Binolarda energiya

NN uyi


Ideal BMS

Kuzatib ko'ring


AICO


Smart Therm Softgreen

STATIK BO'LGANLIGI BASHORATI

SP Term
Occup Predict

FOYDALANUVCHI HAZIRLIGI
ANGILASH
OD BMS

intruziv intruziv bo'lmagan
Umumiy intruzivlik

7. 
   rasm. “Ish joyni aniqlash” aqlli funksiyasidan foydalanadigan turli BMSlarni taqqoslash.
   

Baholangan BMS quyidagilardir: NNHouse [Mozer 1998], Observe [Erikson va boshq. 2011], AICO [Lu va Fu 2009], Smart Therm [Lu va boshq. 2010], Softgreen [Thanayankizil et al. 2012], SP Therm [Gao va Whitehouse 2009], Occup Predict [Vazquez and Kastner 2011], OD BMS [Agarwal et al. 2010].

oddiy eshik sensorlari to'plamidan va barcha kunlik 24 o'lchovli pro fayllarida klasterlashni amalga oshirish uchun. Vakillik kasbi profillari aniqlangan klasterlarning markaziy qismidir. Mualliflar bir nechta klasterlash usullarini solishtiradilar, masalan, noaniq c-o'rtachalar, bu erda kirishlarning klasterga a'zoligi qat'iy emas, balki a'zolik darajasi bilan tekislanadi. 11-rasmda bir o'lchovli ma'lumotlar to'plamida bajarilgan noaniq c-vosita natijasi ko'rsatilgan. Bunday echimlar energiyani bashoratli tejash imkonini berishiga qaramay, ular bashorat qilish mexanizmini foydalanuvchi xatti-harakatlaridagi o'zgarishlarga moslasha olmaydi, shuning uchun bu yondashuv ideal BMSdan uzoqda joylashgan.

Bashoratli modellar, shuningdek, o'quv ma'lumotlar to'plamidan boshlab noma'lum funktsiya haqida xulosa chiqarish imkonini beruvchi neyron tarmoqlardan foydalangan holda amalga oshirilishi mumkin. Neyron Network House-da [Mozer 1998] neyron tarmoqlari kuzatilayotgan saytlarning ikkilik kasbiy holatini bashorat qilish uchun bandlikni aniqlash qoidalari bilan birgalikda qo'llaniladi. Neyron tarmoq uchun kirish ma'lumotlari (ikkilik) harakat sensorlaridan keladigan sensorli o'qishlar bilan ta'minlanadi.

Ushbu mavzu bo'yicha birinchi ishlardan biri bo'lishiga qaramay, bu ideal BMS mantig'iga nisbatan yaxshi echimdir. Xususan, u tovush sensorlaridan tashkil topgan nisbatan intruziv sensor infratuzilmasidan foydalanadi,

Shartsiz
Shartli _Vaqt
Vaqt

Shartli
Vaqt

Miss Vaqt

Miss Vaqt

Vaqt
0:00

bandlik

bandlik

Toff Tarrive Tonni qoldiring

23:59

7. 
   rasm. O'z-o'zini dasturlash termostati tomonidan ishlatiladigan odatiy jadval [Gao va Whitehouse 2009], statik muhit ishg'ol modeli asosida.
   

ACM Computing Surveys, jild. V, ÿ N, A maqola, nashr etilgan sana: YYYY yanvar.

A: 22 A. De Paola va boshqalar.

7. 
   rasm. Bir o'lchovli ma'lumotlar bo'yicha loyqa c-vositalarni klasterlashning mumkin bo'lgan natijalari.
   

harakat detektorlari va eshik va deraza holati sensorlari; shunga qaramay, u ilg'or harakat qobiliyatlarini namoyish etadi va energiyani tejashning murakkab strategiyasini qabul qiladi. Bunday xususiyatlar 9- rasmdagi kabi ideal BMSga yaqin pozitsiya bilan ifodalanadigan ijobiy baholashga olib keladi.

Bu ish uzoq vaqt oldin taklif qilinganidek, u to'g'ridan-to'g'ri energiya monitoringi uchun infratuzilmani ham, kengaytiriladigan modulli arxitekturani ham o'z ichiga olmaydi.

LOSHA
Sensor o'qishlarda mavjud bo'lgan ichki noaniqlik va ularning atrof-muhit xususiyatlari bilan qisman bog'liqligini bartaraf etishga qodir yondashuv Bayesian (yoki e'tiqod) tarmoqlari tomonidan taqdim etilgan. Binoning bandligini aniqlash uchun Bayes tarmoqlaridan (BN) foydalanadigan bir nechta yondashuvlar haqida umumiy ma'lumot [Dodier va boshq. 2006]. Saytning hozirgi bandligi yoki davom etayotgan faoliyat haqida xulosa chiqarishning to'g'ridan-to'g'ri modeli lahzali sensorli ma'lumotlarning qiziqish holati bilan statistik korrelyatsiyasidan foydalanishni o'z ichiga oladi [Thanayankizil et al. 2012]. [Lu va Fu 2009] da bir nechta takomillashtirilgan Bayes tarmog'iga (BN) ega bo'lgan kengaytirilgan variant taklif qilingan, u aralashgan harakatlarni aniqlaydi.
Taklif etilayotgan model bitta faoliyatga ishonish uchun aqlli qavat orqali olingan mahalliylashtirish
ma'lumotlaridan aniq foydalanadi. Bundan tashqari, har xil sensorli o'qishlar aniq turdagi sensorning xulosa qilinadigan faoliyat bilan bog'liqligiga qarab foydalilik indeksiga ko'ra tartiblanadi. Shu tarzda, ma'lumotlarni birlashtirish jarayonidagi bitta sensorli o'qishning og'irligi uning dolzarbligi bilan chambarchas bog'liq. Ushbu turdagi Bayes tarmog'i foydalanuvchi xatti-harakatlarining o'tmish tarixini
va oldingi sensorli o'lchovlarni hisobga olmaydi. Yuqoridagi ikkita yechim energiyani tejashning bashoratli strategiyalarini ta'minlaydi; birinchisi [Thanayankizil va boshqalar. 2012] daxlsiz axborot manbalaridan (masalan, identifikator belgilari, WiFi signallari, onlayn kalendarlar, okean muhitida allaqachon mavjud bo'lgan qurilma faoliyati holati) foydalanadi, bu bizning rasmimizdagi bahoni oqlaydi. Boshqa tomondan, [Lu va Fu 2009] da taklif qilingan yechim foydalanuvchilar tomonidan g'ayritabiiy ob'ektlar sifatida qabul qilinishi mumkin bo'lgan va oldindan mavjud muhitlarga jiddiy o'zgartirishlar kiritishni talab qiladigan AICO-larning ommaviy qo'llanilishi tufayli juda intruziv ko'rinadi.

Eng to'liq yondashuv, shubhasiz, ob'ektni egallash uchun bashoratli modeldan foydalanishga va haqiqiy atrof-muhit sharoitlariga muvofiq dinamik rivojlanayotgan modelni olish uchun uni joriy sensorli o'qishlar asosida takomillashtirishga asoslangan. Foydalanuvchi mavjudligini aniqlash va bashorat qilish, bu darajada, faoliyatni aniqlash va bashorat qilishning umumiy muammosining alohida holati ekanligini osongina sezish mumkin.

O'tgan holatlar haqida ma'lumotni kiritish uchun eng keng tarqalgan yondashuvlardan biri Bayes tarmoqlari yoki aniqrog'i, Yashirin Markov Modellari (HMM) dan foydalanish orqali ehtimollikdir. Eng oson HMM an'anaviy sxema bo'lib, sensorli dalillar uchun o'zgaruvchilar to'plamining qiymatiga ta'sir qiluvchi holat o'zgaruvchisi bilan tavsiflanadi, bu erda ma'lum bir holatda bo'lish ehtimoli faqat oldingi holatga bog'liq. Ushbu sxemaning misoli, [Lu va boshqalar tomonidan qabul qilingan. 2010], 12-rasmda ko'rsatilgan. Taklif etilayotgan model uyning turli muhitlarida va asosiy kirish eshigi oldida o'rnatilgan harakat va eshiklar holatini aniqlash uchun oddiy sensorlardan foydalanadi. Olingan ma'lumotlar birlashtirilishi mumkin

ACM Computing Surveys, jild. V, ÿ N, A maqola, nashr etilgan sana: YYYY yanvar.

Binolarda energiya tejamkorligi uchun intellektual boshqaruv tizimlari: tadqiqot ^{A: 23}

7. 
   rasm. Oddiy Yashirin Markov modeli; foydalanuvchining joriy faoliyati (yt) aÿ sensorli o'qishlar to'plamini (xt) ta'minlaydi; faoliyatdan ikkinchisiga o'tish ehtimoliy holatga o'tish modeli bilan ifodalanadi.
   

uyning yashash holatini taqsimlash ehtimolini taxmin qiluvchi HMM orqali foydalanuvchining odatiy xatti-harakati namunasi (Uyda, faol va uyqu). Bilan birga [Thanayankizil va boshqalar. 2012] va [Mozer 1998], u ideal BMSga yaqinroq o'xshash taklifni ifodalaydi, garchi uning diqqat markazida sun'iy yoritishni hisobga olmaganda, faqat HVAC tizimiga qaratilgan.

Shunga o'xshash model [Kuk 2010] va [De Paola va boshq. 2011]; ikkinchi holatda, HMM ham xonaning bandlik darajasini, ham yashovchilarning taxminiy sonini hisobga oladi.

Klassik yondashuvga nisbatan HMM larga ko'plab o'zgartirishlar adabiyotda taqdim etilgan. [Duong va boshq.

LOSHA
2005], Yashirin yarim-Markov modeli taqdim etilgan bo'lib, u faoliyatning mumkin bo'lgan davomiyligini aniq hisoblaydi. Inson faoliyatini aniqlashning yana bir varianti inson xulq-atvorining tabiiy murakkabligini aks ettiruvchi ierarxik HMMlarni ko'rib chiqadi [Nguyen va boshq. 2005]. [Erikson va boshq. 2011] kirish sifatida kameralar to'plamidan olingan tasvirlarni qabul qiluvchi Markov zanjirlariga asoslangan modellardan foydalanish taklif etiladi. Faollashtirilgan strategiyalar juda murakkab bo'lishiga qaramay, foydalanuvchi shaxsiy hayotiga jiddiy tahdid soladigan kameralardan foydalanish tufayli ularning intruzivligi ancha yuqori.

Ba'zi takliflar HMM-dan ma'lumotlarni qidirish algoritmlari bilan birgalikda harakatlar ketma-ketligini taxmin qilish uchun foydalanadi. Bu [Rashidiy va boshqalar. 2011], u vaqt o'tishi bilan takrorlanadigan harakatlar bilan bog'liq bo'lgan eng tez-tez uchraydigan hissiy hodisalar ketma-ketligini aniqlash uchun ma'lumotlarni qidirish usullariga asoslangan faoliyatni aniqlash usulini taklif qildi. Bunday ketma-ketliklar bir nechta HMM to'plamiga kirishni ta'minlaydi, bu esa eng mumkin bo'lgan harakatlar ketma-ketligini aniqlash imkonini beradi. Amaldagi ma'lumotlarni qazib olish usullari avvalgi ishiga tayanadi [Das va boshqalar. 2002] kelajakdagi eng ehtimoliy harakatlarni bashorat qilish uchun joriy sensorli hodisalar ketma-ketligi va tizim tarixi o'rtasidagi potentsial yozishmalarni aniqlash uchun ketma-ketlikni moslashtirish yondashuvini qabul qildi.

Yakuniy mulohaza sifatida shuni ta'kidlaylikki, ideal BMS dizayni prognozli energiyani tejash imkonini berishi kerak, bu juda murakkab, ammo past intruzivlik bilan. Shu maqsadda biz eshik va derazalar holatini kuzatish uchun tovush sensorlari, harakat detektorlari va sensorlarni qabul qilishni taklif qilamiz. Bundan tashqari, maqsadli sensor infratuzilmasi energiya monitoringi va foydalanuvchi harakatlarini kuzatish uchun aktuatorlarning holatini qo'lga kiritish imkonini beradi va shu bilan uning afzalliklarini aniqlaydi. Bunday sensorli infratuzilma foydalanuvchi mavjudligi haqida ma'lumot to'plash uchun ham foydalaniladi. Muhokama qilingan usullar orasida eng qiziqarli takliflardan biri bu HMM-ga asoslangan algoritm bo'lib, u foydalanuvchi xatti-harakatlarini bashorat qiladi va ma'lumotlardagi ichki noaniqlik bilan kurashadi.

2. 
   Energiyani tejash siyosati bilan integratsiya. Foydalanuvchi mavjudligi haqidagi ma'lumotlar odatda aktuatorlarning holatini faol ravishda o'zgartirish uchun ishlatiladi. Biroq, adabiyotda bir nechta asarlar mavjud bo'lib, unda bunday ma'lumotlar faqat foydalanuvchilarga kontekstli fikr-mulohazalarni taqdim etish uchun ishlatiladi. Masalan, mualliflar [Kobayashi va boshqalar. 2011] undan oddiy qoidalar bilan faollashtirilgan bildirishnomalarni ishga tushirish uchun foydalaning, masalan, “agar foydalanuvchi mavjudligi aniqlanmasa va chiroqlar yonib tursa, foydalanuvchiga bildirishnoma yuboring”. Keyinchalik, aktuatorlarni boshqarish mobil qurilmalar orqali tizim bilan o'zaro aloqada bo'lishi mumkin bo'lgan foydalanuvchiga beriladi.
   

Atrof-muhit holatini boshqarish uchun foydalanuvchi mavjudligi haqidagi ma'lumotlardan foydalanadigan eng oddiy tizimlar reaktiv tizimlardir. Ular ma'lum bir sezgir stimulga darhol reaksiyaga kirishadilar

ACM Computing Surveys, jild. V, ÿ N, A maqola, nashr etilgan sana: YYYY yanvar.