1.一种用于多区域空间的协同能量管理系统，所述协同能量管理系统包括：
多个环境传感器，所述多个环境传感器被定位为遍及所述多区域空间；
自适应学习系统，所述自适应学习系统从所述环境传感器收集环境数据，并且生成使历史环境数据与HVAC设置相关的相关性模型；以及
优化系统，所述优化系统利用所述相关性模型、从所述多区域空间内的多个居住者接收的所输入偏好、以及能量使用目标来定期地生成用于控制用于所述多区域空间的HVAC系统的新HVAC设置。
2.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，所述系统还包括使用报告系统，所述使用报告系统针对所述多个居住者中的每个生成个体化定价信号。
3.根据权利要求2所述的协同能量管理系统，其中，所述使用报告系统利用由于所选居住者的温度偏好而对一组共同居住者引发的不适成本和所述多区域空间适应所述居住者的所述偏好的增量能量成本。
4.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，所述系统还包括用户位置追踪系统，所述用户位置追踪系统确定针对所述多个居住者中的每个的位置信息，所述位置信息由所述优化系统来使用。
5.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，其中，所述优化系统包括一致性算法，所述一致性算法利用使每个居住者的不适函数和所述多区域空间的总能量成本函数这两者最小化的最小化函数。
6.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，其中，所述HVAC设置包括温度设置。
7.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，其中，从远程运行的应用程序接收所述偏好。
8.根据权利要求1所述的协同能量管理系统，其中，优化系统还利用对所述多区域空间的环境行为建模的热传递模型。
9.一种提供多区域空间中的协同能量管理的方法，所述方法包括以下步骤：
从所述多区域空间中的传感器收集环境数据，以生成使历史环境数据与HVAC设置相关的相关性模型；
从所述多区域空间内的多个居住者接收偏好；
接收针对所述多区域空间的能量使用目标；
利用所述相关性模型、偏好以及能量使用目标，通过一致性算法计算针对所述多区域空间的新HVAC设置；以及
将所述HVAC设置应用于与所述多区域空间关联的HVAC系统。
10.根据权利要求9所述的方法，所述方法还包括以下步骤：针对所述多个居住者中的每个生成个体化定价信号。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，每个个体化定价信号基于由于所选居住者的温度偏好而对一组共同居住者引发的不适成本和所述空间适应所述居住者的所述偏好的增量能量成本。
12.根据权利要求10所述的方法，所述方法还包括以下步骤：确定针对所述多个居住者中的每个的位置信息，所述位置信息由所述一致性算法用来计算所述HVAC设置。
13.根据权利要求10所述的方法，其中，所述一致性算法利用试图使每个居住者的不适函数和所述多区域空间的总能量成本函数这两者最小化的最小化函数。
14.根据权利要求10所述的方法，其中，所述HVAC设置包括温度设置。
15.根据权利要求10所述的方法，其中，从远程运行的移动应用程序接收所述偏好。
16.根据权利要求10所述的方法，其中，计算所述HVAC设置包括：使用对所述多区域空间的环境行为建模的热传递模型。
17.一种存储在计算机上的可读的计算机程序产品，在所述计算机程序产品由计算机系统执行时，提供多区域空间中的协同能量管理，所述计算机程序产品包括：
从所述多区域空间中的传感器收集环境数据以生成使历史环境数据与HVAC设置相关的相关性模型的程序代码；
从所述多区域空间内的多个居住者接收偏好的程序代码；
接收针对所述多区域空间的能量目标的程序代码；
利用所述相关性模型、偏好以及能量目标通过一致性算法计算针对所述多区域空间的新HVAC设置的程序代码；以及
将所述HVAC设置输出到与所述多区域空间关联的HVAC系统的程序代码。
18.根据权利要求17所述的程序产品，所述程序产品还包括用于针对所述多个居住者中的每个生成个体化定价信号的程序代码。
19.根据权利要求18所述的程序产品，其中，每个个体化定价信号基于由于所选居住者的温度偏好而对一组共同居住者引发的不适成本和所述空间适应所述居住者的所述偏好的增量能量成本。
20.根据权利要求17所述的程序产品，所述程序产品还包括用于确定针对所述多个居住者中的每个的位置信息的程序代码，所述位置信息由所述一致性算法用来计算所述HVAC设置。
21.根据权利要求17所述的程序产品，其中，所述一致性算法利用视图使每个居住者的不适函数和所述多区域空间的总能量成本函数这两者最小化的最小化函数。
22.根据权利要求17所述的程序产品，其中，所述HVAC设置包括温度设置。
23.根据权利要求17所述的程序产品，其中，从远程运行的移动应用程序接收所述偏好。
24.根据权利要求17所述的程序产品，其中，计算所述HVAC设置包括：使用对所述多区域空间的环境行为建模的热传递模型。