[发明专利]用于分析建筑物操作传感器数据的系统和方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请在U.S.C（美国专利法）第35条119款（e）下要求共同待决且共同受让的美国临时专利申请序列号No.61/371，432的利益，该申请由Igor Mezic和Bryan A.Eisenhower在2010年8月6日提交，标题为“SYSTEM AND METHOD FOR ENERGY EFFICIENT BUILDING DESIGN AND MANAGEMENT”，该申请通过引用包括在此。

技术领域

在此披露的系统和方法一般涉及将建筑物传感器信息分析和分解成更可管理的形式，从而随后确定实际或虚构的建筑物的行为属性。

背景技术

办公楼消耗在美国使用的能源的40%，以及在美国使用的电力的70%。能源消耗，无论是电能、矿物燃料或其他能源使用都变成关心的话题，不仅涉及资源的有效使用，而且涉及能源消耗已呈现的全球影响。

由于对高效使用能源的兴趣高，因此已使用支持舒适、清洁且有效的建筑物设计的技术和工具多年。然而，这样的技术和工具的固有时间和长度规模一般相对长（多个小时、多天、大的建筑物空间），并且这些工具的性能预期随时间推移和巨大空间域平均化。

例如，只要房间中温度保持在预定边界内，那么建筑物的占有者很少对温度的详情感兴趣，同时建筑物的拥有者仅对将其每月总能量成本保持在最小感兴趣。然而，当近来能量成本增加并且考虑环境影响时，这个状况急剧改变。

许多现有效率提高方法寻求通过将个体建筑物能量系统部件或子系统最优化来实现全局建筑物效率。例如，更有效的压缩机被用作空调系统的改进，定时恒温器用来预期建筑物占用率，或如果在区域中的能量需求爆发的情况下公共设施公司可以关闭或最小化能量输送，那么从公共设施公司给予系统优先率。这样的方法不对建筑物管理或设计采取系统方法，这将允许甚至比当前使用的改进和可变使用条件更大节省。因此，存在对更全面的建筑物能量分析系统的需要。

发明内容

披露用于分析建筑物传感器信息并将其中的信息分解成更可管理或更易控制且更有用形式的系统和方法。某些实施例将基于能量的和基于频谱的分析方法与参数采样和不确定度/灵敏度分析整合，从而实现建筑物行为的更全面洞察。该分析的结果可以经多种可视化向用户呈现，和/或用来自动调整某些建筑物操作。在某些实施例中，包括基于库普曼（Koopman）的操作的先进频谱技术用来从已收集的建筑物传感器数据分辨特征。

附图说明

图1图解包括影响部件和建筑物传感器的多个环境的建筑物的剖面透视图。

图2是用于包含多个建筑物传感器的建筑物的平面布置图。

图3是一般化的逻辑流程图，其图解某些实施例的建筑物传感器数据分析怎样可以用于向用户呈现建筑物传感器数据分析的可视化。

图4是一般化的逻辑流程图，其图解实施例中的某些的建筑物传感器数据分析怎样可以在建筑物控制反馈系统中使用。

图5是图解GloBEMS软件的某些实施例的模块化装置的系统图示。

图6是各种建筑物传感器数据的时间序列曲线图。

图7是一般化的逻辑流程图，其图解实施例中某些的建筑物传感器数据分析怎样可以用来执行特征分类和数据可视化。

图8是一般化的流程图，其图解由实施例中的某些的各种数据分析和处理技术。

图9是频率的曲线图，并更一般地是针对使用第一可视化技术的一组特别传感器数据的库普曼频谱的曲线图。

图10包含频率的曲线图，并更一般地包含针对使用第二可视化技术的一组特别传感器数据的库普曼频谱的曲线图，该第二可视化技术帮助从值的排列在各个频率选择数据。

图11是为源自图10的频率或模式选择的数据的平面布置图上内插覆盖图的图解。

图12示出在从图10的排列选择的特别相位的平面布置图上传感器数据的内插覆盖图。

图13示出用于执行数据的基于库普曼的分析的一般化流程图。

图14包含用于将物理系统建模为一连串输入和一连串输出的一般化系统图示。

图15包含确定性采样技术和使用蒙特卡罗技术的传统采样的并列比较。

图16是示出在一个可能的灵敏度分析中的各种等级的分解变量的表格。

图17是如在某些实施例中以分解的灵敏度网的形式使用的分解操作的结果的可视化。

图18是概括描述如在某些实施例中使用的灵敏度分析的逻辑流程图。

具体实施方式