用于控制建筑物内的环境管理系统的方法和设备与流程

本发明涉及一种用于控制建筑物内的环境管理系统的方法和设备。

背景技术：

许多关于能量和环境管理的文献集中在能量消耗和使用、装置效率以及作为机器人的人的简单模型上，其中它们具有提前已知的日常程序，以及通过在其住所处设置单个恒温器描述的舒适参数。这可以被看作是以下一种尝试：按照满足严格规定的挑战需求的方式，通过能量消耗而不是活动目的，将人们特征化为工程系统的组件。

文献的其他部分描述了就动机和行为变化而言的能量使用。这可以被看作是以下一种尝试：以使得修改他们公用能量政策目标的行为的方式将他们表示为社会的成员。虽然这些本身并不是错误，但它们并不能捕获到人类行为和需求以及特别是良好设计的建筑物环境管理体系(bems)，尤其是家庭环境管理体系(hems)，可以更好地满足他们需求方式的丰富性。因此，考虑到前述内容而设计本发明。

为了简洁起见，说明书仅称作hems。应当理解，本发明可以被应用于任何bems，而不仅仅是hems。

技术实现要素：

根据本发明的第一方面，定义了一种如权利要求1所限定的操作建筑物内的环境管理系统的方法，该方法包括：监视建筑物内的家电使用情况；确定作为居民特性的家电使用情况模式；创建和存储包括由居民使用的家电使用情况模式在内的居民的个性信息；基于将检测到的家电使用情况与居民的存储个性信息的比较来识别与居民相关联的期望家电使用情况模式；以及根据所述个性信息操作环境管理系统以对建筑物中的环境进行控制。

因此，本发明的实施例使得要使用的家电使用情况模式(即居民活动数据)能够影响hems。这是一种用于按照为人们递送更好结果的方式来捕获和使用关于这些人们的活动(例如使用能量和水)的信息的新颖方法。结果可以包括舒适度级别(例如，与加热或通风有关)、预算管理或交互风格。

在本发明的上下文中，术语“个性信息(persona)”被用于表示建筑物的典型个体居民的特性或行为模式集合。个性信息可以被认为是用户简档。

个性信息可以包括行为数据(例如与家庭活动有关)、需求描述(例如，人们的活动背后的关键驱动因素是否基于关系、舒适度、卫生、资源或稳定性)和交互样式(例如，他们是否更喜欢来自控制系统的菜单、图表、数字、文本或提示)。

hems将通过继续监视和检查并且比较活动模式(或个性信息)与其他行为模式(或个性信息)来不断了解居民行为的微妙之处。随着更多的数据被聚集，可能性就是识别更多的家电使用情况模式，并且这可以被用于改变或改善被存储在居民个性信息中的典型特性。此外，可以通过随着更多的数据被收集来将进一步的因素与人类行为相关(即与他们的需求或交互样式有关)开发个性信息本身。

通过比较人物个性信息，可以将具有类似特性的个性信息分组成聚类，并基于相同聚类中其他人的典型行为模式推断居民可能的行为。例如，经常洗手的人也可能倾向于比其他人更频繁地淋浴。因此，这些特性可以形成特定个性信息聚类的基础，并且可以推断出关于他们的需求和/或交互样式的进一步细节。另一个个性信息聚类可以是包括倾向于严格控制房屋温度的人的组，并且可以确定出属于该聚类的人对于能量使用的规划和调度具有很高的需求。

如果在多维相空间中表示大量人(及其个性信息)的特性，则可以基于差异的显著维度来识别有关特性的聚类以及被指派给这些聚类的人。这些维度可以被描述为行为的驱动因素，并且可以包括关系、舒适度、卫生、资源、稳定性及其他。目前的驱动因素是基于通过消费者研究而识别的因素，但是一旦中央服务器拥有来自成千上万hems的人的信息，驱动因素和聚类将是多维度分析的问题。

申请人期望中央服务器将能够识别uk人口中的大量聚类。一些聚类有成千上万的成员，且其他只有几千个。可能会有成员数十万以上的几百个聚类，在某个地方占三分之二到四分之三的人口。在安装了大量的hems之前，统计学力量不足以辨别密切有关的聚类。

监视建筑物内的家电使用情况的步骤可以包括：测量与公用设施相关联的至少一个性质，以确定公用设施使用情况并识别期望产生这样的公用设施使用情况的一个或多个家电使用情况模式。该方法可以包括将最近的数据与历史数据进行比较和/或比较从多个建筑物收集的数据。该方法可以包括使用在特定时间(即，日、月、月、年)处或在具有一个或多个其它家电使用情况模式的特定顺序中发生的家电使用情况模式的可能性相关联的概率。该方法可以包括首先将最可能的家电使用情况模式与测量出的数据进行比较。这有助于减少计算大小和复杂性，并可加快获取测量出的数据与假设的家电使用情况模式之间良好匹配的过程。

可以以任何合适的方式来执行监视建筑物内的家电使用情况的步骤，但是在特定实施例中，这可以根据申请人的共同未决的专利申请(参考文献：pb148162gb)中描述的发明，其通过引用并入本文。在这种情况下，监视建筑物内的家电使用情况的步骤可包括：监视两个或多个公用设施并测量与每个公用设施有关的一个或多个特性以提供标识其的输出信号；以预定的时间间隔监视每个输出信号的状态的变化；以及组合来自每个公用设施的输出信号的数据，以识别一种或多种家电使用情况模式。正如在该共同未决申请中所解释的那样，行为模式的统计数据可以帮助识别电器。例如，在上午1点至6点之间分散的不同时间处的操作中的电动机不可能是真空吸尘器。然而，在失眠症的情况下，可能会在夜间很可能发生打开加热器、泡一杯茶以及接通电视机(以及有些失眠者可能实际上在夜间使用真空吸尘器)的模式。新安装的hems可以将居民的典型活动模式与其他活动模式相匹配，并因此以(可能)两个数量级增加家电是真空吸尘器的后验概率。

确定作为居民特性的家电使用情况模式的步骤可以包括识别建筑物的居民并且确定与该居民相关联的行为模式。识别居民的步骤可以包括以下中的一个或多个：用户输入；参考居民时间表；识别与居民相关联的无线签名(即，经由移动装置)；或识别与居民相关联的特定行为模式。

为了确定与该居民相关联的行为模式，该方法可以包括学习周期，借以系统在一段时间内监视家电使用情况以便识别循环的家电使用情况模式。

个性信息还可以包括可以通过用户输入获取的用户数据和/或从用户与系统的交互获得的信息。

根据个性信息操作环境管理系统的步骤包括以下中的一个或多个：i)检查居民的偏好并且调度/重新调度加热/热水程序以考虑这样的偏好；ii)适配所述环境管理系统的用户界面；以及iii)将家电使用情况的最近模式与家电使用情况的历史模式进行比较，以预测一段时间(例如，几个小时至几天)内的居民需求。偏好包括调度标准、预算标准或房间优先级。

在每个个性信息中，期望针对每个居民特性的家电使用(“工作流程”)模式具有前瞻性预测价值，这使hems能够更好地满足需求，特别是针对像在不同时间处具有不同成本并提前通知递送的加热和热水之类的服务。

因此，环境管理系统可以使用个性信息来预测未来的环境要求，并且可以适应于满足所述要求。

可以操作环境管理系统以使居民的不满意度降到最小。这可能是包括本发明的hems的首要目的。

个性信息可以包括与个性类型有关的信息。

个性信息可以包括居民更喜欢与hems和/或装置交互的优选交互样式。创建个性信息和/或对个性信息进行聚类的步骤可以包括统计分析。

该方法可以包括将居民的家电使用情况模式与针对相同或其他建筑物的其他居民确定出的家电使用情况模式进行比较。

当在建筑物内识别两个或更多个的居民时，hems可以尝试将家电使用情况模式归因于个体居民，作为他们自己的动作，或作为满足共享需求所需的一部分活动共享。共享的需求可以包括洗衣、家务、安全、舒适度(即加热)等。

当在建筑物内识别两个或更多个居民时，可以比较他们的个体个性信息，并且控制环境管理系统以使每个居民的不满意度减少到最小。

识别与个体居民相关联的家电使用情况模式的步骤可以包括识别个体居民何时离开建筑物，并且接下来可能何时返回建筑物。

环境管理系统可以包括被配置为适应用户的优选交互样式的用户界面。这可以(最初)从居民的个性信息(例如，基于活动模式、需求/优先级、控制方式(即委托者或管理者)或个性)得出，也可以通过居民与本地控制系统(例如，恒温器、恒温散热器阀(trv))和/或hems控制系统本身(例如，通过采用/选择或配置控制操作)的交互来了解。交互样式可能是例如图表驱动、数字驱动、菜单驱动、文本驱动或提示驱动。无论如何应该理解，系统应用了数据的系统分析来适配用户界面。

每个居民的个性信息可以是可携带的，使得当他们在另一建筑物(例如在假期或被重新定位之后)时可以使用个性信息。因此，个性信息可以被认为是可携带的能量用途个性信息。

在实施例中，保护与特定个性信息或聚类相关联的个体的身份。这是因为个性信息和聚类的细节可能会非常敏感。例如，应该以保护个体身份的方式并将聚类的参数视为数学描述而不是价值判断来进行聚类。聚类具有重大的学术和政治兴趣，以及识别命名个体的个性信息会在商业上有价值。中央服务器不应能够标识个体的个性信息，并且只有在他们了解影响的情况下，才应该帮助个体获得第三方的个性信息的访问权且只是为了交换他们重视的东西。

聚类的典型个性信息是一个非常强大的营销工具，不仅产品、服务或政策开发者会了解消费者需求的模式，并且有一些支付意愿的证据，他们还将就如何传送价值取向而具有初步指导。这对消费者来说可能是非常有益的，但是他们会需要确保他们的利益受到系统设计的保护。

根据本发明的第二方面，提供了一种如权利要求26所限定的用于操作建筑物内的环境管理系统的设备，该设备包括：用于监视建筑物内的家电使用情况的设备；以及处理装置，其被配置为确定为居民特性的家电使用情况模式、创建和存储所述居民的个性信息，其包括居民的家电使用情况模式、基于将检测到的家电使用情况与居民的存储个性信息的比较来识别与居民相关联的期望家电使用情况模式、以及根据个性信息来操作环境管理系统以对所述建筑物中的环境进行控制。

根据本发明的第三方面，提供了一种包括根据第二方面的设备的建筑物环境管理系统。

本发明的第二和第三方面可以包括以上关于本发明的第一方面描述的任何特征。

附图说明

现在将仅借由示例，通过参考附图的图来描述本发明的实施例，在附图中：

图1示出根据本发明的实施例的家庭环境管理系统(hems)的各种功能的示意图；

图2图形地表示热舒适度模型；

图3示出不同居民的舒适度区域变化；

图4示出示例洗碗机工作过程的用户动作、组件和公用设施使用情况；

图5示意性地示出了根据本发明实施例的个性信息的数据结构；

图6示意性地说明了居民可以在建筑物中执行的hems相关活动的组织；

图7示出了根据本发明的实施例的hems可以以每天为基础执行的步骤的流程图；以及

图8示出了将工作流程指派给个体居民的流程图。

具体实施方式

本发明的实施例认识到，人们具有关于他们与能量使用情况的相互作用的三个关键领域：

1)他们使用诸如能量和水等的公用设施的动作背后的根本动机。

2)他们承担的具体家电使用情况模式(即工作流程)。

3)他们想要与整个系统(包括与相同建筑物的其他居民和hems本身)、即社会和物理界面的接合方式。

本发明的方面涉及个体花费其大量时间所处的住宅的家庭环境管理系统(hems)如何可以捕获和使用他们的个性信息，以及如何可在其他情况下应用该个性信息，包括hems如何可以使用新居民的个性信息(随着时间的推移，已被另一个住宅中的兼容hems捕获到)。

hems是bems的一个特别重要的示例，这是因为人们期望与其他地方相比，具有对家庭环境更大的影响力和参与度，并且大多数人在家比在其他建筑物中花费更多的时间。由于这些原因，本文档的其余部分将描述本发明对于hems的应用。然而，本领域技术人员将会看到本发明的实施例可以如何被应用于其他建筑物中的bems(尽管关于居民的个性信息的了解对于hems而言可能是更容易的，而非家庭建筑中的bems可能在平衡不同居民的需求时发挥更大的作用)。

在图1中以高级别安排根据本发明的实施例的hems10的功能。因此，hems10包括自适应用户界面12，其包括本发明的个性信息。此外，hems10包括家电识别模块14(如申请人的共同未决申请pb148162gb中被详细描述的)以及与建筑物物理16、预算管理18、调度的不确定性20和舒适微环境22有关的模块。还有设置支持工具26和可选的安全模块24。应当理解，hems10的不同功能区域不需要在如图所示的分离模块或单元中被提供，而可以部分地或完全地被集成到hems10系统中。此外，每个hems10将包括本地数据存储设施(未示出)。此外，每个单独的hems10将经由网络而被链接到将包括中央数据存储装置和处理设施的中央服务器(未示出)。

在建筑物中能量被用于什么？

在任何住宅内，居民使用能量来递送许多服务以满足他们的需求，例如清洁自己和他们的衣服、照明建筑、娱乐、保暖、烹饪和保存食物等。除了能量之外，hems还监视水使用情况并且可以监视诸如通信等的其他服务。水的使用对在某些实施例中使用其被包括在个性信息中的服务的许多能量是非常重要的。其他服务可以以对技术人员清楚的方式而被包括，但不会被明确描述。这些服务的使用被描述为对生活重要甚至至关重要的、可以通过家电使用情况模式而被识别的、被称为工作流程的活动、东西。

能量使用的驱动力

虽然上述能量服务需求是常见的，但人们的心理学和生理学对他们如何思考和使用它们以产生显著差异会有影响。例如，一些人主要关心照顾其他；一些人会把调大室内恒温器看成自我放纵；一些人则关心清洁和资源的使用；一些人期望他们的家提供一个舒适的环境和支付其花费多少；以及一些人具有由热水浴或温暖的房间等来放松的健康问题。

在单个建筑物内，居民住宿的目的在于他们如何共享空间并使用家电。这可能导致质疑一个人是否比在较冷的房间中的另一个人更舒适；一个人是否更关心费用和负担能力；或家庭中是否存在病人或小孩。不同身体、生理、心理和社会因素之间的相互作用导致家电使用情况的主要差异。即使在建筑物和家庭团体看起来类似的情况下，众所周知，能量使用可能会有巨大的不同，而没有一套简单的解释。在某些情况下，经济学可能是一个驱动参数，其中人们被迫对被包装在“加热或吃饭”阶段中的生活必需品做出艰难的选择。然而，在大多数情况下，经济原因是影响居民的心理学和社会相互作用的更次要因素。

舒适和友好地实现舒适

在任何时候，个体的舒适度体验取决于一系列的身体、生理和心理因素。服装、活动级别和舒适度之间存在很强的关系，如图2所示，其示出了基于由p.o.fanger开发的并且改编自vanmarkenlichtenbeltetal.：″coldexposure-anapproachtoincreasingenergyexpenditureinhumans"；trendsinendocrinologyandmetabolism(2014)的热舒适度的预测平均投票(pmv)模型的新陈代谢率与外界温度的曲线图30。

能量支出跨热中性区(tnz)(在下临界温度(lct)和上临界温度(uct)之间延伸)以基础新陈代谢率(bmr)来休息，其中热量通过血管舒张和血管收缩而被消散。当温度降到下临界温度(lct)以下时，颤抖性产热(nst)以及不颤抖性产热(st)发生。高于上临界温度(uct)也会发生能量支出的增加。更广泛范围的温度(比tnz)描述了热舒适区(tcz)，从lct以下延伸到uct。

人们可能会因为他们的活动模式或服装而感到热或冷，或者他们可能改变他们的活动模式和/或服装以改善舒适度。调整他们的hems上的加热设置可能是对不舒服的第一响应或者他们从未做过的事情。

个体具有不同的响应，即使在如图3所示的受控和标准化的情况下，其示出了从jacquotetal.：“influenceofthermophysiologyonthermalbehavior：theessentialsofcategorization”；physiologyandbehavior(2014)获得的不同居民的舒适度区的曲线图。图3中的黑色圆圈示出了16名女性受试者的中性外界温度范围的极限，每个女性受试者在健康、年龄、身高、身体质量、体重指数、身体脂肪量、肌肉和表面积方面均相当。曲线图上的白色圆圈示出了每个个体的中值外界温度，并且虚线示出了由人口平均投票(pmv)模型预测的所有可接受热环境的边界(在约21.5摄氏度和25.5摄氏度之间)。

如图3所示，人们具有不同的舒适度体验且对其不同的态度，一些人在宽范围的温度(即，受试者3和9)上感到相对地满足，但是其他人具有非常窄的舒适度区域(即受试者12和6)。应当理解，这样的差异可能导致“恒温器战争”，其中每个受试者希望满足其自身的舒适度级别。例如，满足受试者12可能是具有挑战性的(因为它们的狭窄的舒适度区域)，但是与受试者3组合似乎相对容易，这是因为受试者3具有包含受试者12的舒适度区域的广泛舒适度区域。尽管如此，如果受试者3希望负责“恒温器”并将温度设置在受试者12的舒适度区域之外，则可能存在冲突。类似地，单独地满足受试者9或受试者8应该相对容易(因为它们都具有相对宽的舒适度区域)，但是如果他们共享住宅，则满足可能取决于将hems的控制动作与他们的个性之间的相互作用相匹配，这是因为他们的舒适度区域只有部分重叠。换句话说，如果一个受试者在加热控制方面比另一个受试者更为主导，则hems应该从他们的个性信息中认识到这一点并相应地调整温度。

潜在的优点

本说明书强调了根据本发明的实施例的hems的巨大潜在价值，如果能更划算地更好地满足人们的能量服务需求，以及还强调了在递送由许多不同消费者在不同情况下所重视的结果时值得考虑的挑战。有一个悖论，试图将个体归纳到机器人或社会政策的对象会产生不良的意想不到的后果，而集中于更好地理解和满足他们的需求可使系统的工程元件能够更好地与消费者一致。

根据本发明的实施例，可以为hems创造机会的另一种情况是在家电更换中。考虑到家庭中每个居民的活动模式，hems可以为新家电采取规范和工作过程，并进行成本效益分析。尽管乍一看这看起来似乎是实际经济学中的一个简单的练习，但是或许更多的是图1的家电识别和预算管理模块14、18的主导，与用户的交互是通过自适应用户界面12，其可以从他们的个性信息理解到对于用户什么是重要的(即用户是否想要驱动评估，还是从hems中寻找建议和见解)。例如，总是在洗碗机上运行eco程序的用户在新洗碗机上具有与始终运行intense(并且对卫生具有高需求)的用户不同的值。总是使冰箱的门打开的四年的家庭需要具有高效的制冷循环的冰箱，而门只不频繁地打开的情况下的冰箱需要一个保温性好的家庭。在一些实施例中，hems甚至可以根据价目表对热质量进行估计，以了解如何使用智能装置中的灵活性来减少公用设施账单。具有高负担能力和资源分数的用户可能对成本/利益分析感兴趣；而具有高资源分数的用户更有可能关心浪费和效率；而且对于所有这些具有低分数但是对舒适度和卫生具有高分数的用户会关注表现，特别是如果他们住在家庭团体中并且具有很高的关系分数。

居民需求

本发明的实施例涉及应用了从社会、心理和身体理论以及未发表的研究中开发的方法，以收集和使用来自每个住宅的信息并且在住宅之间还进行比较以增加hems与其所有者/用户需求的一致性。尽管热舒适度被用作一个重要的问题示例，但需求延伸远远超出个体的热舒适度。例如，清洁和通风行为通过气味在生理上有关并且通过在人口中可被认识到地广泛不同的需求还在心理上有关。正如人们具有个体热舒适度需求，他们对不同气味具有广泛不同的敏感度，并且研究预测了这些因素也与其他较少的身体需求相关(例如，与情感需求，诸如情绪需求、状态或稳定性的需求有关)。

以“恒温器战争”为例进行描述，但是本领域技术人员会意识到主导顺从行为、青少年反叛、培育和育儿行为、共享空间和个体空间感等的重要性，并且这些属性都可以被包括在个性信息中，这样他们在hems的操作中可以被考虑。

虽然使用技术语言来描述这些问题是方便的，但系统的设计集中于有效地满足人们的需求，包括保护他们的隐私和自尊。显示了个体与人口规范的显著差异的分析不是关于他们的价值判断。该系统以观察和评估居民的行为以及人们如何满足他们的需求为基础，以为了帮助他们更容易地、更负担得起地并且以令他们感觉到控制和安全的方式来满足他们。

本发明的实施例使得hems能够从其新进的概念结构中了解和适应，使得消费者对hems的某些模式和响应的满意度随时间而改善。虽然通过传统的数据分析学技术可以提取最重要的关系，但建筑物物理的隐藏系统、居民生理状态和心理状态的复杂性和微妙性使得黑盒子方法不能成功地解释由这里描述的分析所提供的微妙线索。在hems中的处理器(即数学引擎)正在寻找模式，但这些可能基于关于期望模式、并且特别是他们的意图(或重要性)的先验假设。

工作流程、工作过程和家电数据

申请人的共同未决的专利申请(参考文献：pb148162gb)详细描述了一种监视建筑物内的家电使用情况的方法，该方法包括监视两个或更多个公用设施并测量与每个公用设施有关的一个或多个特性以提供表示其的输出信号；以预定的时间间隔来监视每个输出信号的状态的变化；以及组合来自每个公用设施的输出信号的数据，以识别一种或多种家电使用情况模式。

家电使用的模式可以包括工作过程和/或工作流程。工作流程包括与特定活动相关联的一系列家电使用情况，诸如：i)烹饪：打开灯、填满锅、接通炊具、接通抽风机、将食物从冰箱中取出、使用炊具、冲洗盘子；或ii)洗澡：接通灯、放水洗澡、切断灯、接通灯、使用吹风机、切断灯。工作流程可以包括一个或多个工作过程，其涉及特定家电(例如灯、洗衣机、浴室和电视机)的操作方式。例如，吹风机通常会具有不同的热量和风扇设置，并且每个组合构成特定的工作过程。所有这些能量和水使用装置(即家电)的操作提供了居民共同要求的服务。

图4示出了用于包括组件42的洗碗机的特定工作过程40。每个单独的洗涤程序循环将构成不同的工作过程40并且诸如加热器、泵等的元件将是部件42。应当理解，用户动作44被要求用脏的盘子来填充家电、打开电源、选择并启动程序(例如，工作过程40)并随后关闭电源并清空盘子，尽管这些步骤中的许多步骤是顺序独立的。在公用设施使用情况方面，实际电力使用情况46和水使用情况48的签名取决于所选择的工作流程40(即程序)，并由系统监视。

hems尝试消除个体灯具的差别，以确定每个灯的公用设施使用情况签名，以便确定每个灯的位置。

系统使用来自设置程序和来自与居民的其他交互的信息来试图并识别由一个个体或者是导致差别的那些人(即，不能被确定的居民)或团队努力明确地驱动的工作流程。例如，在本发明的实施例中，系统试图识别执行图4中的工作过程40的居民和/或如果其被认为是共享活动(即，在家庭中)，则可以将工作过程40的共享分配给每个相关居民，并将该信息存储在他们相应的个性信息中。

除了由单独hems捕获到和存储的工作流程、工作流程和家电数据之外，设想在许多实施例中，存在包括跨许多住宅获取的这样数据的中央数据库。在申请人的共同未决专利申请(参考文献：pb148162gb)中详细描述了该数据如何可以被捕获到并且被分析以识别工作流程、工作流程和家电。

此外，在本发明的实施例中，hems通过其自适应用户界面聚集关于每个用户更喜欢的交互样式的线索以为了使用其服务、并且聚集关于环境偏好的线索。

个性信息数据

根据本发明的实施例，个性信息可以包括类似于图5所示的数据结构50。因此，每个个性信息可以包括在第一级别处的个性信息数据52、在第二级别处的行为数据54、需求描述56和交互样式58以及在第三级别中的其他类别数据。例如，行为数据54可以包括工作流程统计数据60、活动数据62和占用模式64。需求描述56可以包括关于驱动因素66(即关系、舒适度、卫生、资源、稳定性)、以及证据和显著性68的信息。交互样式58可以包括关于系统70和人们72的信息。下面更详细地描述这些信息中的每一个，但是应当理解，数据结构50是可扩展的，使得可以将附加信息并入到图5所描述的当中。类似地，一些系统可以利用比图5所示的数据更少的数据而进行操作。

尽管在图5中未示出，但是数据可以根据数据层相对于个性信息的整体准确性以及因此hems的性能的相对重要性而被组织在层级中。例如，行为数据54的层级可以包括：i)占用模式64；ii)活动数据62；和iii)工作流程统计数据60。

个性信息数据52可以包括关于个体的、hems可用的所有信息，诸如姓名、年龄、性别、电话号码、电子邮件地址、关键关系，所选择的图标(如果相关)等。该信息中的一些落入认可的类别，像上面的示例，并且一些可能是不被认可的信息。随着时间的推移，许多提供关于自己的类似信息的用户可以创建与其他参数多变量非线性相关的新的认可类别。

行为数据54可以包括为个性信息做贡献(或正在为个性信息做贡献)的每个建筑物/hems的数据。因此，行为数据54可以包括在每个建筑物基础上的特定工作流程统计数据60、在每个建筑物基础上的并且还作为跨建筑物的归纳的活动数据62、以及在每个建筑物基础上的占用数据64。以下更详细地描述这些类型的数据中的每个。

工作流程统计数据60可以列出利用个体识别的所有工作流程(这可以包括被共享的工作流程和具有引起差别的所有权的工作流程一例如，在存在实际属于个体的工作流程的相对低概率的情况下)。数据可以包括以一天中的时间、一周中的每天、以及具有与环境和季节性参数(例如室外温度、降雨量、日光时间等)的相关因素的频率。具体工作流程统计数据60可以包括关于个体工作过程参数的数据以及工作流程的个体工作过程要素之间的时间和空间关系。可以收集数据，使得个体工作流程可以具有包括定时和空间位置的参数分布，但是密切有关的工作流程可以通过活动类型(诸如图6描绘的那些)分级地、最终地被分组。例如，由个体进行的淋浴和烘干头发被紧密分组，即使它们是使用不同家电的活动，并且每个可能包括导致多个不同工作流程的不同的可能的工作过程。洗澡然后使用吹风机类似地被分组在洗澡的活动下，其还包括淋浴。下面提供了关于如何可以开发这个层级的更多细节。

应当理解，在本发明的一些实施例中，hems需要一定程度的智能，允许其识别或了解新的工作过程和家电，并且将来这样构建更精确的个性信息和工作流程。

活动数据62将工作流程(或工作流程的一部分)分组在一起，例如，基于图6所示的类别。在该示例中，活动被分组在标题下，该标题包括个人卫生80、烹饪和饮食82、新鲜84、家务86、睡觉88、工作/爱好90、放松92、娱乐94、自主性活动96，后台活动98和未分配的活动100。为了简单起见，照明未被显示在图表上，但被包括在与特定位置和工作流程相关联的地方。运行水龙头可以与许多活动(诸如使用厕所、简单的洗手、填充桶以进行清洁等)相关联。

例如，在个人卫生80的标题下，存在与洗浴102、使用厕所104和洗手(不作为另一活动的一部分)106相关联的工作流程。在洗浴102中，具有与淋浴和烘干108、以及洗澡与烘干110相关联的不同工作流程。烹饪和饮食82可以分解成食物保存112、食物制备114和清洁餐具116，并且每个类别可以在特定工作流程中进一步被细分。新鲜84可以包括洗熨118(被细分为洗涤120和烘干122)和通风124(包括打开窗子126和机械通风口128)。家务可以包括与清洁130、草坪修剪132、浇水134和diy136有关的工作流程。睡眠88可以包括暖床138和卧室加热/冷却140。工作/爱好90可以包括房间加热/冷却142、it设备144、其他设备146。放松92可以包括房间加热/冷却148和电视设备150。

自主性活动96可以包括洒水系统、安全照明等，其中存在公用设施使用的清楚模式，特别是如果发生了房屋是否被占用。后台活动98可以包括看起来基本上恒定的所有公用设施使用情况，诸如备用电源使用、防盗报警器和其他始终处于开启状态的有效的自主性家电。然而，制冷更好地被包括作为食品保存112的一部分，这是因为它需要模式识别和整合过程以识别人的代理要素。未分配的活动100可以包括不能分配给另一个特定类别的所有公用设施使用情况，这是因为它们是不可识别的152或者仅仅因为它们不属于他们自己的类别并被分类为其他活动154(例如，打开远程车库门)。

可以作为与客人(过夜)和访客相关联的工作流程的持有者而提供娱乐94，客人与访客还没有被识别到hems，但hems识别了可能存在附加的居民(例如在聚会上)。在客人被识别到hems的情况下，他们可能被指派临时个性信息(其被保留，外一他们返回)，或者他们可以访问hems以使用现有的个性信息(例如，可以访问经由中央服务器而被连接的他们的家庭hems)。

所有活动62原则上可以被共享或是单独的。洗浴102或使用厕所104不可能被共享，而烹饪和饮食82很可能被共享，除非工作流程模式清楚地涉及制备和消费的孤立和个人行为。即使那样，也存在食品保存112和餐具清洁11中的被共享的要素，除非家里有单个居民。因此，数据在对每个居民的活动62和可被指派给一个居民的那些活动62的估计的利益共享之间被分离。

通风124与上述其他活动62略有不同，这是因为它可以是完全手动的(打开窗户/门126)，机械的128(或许具有手动激活，例如厨房抽风机)或完全被集成到hems中(并且因此具有可以直接识别用户干预和目标级别的输入，诸如在可接受的湿度范围或风扇在使用浴室后运行的限定时间段)。

关于hems10，来自图1的自适应用户界面12和家电识别14模块需要来自建筑物物理模块16的输入以通过热量和湿度平衡估计来识别通风的存在。通风活动可以被以下需求驱动：减少气味的感觉、减少过热、减少湿度或只是体验对自然环境更大的亲密感和访问。打开门窗的行为可能被风、降水和极低温度所压制。然而，一些人对通风具有非常高的需求，如由甚至在冬天的春寒期公寓中夜间风扇灯打开的实例所证实的。理论表明，这样的人也可能显示高于其他新鲜活动的模态级别84，并且可以被链接到与具有卫生驱动因素66的用户聚类。

与图5中的占用模式64相关联的数据块可以包括在一周中的时间和哪天并且随季节变化的任何模式，人们何时在建筑物中。它还可以包括与人已经在建筑中多久以及随一天中的时间有关的活动模式。分析可以识别如此良好被建立的以至于它们跨越多个活动62伸展的工作流程。例如，如果有人返回家庭、洗涤和改变、然后或者吃些东西并且看电视，或者出去并稍后返回，那么这些会被捕获为两种占用模式。除了包括工作过程的组合的工作流程之外，占用模式可以明确地包括工作流程的组合，工作流程包括位置点。在存在就其活动顺序而言在结构上有关的两个工作流程，但在其位置上是不同的情况下，它们被分组在一起。在自然语言中，这可能是一种占用的模式，其中人们回家并且在吃饭之前在套房中洗澡，而另一个更不频繁的模式，其中他们回家并在吃饭之前洗澡。在这种情况下，占用模式被视为相同的，但在工作流程和位置方面有详细的差异。因此，占用数据的结构是通过活动模式，但内容是通过特定的的工作流程。

可以跨被包括在居民个性信息中的所有建筑物来合成需求描述56。在某些实施例中，hems维护三个单独但有关的需求描述集合：当前状态，临时状态和长期需求。这反映了人们在不同情况下的行为不同，并且这样的变化可以是季节性的(例如，在极端情况下识别季节性情感障碍的影响，或者以更简单的级别识别冬季和夏季之间的不同行为)，每月的(例如，在能源使用节俭方面，紧接在发薪日之前和之后的不同行为)，每周的(例如，周末高兴，星期一沮丧)，或每日的(例如，晚上需要更多的温暖)。

目前的状态可能涉及从人进入建筑物以来聚集的证据，假设他们的生理或心理状态可能已经受到来自规范的诸如工作争论、剧烈运动、阳光灿烂的日子等因素的严重扰乱，使得他们的长期行为不是对目前他们的需求状态的良好预测。临时状态可以从最近的证据中发现，通常是一两个星期。这是基于以下假设：可以存在来自以前的长期规范的已经严重扰乱人的状态的疾病、财政困难、晋升、新的孙子等因素。统计上，hems寻找不连续的时刻，使得临时状态具有起点(由于逐渐的变化或有限的证据，其可能不会被明确定义)。长期状态可以表示过去一两年聚集的数据。在hems检测到不连续性的情况下，导致不同临时状态的假设，它开始寻找另一个返回至长期规范的不连续信号。因此，hems测量关于临时状态与长期规范之间看起来的显著差异。在某些情况下，似乎是暂时状态的可能实际上发出突然过渡到一个新的不同的长期状态的信号，这是由于重大的外部事件(例如，孩子的出生或慢性疾病，诸如被诊断患有糖尿病/心脏病发作)或有意识的生活方式变化(例如戒烟)。

本发明的实施例使用先验贝叶斯假设来得出关于正在执行什么活动以及由哪个居民执行的结论。这样的先验贝叶斯假设的结构并不假定当前和临时需求状态必然从与历史状态相同的人口中得出，尽管这是初始假设。此外，统计分析测试历史状态的参数是否以建议潜在过程符合中央极限定理的方式而被分配，或者测试假定潜在过程是混沌的，它们是否更好地被表示。在当前状态在统计学上是不寻常时的时刻被标记的显然不同的临时状态是强有力的信号。除了个人数据52之外，图5中每隔一个数据块的内容有助于在仅考虑数据的临时扩展的情况下不同的每个状态。

就根据直接消费者和心理研究以及来自许多hems的数据的统计分析确定的关键驱动因素66而言来描述潜在需求。数据的结构固有地是可扩展的，并且会遇到新的需求，这是因为hems的应用被扩展到数百万人，即使一些需求是非常罕见的。例如，图5中需求聚类的稳定性表示了符合性、不变性行为模式的需求。这可能包括仪式和重复行为，例如满足宗教或传统的需求或满足其他心理需求。如果统计数据显示存在仅与稳定性内的其他因素微弱相关的因素的子组，则子组可能会被拆分，并具有自然语言的仪式名称，成为主要需求并且也是吸收来自更强有力的相关的其他需求的因素，例如仪式卫生或个体和团体的其他重复行为。

由具有关于可以不涉及使用家电的元件的附加信息的活动来表示需求，例如通风活动可以包括风扇的自主性操作、风扇的手动操作或门窗的打开。与新鲜有关的卫生子组可以包括关于自主性操作的任何控制设置点变化、作为与促进自主性操作的活动有关的需求信号的信息；它还可以包括作为工作流程的工作过程组件的手动操作；窗口打开可以被构建物物理模块检测到，该建筑物物理模块注入到其作为有关活动模式的新鲜要求的一部分而被包括当中。根据情况，不断调整房间的温度可能会注入舒适度需求或关系需要。需求数据结构的驱动因素66包含这些结构关系，以及参数-多少，多长时间，什么方差等。通过相关联活动表达需求的频率和强度，在与人口规范相比时，使得能够对需要对于居民多么相对重要而进行加权。中央分析(由中央服务器执行)的一部分可能涉及分段，识别在某些人中强有关的需求聚类。例如，在先前关于来自稳定性和卫生的需求的潜在分离仪式的讨论的基础上，可以想象对所有三者有很大需求的小分段，其中强大的强化驱动了频繁和清楚的行为模式。可以想象另一个分段，其也是由仪式驱动的，但不是通过稳定性和/或卫生。虽然在这样住宅中的模式会与其他具有类似仪式的住宅有关，但是它们会变弱。事实上，正是这个分段的盛行导致仪式成为单独的驱动因素。

证据和显著性数据框68为关于需求的三个临时假设保持依据。具有针对需求的三个不同时间段集合认识到人们可能处于不同的状态，并且其潜在的状态可能会突然或随着时间的推移而改变。证据和显著性框63可以认识到，需求状态是基于关于部分证据的推测，并且在某些情况下，潜在需求可能比其他情况更强烈地出现。例如，与夏季相比，舒适度有关活动在冬季几乎不可避免地更突出。驱动因素数据框66强调并组织针对个性信息的某些活动(基于工作流程)，包括这些活动的参数，注入步骤之间的时间、设置或程序选择等。证据和显著性框68可以保持关于为什么驱动因素框66保持它所做的数据的关键信息。在新的环境中，hems可以使用驱动因素数据66来生成关于可能的活动的假设，例如哪些程序可能在新的洗碗机上被使用。证据和显著性框68可被用于(a)评估这一假设的实力，以及(b)比较新的证据以看出它是如何符合假设的。

用户与hems的交互

交互样式框58描述了个体在他们的环境内如何操作以实现其公用设施有关活动的目标。主要数据结构是具有作为投入新环境的基础的潜在分析的每个建筑物环境。这两个主要类别是与共享空间的其他人72的交互并且与建筑物中的系统70，特别是hems的交互。交互样式与需求之间有很强的联系，人们与彼此以及建筑物系统进行交互来满足他们的需求。由于另一个居民的行为对一个人所做的可能是不可接受的结果，或建筑物系统(包括hems)对另一个人的的响应可能是他们容易接受的。一些人可能会迅速地且轻松地表达和/或采取行动来解决他们的不满意，其他人则可能在内部即将爆发。主要的潜在概念结构可能与社会层次行为、myers-briggs个性类型和信息处理形式有关。

可以以多种方式捕获到住宅内的社会组织。可以就谁来主导做出选择(如温度设置)而描述决策层级，这取决于作出选择时出现的人。层级可能是很弱的(如果选择在没有明显的顺从行为的情况下被进行)或强烈的(如果选择总是由一对相同的人进行，直到违反更顺从的人的边界为止)。关于培育行为的证据可以以成对的方式被捕获到，因此其可能是互惠的。资源的优先级可就谁对他们做出选择以及谁在有调度冲突时首先访问它们而言被进行分析。优先权可能意味着所有权(“我的卧室”)或仅仅是优先权(浴室排队的头部)，或者没有明显的优先权(“首先到排列的”)。儿童和老年人居民在解释他们的行为和其他居民对他们的行为时存在潜在的挑战。hems可能难以确定他们是否胜任，或者他们是否吸引了强大的培育行为。人们可能出于文化原因或因为其个性而被推迟。随着孩子长大，他们可能会经历建立他们独立的身份(“少年反叛”)，然后是他们的独立权利(“离开家”)的时期。年轻人的个性信息的社会要素可能比老年人是更语境的，所以从其家庭环境转向其他人可能有一定程度的不确定性。另一个因素集群是技术能力和责任。一个居民可能是hems的引导用户(“管理员”)，因为他们想要控制环境或者因为他们有能力做到这一点或者因为他们的工作是阅读手册。个性信息和责任可以已经在家庭内被指派，使得一名居民草坪割草，并且另一居民则洗衣服，或者归咎于谁首先决定要做它。指派很可能组合文化依赖的能力、时间可用性，兴趣和社会期望要素。以这种方式组织该信息的原因是了解哪个居民选择了什么、针对哪个资源谁具有优先权、以及何时以及如何导航冲突目标。在人们展示了直接针对其他人需求的行为的情况下，这些以一定的比例组合培、统治、能力和社会责任要素。负责操作集体利益的共享活动的人可能对任务的工具(例如洗碗机、熨斗、hems)具有一定的所有权和权限，而个人家电(像手机和吹风机)更有可能被居民独立地“拥有”或操作。

系统交互数据框70的中心是与hems的交互，但它也可以记录诸如恒温散热器阀(trv)的控制系统元件上的所有其它“触摸”，并且分析建筑物内的空间(即房间)的“所有权”，并分析活动和家电“所有权”。所有权不是二进制描述符；它的范围是从空间、家电或活动，其除了所有者之外很少与人相关联，通过多个人在没有主要业主的情况下是相关联的，明显缺乏任何明确的业主或业主。该比例可以通过在实体有可能被占用或被使用时相对于不同居民在住宅中的存在和不存在的相对参与级别来确定。与空间位置有一个微妙相关。例如：奶奶屋里的冰箱看起来属于奶奶，已经主浴室中的淋浴可能看起来在一个家庭中属于女儿，但家务活动可能开起来打断了这些。与hems的交互样式可能不可避免地根据交互以及hems响应于用户输入的适应方式而被确定。用户界面本身可以保存被绑定到hems和建筑物的特定实例上的所有特定用户信息，包括对话结构、用户偏好、对话状态等。个性信息可以保持可以被转换到建筑物和hems的其他实例的元数据，并且还被应用于开发关于现有系统内的新用户交互的假设-例如，考虑到可能的用户偏好，选择提供用户第一次想要预算的三个预算分析屏幕中的哪一个。更具体地，系统可以被配置为从个性信息和聚类内的其他行为开发的假设来推断出关于用户界面偏好。随着时间的推移，来自数千hems的数据改善这些假中设的结构和先验概率权重。

hems如何工作

在以下替选假设和概率权重的讨论中，应当理解，hems正在构造贝叶斯网络来计算所描述的值。此外，网络可能删除相对较低的概率分支，以避免过多的复杂性和计算时间。这是本发明的实施例的区别优点。

当每个居民回到自己的家时，根据本发明的实施例，hems尝试检测新的到达的签名。这可能与被连接到hems的防盗报警器和检测到防盗报警器禁用的系统一样微乎其微，或者其可能是通过检测进入建筑物的智能电话(或连接到本地wifi路由器等)。在一些实施例中，居民的检测可以是通过能量使用签名，诸如照明的操作或运动传感器。例如，每个居民具有与返回家庭相关联的一组签名工作流程，包括时间和非工作流程线索(诸如调整房间恒温器)。因此，在相关时期内，hems正在寻找相关的占用模式。

在任何时刻，hems可以具有占用状态的多个假设，每个具有估计概率。居民入住模式的先验概率表示该估计的“基础状态”。在许多情况下，可能很难聚集附加信息。例如，如果居民通常在星期天下午玩扑克牌，那么是否有人在建筑物中或许是不清楚的，直到灯被接通或有人填充并打开水壶为止。由于照明，冬季中聚集的数据比夏季中聚集的数据提供更强的基础状态。应该注意，没有关于占用的证据并不一定是居民不在建筑物内的证据。

由于假设及时地向前传播，因此通过睡眠时期，谁在建筑物中可能会变得明显的差别。应该注意，基于对人性和活动的一般了解以及与中央服务器数据库中的其他的比较，形成这些假设需要大量的外生结构，并假设地理位置更近的住宅可以更能表示特定的住宅和不是它们的相反的假设。

基于估计的占用，hems评估占用行为是在典型参数内的程度。如果它们是在所有居民的长期模式的参数内，则所有事正常的基础状态假设将具有被指派给其的主导概率，并因此是“工作假设”。如果不是该情况，那么存在在不同措施中可以被加权许多潜在的假设。表1a说明了这如何在两个人的家庭中工作，其中hems检测到略有不寻常的行为模式。仅显示高于截止概率的假设(这是因为最不可能的结果不是很有意义)。在该示例中，首先注意到，每个居民已经显示出与长期行为模式不一致的短期行为(在以前的情况下)。考虑到短期行为包括长期行为的方面，并有有限的证据基础，期望当两个居民都有不同的短期行为时，会有多个假设。

下表1a的示例说明了发生异常事件的情况，关于其是什么具有有限的证据。发生了足够的非典型工作流程，hems无法确定住宅中是否有可能有访客，但这是应该被考虑到的一个合理的解释。同样地，有足够典型行为的示例，假设一般是正常的假设(虽然很不寻常)实际上是最有可能的，即使不是特别引人注目。完整的一组中间可能性尚未列举，但是本领域技术人员可以看到存在许多组合，每个具有相对较低的概率。存在可能导致这种假设表的许多情况。例如，在祖父母第一次由孙子的父母首先在冬天的晚上被拜访的情况，祖父母的活动方式可能会略有不同寻常，尽管他们在访问之前一般都会做期望的活动。祖父母在访问的日子里有略有不同寻常行为的后果之一是创建关于其目前的行为的不确定性，这使得更难以区分访客的存在。

表1b-两个居住者的占用假设示例，其中hems检测不同寻常的模式

hems可以使用当前占用假设来形成关于居民需求的以及如何最好地满足他们的短期操作视图。在典型的uk家庭中，调度涉及管理加热系统和热水供应。未来，随着电气化程度的提高，管理能量服务可能涉及兼顾不同价目表、受限连接能力以及比典型的组合锅炉更为复杂且更受限的能量源。

以个性信息为基础来操作hems

在本发明的以下实施例中，建筑物使用具有热水箱的天燃气锅炉、具有循环散热器的区域和单独的地板加热的区域来说明原理。另外，套房浴室有热水箱供应，并且主浴室配有电动淋浴器。可以理解，考虑到与占用模式、建筑物物理和天气模式有关的加热系统和建筑物中各个部分的热质量而操作hems取决于这些参数的短期预测。

在该示例家庭中，一个居民通常具有在一周内离开并返回家的定期模式，其中他们在晚上洗澡。有时他们星期二起床很早，在套房里洗澡，并且不吃饭就离开家。这种行为模式是足够频繁的，在任何给定的星期二他们会这样做。图7是出了一个逻辑树，借以根据存储在居民个性信息中的信息，hems决定采取关于加热和供水系统的动作。

第一步200是基于当前的占用假设(如上所确定的)来更新接下来的二十四小时的综合活动模式(使用来自每个个性信息的活动数据)。换句话说，活动模式更新使用了潜在居民的个性信息的占用和活动内容来识别他们在接下来的二十四小时内可能正在做什么。这包括作为潜在的需求集合的访客的娱乐。这些前一天活动模式中的每一个被指派一个概率权重。hems丢弃具有低于一定阈值的概率(例如，小于六分之一的对应于在两个月内发生不到一次的活动计划)所有模式，以为了使分析易于处理，并且基于系统不应在没有指示的罕见事件的基础上行事。关于所需活动模式的假设可以通过以下两种方式进行修改：用户定义的时间表或其他用户关于他们的活动的输入(例如，预先通知的客人，关于假期或诸如“明天早上”的输入的信息)。所有该信息有助于每个计划的权重。

下一步包括为每个活动模式产生理想化的能量服务提供202并且更新前一天的当地天气预报204。因此，hems就可包括随着时间的推移的室温的服务的时间表而言产生一组目标参数、使用冷热水和使用其他家电。随着天气预报，系统估计居民度舒适参数、通风行为、热损失和太阳能增益的修改，包括关于这些因素的不确定性范围。

然后，系统产生公用设施提供计划，并识别与每个计划相关联的潜在受限和风险206，诸如：系统容量过高、高成本购买能量服务的风险、欠热和过热的风险(由于太阳能增益不确定性)、由于天气对心理学的影响居民舒适度参数的不重叠等。

对于每个活动计划，对于每个居民，系统计算所有提供计划的满意度分数208。该计算(可以被认为满足矩阵)根据该居民的驱动因素来评估每个提供计划的优点。针对前一天的所有可能的活动模式，对每个计划进行打分使得能够识别具有低风险的不满意度的计划，即使实际活动模式与定义的计划活动模式不同。打分是复杂的，如果他们存在，居民只能身体上不满意，但过度的消费可能会使一些不在场的人不满意，而具有高关系的驱动因素的人们会关心别人的舒适度，他们不是。然后组合居民满意度矩阵(包括社会张力权重)以产生复合矩阵210。

然后将每个提供计划的个体居民分数组合为该提供计划的单个分数212。然后系统检查任何提供计划是否与居民定义的计划相冲突214。如果他们这样做，则系统与时间表设置器通信，如果满意度分数足够低并且如果可能的情况下216。然后系统实施预定义的时间表或同意的计划218。

如果计划与居民定义的时间表不冲突，系统使用满意度分数将计划过滤到前三名(尽管在给定系统中可以选择其他数量)，并将评估最不满意的居民的交互偏好220。系统然后与居民通信(如果基于他们的个性信息其被认为是可取的)，并且如果可能222，在实施同意的或最高得分计划224之前。

在该过程中，最高得分计划可能会进一步被得分，根据以下另外两个考虑因素：

1.由于输入数据的不确定性导致的递送个体不满(例如，由于没有洗澡水可用、房间太热或太冷、花费过多或浪费等)的固有风险

2.最后，他们可能会被分析他们对居民社会动态的风险。

在居民期望与hems进行高级别的交互的情况下，如果预定义的时间表需要进行重大修改则可能需要咨询他们，以避免不满意或在所有具有显著风险的不满或社会紧张的提供计划进行选择。

就方式和内容而言，该通信的性质借由自适应用户界面模块而非常适合用户。然而，hems应该尝试以使其更清楚的方式来隔离这些问题，并清楚地呈现潜在的选择。在本示例中，hems可能会问用户他们是否希望系统在用户想要在早晨淋浴时延长水加热和浴室中的加热。

在大多数情况下，不满意对hems必须做出响应的风险超过hems在没有输入的情况下行动的潜在不满度。此外，用户可能根本不会简单地及时响应。如果用户已经实施了时间表，那么只有很小的(不明显的)适应是可以接受的。如果没有，那么在许多情况下，hems可以只执行其已确定的最佳计划的实施方式。

hems的不同实例与其住宅居民之间的操作关系会随着时间的推移而显著地偏离。尽管人们通常可以认识到潜在的典型结果，诸如让hems实施其决定是最优的不干涉的家庭、以及已经指派了一切的控制计划者、自适应用户界面的灵活性和hems分析个性的线索可以在具体细节方面创造数千种不同的结果的微妙性。如果被实施得当，操作中的这些微妙的差异对于居民而言应该是不显眼的，这是因为他们有效地从系统获得了他们所期望的内容和需求。

数据结构

本节描述了hems可如何创建并更新其在本发明的某些实施例中所需的数据结构。

如上所解释的，图5中的行为数据54由工作流数据构建。在申请人的共同未决专利申请(参考文献：pb148162gb)中详细描述了如何就工作过程和工作流程而言识别和操作家电。为了本发明的本实施例的目的，假定大多数工作流程可以被识别出，即使它们中的一些只包括单个工作过程。目前的hems正在寻找关于占用的线索以及驱动每个以前识别出的工作流程的人员。无法识别出的工作流程被存储在图6所示未识别的池152中。

图8示出了说明hems可以如何将工作流程指派给个体居民的流程图。注入该分析的有几种可能的占有线索。一个占用线索可以包括被用于将用户登录到系统中的装置的位置230。另一占用线索可以包括在用户拥有的空间中的本地控件上的物理触摸232。另外的占用线索可以包括短期的“提高”针对特定房间所需的能量234。另外的占用线索可以包括使用淋浴/洗浴/厕所236。还可以使用家电以公用设施的操作形式来提供位置线索238。这些线索中的每一个线索可以注入到包括通过位置绑定或单个占用数据识别工作流程所有者假设240的步骤中。下一步可以包括通过工作过程参数分布的工作流程辨别242，随后检查占用假设是否与当前工作流程所有权假设一致244。如果不一致，系统重新评估占有、所有权和位置线索246。如果一致，他们系统在尝试将未指派的工作流程指派给其所有者之前250，检查多个占用的占用假设248。然后，系统可以将活动数据指派给工作流程所有者252。如前所述，一些工作流程可以涉及“团队努力”(例如，一起烹饪、一起看电视)，并且在这种情况下，每个居民可以分配一部分工作流程。

hems可以包括被产生为工程师设置活动一部分的住宅的地图。主要家电的位置显示在地图上。因此，工作流程中的计时可能具有关于物理协同位置的强有力线索。来自仅在夏季和冬季之间的照明情况呈现的不同工作流程的线索可以帮助定位和所有者。例如，在夏季使用浴室可能不需要照明，但在冬天其很可能会需要。因此，尝试通过其他空间线索来辨别照明是重要的。因此，家电识别模块可以消除灯具差别的程度可以成为占用证据和行为数据构建的关键部分的关键因素。当似乎只有一个居民的时间也是识别标识了他们的活动的工作流程的机会。

空间的所有权和使用情况也提供了关于谁在驱动工作流程的线索。虽然工作流程是随着时间的推移使用公用设施的家电的简单模式，但激发其使用的活动可以表示可给予许多空间和行为线索的人类行为。可以通过设置过程而标识一些空间，只要工程师具有适当的软技能训练。卧室可能已经识别了所有权，并且这可以被几何扩展到套房浴室。如果在套房中没有浴室，那么在主共享浴室中洗澡可能不是强有力的线索，但是使用淋浴器是强有力的线，除非套房已经在使用中。

数据的另一个来源是控制系统上的“触摸”。hems能够检测某些人何时调整房间恒温器或trv。它会识别某些人何时使用墙上安装的hems界面或固定pc，以及他们何时使用其手机、平板电脑或笔记本电脑来经由app访问hems。通过使用装置os和路由器的低级别功能，hems可以识别mac地址、imei号码、已经给予硬件的名称(例如andrew的ipad)以及连接的性质，特别是其是否在建筑物内部。它也可以通过他们使用其来登录系统的id来识别每个用户，其给予关于各种资源(包括：空间，金钱，活动等)的社会所有权的强有力的线索。

系统配置和设置

由引导用户(管理员)执行的初始系统设置过程和由所有用户执行的个体帐户设置是聚集用户信息的重要机会。在不干涉用户的情况下，这可能是交互的唯一重要机会。在安装工程师被要求设置系统，有效地充当引导用户的代理的情况下，那么他们记录这并捕获来自居民的信息是重要的，其可以帮助未来与hems的交互尽可能简单。以积极的方式开始与新的hems的关系需要安装工程师的一定程度的社交技能。

下面描述了自适应用户界面的功能以及其从开始位置如何开发每个用户的个性化界面。然而，由于每个用户都了解hems及其可以为他们做什么，所以hems还可以“了解”用户、他们的界面偏好、典型的交互主题(例如预算和成本，或时间表或舒适度参数或微调用户的访问权限)及其潜在的活动。诸如用户选择选项多长时间、他们是否总是选择明显/最受欢迎选项等的因素，将关键线索的输入提供给用户的个性信息。

设置过程应该为用户提供选择，其目的是揭示他们如何处理信息、他们感兴趣的主题以及他们是否想要深入参与系统的操作。在设置结束之后，用户界面不仅与其他用户有明显的分歧，而且hems应该有关于其个性和需求的重要线索。在用户继续与hems进行交互的情况下，其可以更深入地了解他们的需求，特别是如果他们愿意提供反馈。例如，hems可以询问用户是否其需要改变任何东西，这是因为用户调整了散热器恒温器。自适应用户界面背后的概念是其具有酒店管理员或管家而不是软件工程师的社交技能。例如，在设置期间，它从不会为基本用户提供高级用户选择。这可能是对许多人的吓人和保护的结合。

因此，安装过程可以具有三个目的，按重要性降序排列：

·建立未来用户与hems并通过hems与建立系统交互的信心和能力。

·发现使hems能够为用户做更好的工作的用户个性和偏好的方面。

·开发初始配置，其为hems的早期操作提供基础，并为相互了解如何有效地一起工作提供启动点。在不干涉用户的情况下，该配置可以长时间地继续是在作为用户界面的位置中。然而，hems可以适应，使得界面在第二级别处及以下实际上是非常不同的，并且第一级可能具有重要的微妙差异。此外，根据分析，hems如何操作可以显著地改变，而不需要明确的用户输入，这取决于hems如何评估用户的需求。

与自适应用户界面有关的一些潜在的关键维度指示符在下面的表2a、2b和2c中通过参考不同的个性类型或特性而被示出。更具体地，表2a示出了一些控制维度指示符，表2b示出了一些计划维度指示符，以及表2c示出了一些舒适度维度指示符。计划和信息处理的维度是重要的交互样式，而舒适度是需求(或驱动因素)维度。有一个负担能力的结构，其部分用于处理关于公用设施账单和部分感性的可支配收入。负担能力是系统内的一组交互样式的名称，其也可以与社交交互和资源驱动因素有重要链接。这些维度之间的相互作用产生了hems的不同行为和要求。具有有限资金源的以及关心孩子的幸福感的智力计划者表现非常不同于具有高收入但对其孩子有类似感觉的物理经历者。

表2a-控制维度指示符(获得代理的方法)

就负责或委托自然样式而言，个体用户在任何时候开始。hems的目标是通过良好操作以及增加用户的信任和信心来提高委托级别。一些用户具有负责的高需求，其限制了可期望的沿着这个轴的进展。共享公寓的几个学生之间的社交互动(其中一个支配人物是具有高资源驱动因素分数的智力计划者，以及另一个是具有高关系分数的支配物理经历者)是具有挑战性的。至少在家庭团体内，决策的基础很可能已经通过许多其他选择而不是操作hems来建立。

表2b-计划维度指示符

从hems的角度来看，风险最高的用户是那些对稳定性具有高需求的人，其可能对新技术不利，其也是高需求负责的计划者和经验者。虽然比较不精确，但是istj(内向感知思维判断)的特性myers-briggs型指示符可能会说明问题。幸运的是，具有这些特性的人们可能是对于新型hems的很迟的采用者，并且会受到他人意见的影响较小。不幸的是，他们占人口比例相对较高，并且他们中的一些人通过其他途径而不是积极选择来结束hems。

表2c-舒适度维度指示符(享乐的方法)

开发个性信息

在本发明的实施例中，(通常每月)hems可以启动后台处理，其分析最近两年(或左右)的数据来更新居民的个性信息。这个过程也可以是由前一个月的运行调度了早期重启或主要用户不满意的事件触发了重新考虑正在发生的事情(即重要的新输入)而被启动。这样的事件通过以用户与hems交互的方式的异常变化、特别是如果用户选择任何主要的负面反馈选项来发送信号。

第一遍分析可以将使其内的占用假设与当前(及时)数据进行比较。当hems实时操作时，它有一套关于占有的工作假设，其向前传播且只能考虑到历史工作流程模式。在本检查模式下，hems可以使用事件前后的数据来测试占用假设。例如，如果有人生病，则hems可以把这个区分为与长期状态不同的临时状态时期，并相应地检查占用假设。如果用户对可以复发的临时状态已经提供了说明，那么hems可以将其作为示例如图进行隔离。如果用户选择与hems紧密工作，则这可以使其能够查询关于用户是否患病、疲劳或不适的输入，并可以相应地进行行动。用户被酒醉的实例也可以通过作为单独状态的、潜在地与娱乐活动相关联的工作流程而被检测到。hems实时响应鉴于经验的事件。在检查模式下，基于所有可用的证据来分析发生了什么。

hems可以实时构建关于占有的相对细粒度的假设，这是因为它正在试图满足所有居民的需求。在检查模式中，其只需要清楚主要居民存在的时间以及他们参与哪些活动。当占用不确定时，系统可以不太注意数据，除非在这时期内有强烈的不满信号。这样的时期被“切除”以用于单独的分析，而不是与相对无差别的占用相关联的数据集中。

在第二遍分析中，hems可以从自适应用户界面模块收集关于用户与hems和建筑物系统的所有交互的数据，包括其对占用有信心或者可以从用户身份信息推导出交互的来源的时期内关于家电等的操作的任何明确的数据。这里有一个关于对假设进行测试的微妙之处，假设用户正在共享用户id和/或装置。如果是这样，那就是社会交互样式的要素及系统确定个体居民活动而提出的挑战。

在第三遍分析中，hems可以测试关于需求56和交互58的现有数据块

结构与数据一致的假设，并且可以更新频率数据。

在最后一遍中，hems可以测试其是否具有明显的用户不满意的充分解释。显然，hems采取预防措施以与新用户或国内组织进行头几个月的交互，并假定用户随着时间的推移在很长时间内(可能长达两年)适应他们的系统界面行为和需求。两年的时期是理想的，以便在第一个和第二个冬季之间进行季节性比较，例如，作为整体假设测试的一部分。然而，如果被认为是适当的，可以使用另一时期。

处理新的个性信息

当hems被呈现给新的居民和用户时，它可以开始为他们建立个性信息。然而，他们具有已经可以从另一个建筑物可用的兼容个性信息。在这种情况下，hems把现有的个性信息转换成现在的建筑物和居民组。在一个级别处，其应该相当清楚如何着手处理这些。然而，有些具体内容有助于说明可如何进行，并说明图5和图6中的数据结构意味着什么。

首先，hems可以评估交互样式框58以自适应用户界面和方式配置给新的用户。为此，需要以元样式来表示来自其他hems的以前菜单等的结构。新的hems和建筑物可能具有不同系统和不同hems软件，但是需要知道，例如，用户喜欢顶部菜单上的天气预报，并且他们希望看到时间表和预算计划。如果用户喜欢与hems合作，则其可以与他们进行关于他们需求和偏好对话，以满足他们所关心的问题。

该交互可能远远超出了设置和时间表，例如，以前的居民可以具有较窄的舒适度区域(例如图3中的对象12)，并且以前的hems难以避免太阳能增益问题，并且还具有关闭到主窗口的冷区域。虽然新建筑物中的温度可能更容易控制，但是系统可以建议用户可在新建筑物中找到在一端或另一端处的不舒服的房间。例如，如果新住宅距离以前的住宅有显著的距离(例如由于较长的通勤时间)，那么还可能会讨论关于时间表。在用户已经注意到预算的情况下，hems可以询问是否需要对其能量账单的共享等进行预算估算。对于非常有限期望与hems进行交互的用户，系统可能以相当被动的方式应最多选择关于寻求输入的一个或两个顶级问题，-例如，通过在介绍菜单上放置选项来查看用户利用它们做什么。

除了与新用户建立关系并试图了解他们的需求外，hems还需要了解对现有用户(如果有的话)的影响。例如，对舒适度高需求、对关系低需求、对卫生和稳定性高需求以及统计上异常低的资源关注度的新用户对许多家庭来说可能是一个挑战。如果另一个用户对资源和负担能力(即有限的资金)有很高的分数，则该另一个用户可能会理解预算分布并且以之前和之后为基础进行估计。定位这一点以避免激烈的紧张局势，并且进入那些不可避免的中间再次要求酒店业者而不是软件工程师的机智。同样，新用户(例如，共享公寓的学生)可以在他们决定接受住宿条件之前理解预算估算。

在另一示例中，hems用户可以使用他们自己的家电在他们的家庭中基于他们的行为模式来开发个性信息。如果该用户然后访问亲戚一个星期，而亲戚拥有兼容的hems但是非常不同的家庭和家电集合，则用户的个性信息可以被转换成亲戚的家，以为了试图限制用户和亲戚两者的不满意度。在这种情况下，可能需要将用户的个性信息与亲戚的家庭进行“校准”的学习期。在本发明的一些实施例中，中央服务器可以对关于与有关个体或社会团体的个性信息相关联的工作过程和工作流程的数据进行整理，以便当一个用户访问组中的另一个用户时加速hems的学习过程。

用户界面适配

用户与hems和加热系统的交互给出了关于他们的思考和交互样式的线索。表2a、2b和2c示出了这些的三个关键维度，但是还有其他与界面本身有关的方式，例如：

·用户是否更喜欢图形、图表或数字来显示信息？

·他们与哪些设计元件交互-菜单、信息元件或“按钮”？

·他们使用哪些装置来与hems进行通信-房间中的手机、平板电脑、pc或室内的本地控件？

·他们是通过一系列简短的触摸或重要的会话进行通信，以及他们之间有内容差异？

·他们是从住宅内还是远程进行通信，并且有内容差异？

当用户通过使用情况指示出其自然的偏好时，界面可以适应于以优选样式提供选择：

·经常被讨论的主题更接近主菜单。

·当用户请求关于新主题的信息时，会选择展示以匹配其优选信息样式-图形、图表或数字。

·类似地，动作被附接到用户更喜欢的元件，所以喜欢按钮的用户在他们打开新屏幕时会看到更多的屏幕，而不是更喜欢的菜单。

·交互的样式可以取决于主题、位置和设备组合(例如，如果andrew带上他的iphone上出门：他可能只是想快速检查或轻推设置；如果jane在家里在用pc：她即将设置每月预算)。

此外，用户可以能够通过拖放项目、右键单击和选择选项等来配置界面以适应他们。设计还可以包括老化过程，使得最近和频繁的主题更接近一些堆栈的顶部和从一段时间以前掉下来的不经常的请求。

在不同情况下，上下文帮助、可搜索帮助、“如何操作”类型的页面等都与不同的用户相关。通过链接的点击应该导向适当的页面，并且可以有一个(默认)选项以将链接固定到请求帮助的点。

有许多不同的界面样式，并且从这些样式已经出现的许多好的元件。目的是为了灵活地、适应地和一致地可访问hems的权力。当用户在新页面上执行某些操作时，结果应该是从其他页面上类似的体验中所期望的。

除了用户对其当前使用hems的适应性的反映的偏好之外，他们的个性信息还可以包括其首选交互样式的细节，使得另一个hems可以从对它们的理解开始，这可以被转化为新系统。界面的设计元件可能不同的(例如，对于不同的hems制造商)，但是可以共享数字表的偏好以及在移动装置上远离家庭的设置的快速推移。

示例1：chris和joan有访客

在根据本发明的实施例的hems的操作的第一示例中，考虑具有以下用户简档的家庭：

·chris(68岁)和joan(69岁)结婚，有两个现在离开了家的孩子。

·joan倾向于对其热量和热水的环境做出反应并且还由于轻微的医疗状况而感冒了。

·chris喜欢关注预算，但优先考虑他妻子的需求。

·chris和joan已经退休了，并有一小笔私人养老金来增加其收入。

·他们生活在4间卧室的1960年代建造的独立屋。他们有旧的1980年代的具有水箱的天燃气锅炉以及两个加热区(“客厅”和“卧室”)。这个房子在过去曾经做过一些保温工作(1990年代的阁楼保温)，但从此以后没有。

·他们的成年子女和家人有时访问，并且joan喜欢确保他们总是舒服的。

在本示例中，joan很高兴她的大女儿正在与三岁的外孙女一起访问。她知道chris担心加热费，并且加热其卧室及额外的浴室等几天会花费额外的钱。

joan几乎没有使用hems。通常，她告诉chris她想要什么并将其留给他。当他出门时，她登录到她的账户并试图找到预算模块。hems将这识别为不寻常的行为，这是因为她的正常接触是在一些房间内每周几次向上微调设置一两个小时。她从未改变程序设置。

另一方面，chris设置了所有时间表，并且几个月没有改变它们。然而，他每个月都坐下来，并看看他的能量使用情况和成本。通常是在joan进入时，通常在类似的时间在同一个房间他也会不时地微调临时设置。然而，他也增加了通常没有被加热过多的其他房间之一的温度，无论joan是否在，并且这趋向于与正在接通的无法识别出的灯和正在使用的无法识别出的电气装置相一致。实际上他正在闲置的房间里开展爱好。

hems认识到chris正控制着加热系统和预算，以及目前与joan的交互是高风险的，这是因为她在通常仅由chris进入的区域中的其经验之外行动。它也认识到实际的日常温度选择是她的。

当joan进入预算页面时，hems会基于其他适合她的简档的hems用户在这时候使用什么选项，通过提供给她一些选项试图找出她想要实现的。joan选择了花费替选时间表的选项。如果她有访客，hems会问joan并且她说是的。hems将她切换到访问者页面，在那里她识别了一个成年人和一个小孩以及他们将要使用的房间以及他们何时停留。它为她提供了时间表并将估计费用增加到报告，这是因为joan已经进入了预算页面。一旦hems已经向她提供了时间表界面的选择，joan就会调整温度时间表并且她喜欢在图表上拖动线条的地方。

joan很惊讶地看到，额外加热对于整个访问只需花费￡2：50，以及微调具有多么小的效果。hems提供访客可能需要的其他服务的菜单，并且joan添加了一些洗澡、洗衣和烘干，并减去了做饭，这是因为她的女儿正在出门。joan是惊讶的，这些活动的水和能量花费了一点点钱，而没有做烘烤节省了一些钱。

hems询问joan是否要实施改变或存储它们，并且她选择了存储它们。现在她已经准备和chris讨论这次访问的安排以说服他他们能够适当地照顾她的家人。在hems中她的信心被增加，并且她开始看看其他花费和时间表。chris很高兴地发现，她选择进行一些温度设置，现在她意识到他们的成本。

示例2：christine担心卧室潮湿

在根据本发明的实施例的hems的操作的第二示例中，考虑具有以下用户简档的家庭：

·alan(38岁)和christine(36岁)结婚，有jack(8岁)和newbornlucy(2个月)两个孩子。

·christine喜欢计划她的加热时间表，而alan倾向于在特定的时间和地点处对他的环境做出更多的反应。

·alan全职工作，目前正在休产假的是christine。在他们之间，他们有良好的家庭收入(高于平均水平)，尽管他们的预算在具有增长的家庭和对家庭需要做的工作的日益增加的压力下(虽然孩子是他们的优先级)。他们都讨厌浪费。

·他们居住在一个4室的1970年建成的半独立式住宅中，其具有带有水箱的现代冷凝天燃气锅炉和2个加热区(“客厅”和“卧室”)。一些房子已经现代化，但并非全部，并且其中一间卧室存在潮湿的问题。

·christine还试图帮助她独自生活但经常访问家庭的老年母亲(carol，72岁)。

christine担心备用卧室中的潮湿问题，并且对家庭收入是否可以进一步增长感兴趣，事先考虑lucy有她自己的房间时以及carol作为保姆来过夜。

hems知道当alan明确地出外在工作时christine是主导用户并且她经常坐下来、要求信息和设置时间表。

今天，christine在第一个备用卧室询问湿度，并在过去两个月(12月和1月)中绘制该数据。hems问她是否她担心潮湿和霉菌，并且她回答是的。它呈现了她要求的估计湿度数据，并还询问窗户是否有内部冷凝(因为这看起来很有可能，考虑到窗格的温度、湿度和估计的内部温度)。christine回答是的，并且窗户有发霉的框架。hems提供两个选项：

1)更换具有不同规格的窗户，其避免冷凝并减少热损失，因此允许房间保持在较低的温度，并每年可节省估计￡25的加热费；或者

2)增加室温以试图消除在过去一年中加热费已经添加了￡25的冷凝物，并且这可能不起作用。

然后，christine询问如果第二个备用卧室被用作lucy的房间，则加热费会增加多少以及加热时间表应该是什么。hems示出了最近一个月实际房间温度及其推荐加热时间表的图表。据估计，过去十二个月的增加的成本是￡75，按月分组。christine指出大部分费用是在十二月、一月和二月的月份中，并基于温暖和寒冷年份而要求范围。hems将这些添加到图表。

然后，christine询问在上述概述两个选项中将第二个备用房间作为lcuy房间的花费是多少。在选项(1)中，节省被消除，并且额外费用为每年￡20。在选项(2)中，额外费用超过基准线￡60(比消除湿度多￡25)。hems检查小孩的额外水输出不会破坏冷凝屏障。

christine请求hems实施选项(2)，并决定让alan得到一些估计以用于更换两间卧室中的窗户，然后重新装修第一个备用房间作为后来婴儿的房间。在接下来的几个星期里，christine注意到较高的加热级别可以减少冷凝，但不能完全消除它。

从以上可以清楚的是，本发明的实施例与现有技术相比具有许多优点。

本领域技术人员还将理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的范围的情况下，可以对上述实施例进行各种修改。例如，来自一个实施例的特征可以与其他实施例的特征混合并匹配。