[发明专利]使用预测来控制目标系统

权利要求书

1.一种计算机实施方法，包括：

通过一个或多个配置的计算系统，接收对具有多个传感器以及一个或多个控制和一个或多个输出的指定类型的物理系统的操作进行建模的一组二进制规则，其中，每个传感器测量与所述指定类型的物理系统的操作相关的至少一种类型的状态信息，其中，每个控制是可操纵的以修改所述指定类型的物理系统的至少一个输出，并且其中，所述二进制规则指定涉及状态信息的条件被评估为达到用于操纵所述一个或多个控制的所得控制动作的真值或假值；

通过所述一个或多个配置的计算系统，获得描述所述指定类型的目标物理系统在时间段内的实际操作的数据，对于在所述时间段期间的多个时间中的每个时间，所述数据包括关于在所述时间对于所述目标物理系统的所述传感器的值的信息，以及在所述时间针对所述目标物理系统用来操纵所述控制所执行的一个或多个控制动作的信息，以及在所述时间由所述一个或多个控制动作导致的来自所述目标物理系统的输出的信息；

通过所述一个或多个配置的计算系统并从获得的数据生成表示所述目标物理系统的所述实际操作的数据模型；

通过所述一个或多个配置的计算系统并从生成的数据模型自动学习一个或多个软规则，所述一个或多个软规则进一步对所述目标物理系统的所述实际操作进行建模，其中，每个软规则指定一个或多个附加条件被评估为达到多个可能值中的一个可能值，其中，所述多个可能值表示概率值，其中，所述一个可能值具有关联的可能性，并且其中，所述学习包括：

在所述目标物理系统的一个或多个传感器具有多个值中的每一个的指定情况下，查询所述数据模型以从所述目标物理系统的所述实际操作获得结果；

确定从查询所述数据模型获得的结果与来自所述一组二进制规则的所述指定情况的预期结果之间的差异；以及

构建所述一个或多个软规则以表示所确定的差异；以及

通过所述一个或多个配置的计算系统，提供关于所学习的一个或多个软规则的信息，以用于进一步控制所述目标物理系统。

2.根据权利要求1所述的计算机实施方法，还包括：

通过在所述一个或多个配置的计算系统上执行的协作分布式决策系统，获得识别所述目标物理系统的至少一个传感器的当前状态信息的传感器信息；

通过所述协作分布式决策系统，创建描述所述目标物理系统的当前状态的模型，所述模型包括来自至少所述二进制规则的耦合微分方程和所获得的传感器信息，以及为所述指定类型的物理系统指定的目标；

通过所述协作分布式决策系统并基于所创建的模型，执行所述耦合微分方程的分段线性分析以识别至少一个控制动作，所述至少一个控制动作操纵所述目标物理系统的至少一个控制并提供所述目标的解；以及

在所述目标物理系统中发起执行所述至少一个控制动作，以操纵所述至少一个控制并且在所述目标物理系统的至少一个输出中引起所得变化。

3.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中，所述目标物理系统包括具有至少一个电负载和至少一个电源的电池，其中，所述控制包括提供指令以导致从所述电池供应指定量的能量或由所述电池接收指定量的能量，其中，所述输出包括向所述电池提供或从所述电池提供的所述能量，并且其中，所述指定类型的物理系统的所述指定的目标是：最大化所述电池的寿命，同时根据指示的准则从所述电池供应能量。

4.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中，所述目标物理系统包括建筑物，所述建筑物具有多个房间并且具有用于执行对所述建筑物的所述房间供暖和供冷中的至少一者的一个或多个温度控制单元，其中，所述控制包括：提供指令以导致从所述温度控制单元供应指定量的供暖和供冷中的所述至少一者，其中，所述输出包括从所述温度控制单元供应的供暖和供冷中的所述至少一者，并且其中，所述指定类型的物理系统的所述指定的目标是：最小化由所述温度控制单元使用的能量的量，以根据指示的准则执行对所述建筑物的所述房间的供暖和供冷中的所述至少一者。

5.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中，提供关于所学习的一个或多个软规则的信息包括：通过所述协作分布式决策系统，自动更新所创建的模型以包括所学习的一个或多个软规则的表示；以及使用所更新的所创建的模型来在所述目标物理系统中确定和执行一个或多个附加的控制动作。