことは、不確実性を生じさせる別の要因、たとえば予測天気に関する不確実性のように、予測を悪化させるようにモデルに寄与してもよい要因に対しても行われてもよい。同様の解析が、他のモデル（他の複数のモデル）のために実行されることができる。したがって、不確実性空間は、履歴データおよびモデル予測の統計解析に基づく、各モデルと関連している確率の分布を表す。
【０１１４】
決定された不確実性空間に基づき、制御戦略は、建物の最適な、または所望の熱的条件からの偏差の起こり得るレベルを最小化するように選択される。このことは、所望の条件からあまりにも遠く離れた建物の条件をもたらす戦略の尤度を最小化することに基づき、「安全」な戦略が選択されることを可能にする。選択された制御戦略は、ＥＭＳのための制御パラメータ、たとえば、１つのもしくは他のモデルから決定されてもよく、または２つのモデルの予測の数値の中間値のような、パラメータの別の値を使用してもよい。あるいは、不確実性空間が、両方の（または全ての）モデルによって提供された制御パラメータが、どちらのモデルが使用されたとしても、あまりにも不正確な熱的条件をもたらす恐れがあることを示している場合、戦略は、その制御パラメータの中立または保守的な数値を採用してもよい。その後、ＥＭＳは、建物内の環境を制御するための選択された戦略に従って動作する。
【０１１５】
たとえば、ＣＳＴＭの最初の設定から見逃されている天窓を有する部屋を考える。大抵の場合、ＣＳＴＭは、ＡＮＮよりも良好な結果をもたらし、したがって、制御戦略の選択において、はるかに高い、またはさらに支配的な重み付けを有する。しかしながら、季節が夏に変わり、太陽が天窓を有する部屋を過剰暖房し始めると、ＡＮＮが良好な結果をもたらし始める。ＣＳＴＭを支持するデータ量は、（その部屋のための）ＡＮＮを支持する、限定されたデータよりも非常に大きい。より多くのデータが入ってくると、ＨＥＭＳは、過剰暖房のますます高い確率をＣＳＴＭに割り当てる。したがって、ＣＴＳＭは、晴れと予測される日にその部屋を暖房する、ますます保守的な戦略を採用できる。
【０１１６】
ある時点で、おそらく数年後に、ＨＥＭＳは、パラメータ空間の別個のサブセットを生成するための十分なデータを有し、このパラメータ空間において、ＡＮＮが支配的なモデルとなり、ＣＳＴＭに晴れと予測される日に室内温度を予測する低い確率が割り当てられる。実際には、ＨＥＭＳは、室内温度および日照量予測だけでなく、この点について考慮するための１つ以上、おそらく多数の異なるパラメータを有する。
【０１１７】
逆の例として、窓を遮るように成長を始めた樹木を有する部屋を考える。両方のモデルが、晴れと予測される日が暖房要求に影響を与えることを特定することによって、太陽熱取得を補正する。樹木が窓を遮る最初の年は、ＣＳＴＭは、その太陽熱取得モデルにおけるオクルージョンパラメータが間違いであることを検知する。ＡＮＮは、最終的には追い付くであろうが、より多くのトレーニングデータを必要とする。その期間、ＣＳＴＭは一層優れた実績を挙げるが、２つのモデル予測のダイバージェンスにより、暖房入力は危険である（すなわち、高レベルの不確実性が存在する）と考えられる。したがって、ＨＥＭＳは、ＣＳＴＭ予測に基づき暖房入力を加減する、慎重なアプローチを採用する。
【０１１８】
これらの例は、以下の本システムの多くの特徴を示す。
１）ＣＳＴＭ設定における、不正確さ（たとえば、誤った次元）および誤差（たとえば、欠けている特徴）の両方の必然性。
２）ＡＮＮの、その入力および出力パラメータによって捕捉された全てのものを処理する能力。
３）ＡＮＮがＣＳＴＭよりも学習するために必要とする一層多くのデータ。
４）ＨＥＭＳが記憶しなければならないかもしれない、「環境」の極めて多数の潜在的なセット（春の晴れた日、冬の寒い日の誰もいない家など）。
５）モデルの再評価を必要とし、２つのモデルからの予測におけるダイバージェンスをもたらし、状態セットの再学習および再分割を必要とする、システムにおけるドリフト（樹木の成長）およびショック（交換された窓）。
６）他の曖昧さも存在し、たとえばＨＥＭＳは、上記第１の例では、曇りの日にＣＳＴＭが良くなる傾向があり、晴れた日にＡＮＮが良くなる傾向があることを認識するであろう。ＨＥＭＳは、天気予報に基づき暖房戦略を選択しなければならない。天気の不確実性およびモデルの不確実性の両方が、ＨＥＭＳのリスク戦略に影響する。晴れた日の過剰な暖房は１つのモデルが暑すぎることを示し、曇った日の暖房不足は他のモデルが寒すぎることを示す。ＨＥＭＳは、居住者快適性パラメータに関するデータを用いてプログラムされてもよく、使用する制御戦略の決定、すなわち居住者の不快感のリスクを最小化するであろう戦略の採用を考慮するであろう。
【０１１９】
以上から、本発明の実施形態が先行技術に対する多くの利点を有していることは明らかであろう。
【０１２０】
また、当業者は、請求項によって規定された本発明の範囲を逸脱することなく、上述の実施形態に種々の改良がなされてもよいことを理解するであろう。たとえば、一実施形態からの特徴が、他の実施形態からの特徴に組み合わされ、調和されてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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