CN117063017A - 基于供水***中当前费率调节能源使用 - Google Patents

Abstract

一种可用于供水***的加热器布置***，可用于控制提供给出水口的供水，所述出水口被布置成向用户提供热水，所述加热器布置***包括：设置为远离出水口的水加热装置；以及与水加热装置可通信地耦合的控制单元，该控制单元被配置为：接收来自用户的请求以启用降低温度供水模式，该模式规定在固定时间内以第一温度向出水口供应热水，然后在经过固定时间后将温度降低到第二温度；对于已收到请求的用户，在检测到用户已打开出水口时，在第一时间段内以第一温度提供热水，然后在第一时间过后将热水的温度从第一温度降低到第二温度，该第二温度低于第一温度。

Description

基于供水***中当前费率调节能源使用

技术领域

本公开一般涉及供水***中的水/能量流公用事业管理，例如用于向建筑物中的多个出水口(水龙头、散热器)供应热水的供水***的加热器布置***。特别是，本公开涉及在供水***中实施降低温度供水模式(或预算)以减少出水口的水和/或能量流浪费，以节约水和/或能源。

背景技术

传统上，在高能源(例如天然气或电力)需求期间，公用事业供应商通常会将能源的单位成本提高到峰值费率，部分原因是为了支付必须购买更多能源供应给客户的额外费用，而在低能源需求期间，公用事业供应商通常会将能源的单位成本降低到非高峰期费率，以激励客户在非高峰期而不是高峰期改用能源以达到随着时间的推移实现整体更平衡的能源消耗。然而，只有当客户始终了解费率的变化，并有意识地努力改变他们的消费习惯时，这种策略才有效。

无论是在商业还是家庭环境中，全年都需要全天热水。不言而喻，提供热水既需要干净的水，也需要热源。为了提供热水，向通常集中的水供应***提供加热***，以将水加热到预定温度，例如由用户设定的温度，并且使用的热源通常是一个或多个电加热元件或燃烧天然气。

清洁水作为一种公用事业目前受到广泛关注。随着清洁水变得越来越稀缺，人们已经做出了很多努力来教育公众节约清洁水，并开发减少用水量的***和设备，例如用于减少水流的曝气淋浴和水龙头，配备运动传感器的淋浴和水龙头，当检测到没有运动时停止水流，等。然而，这些***和设备仅限于单一的特定用途，对有问题的用水习惯的影响有限。

随着人们对能源消耗对环境的影响越来越关注，最近人们对使用热泵技术作为提供生活热水的一种方式越来越感兴趣。热泵是一种将热能从热源传递到热储罐的设备。虽然热泵需要电力来完成将热能从热源传递到热储库的工作，但它通常比电阻加热器(电加热元件)更有效，因为它通常具有至少3或4的性能系数。这意味着在同等的用电量下，与电阻加热器相比，通过热泵可以为用户提供3或4倍的热量。

携带热能的传热介质称为制冷剂。来自空气(例如，外部空气或来自房屋中热室的空气)或地源(例如，地面回路或充满水的钻孔)的热能由接收热交换器提取并转移到封闭的制冷剂中。现在能量更高的制冷剂被压缩，导致其温度显着升高，这种现在的热制冷剂通过热交换器将热能交换到加热水回路。在热水供应的情况下，热泵提取的热量可以转移到充当热能储存的绝缘罐中的水中，并且可以在需要时在以后使用加热的水。根据需要，可以将热水转移到一个或多个出水口，例如水龙头、淋浴器、散热器。然而，与电阻加热器相比，热泵通常需要更多时间才能将水提升到所需温度。

随着人们对清洁水消费以及能源生产和消费对环境的影响日益关注，不仅要教育公用事业消费者减少水和能源消耗的方法，而且要积极调节他们的消费和/或帮助他们改变消费习惯，就显得更加紧迫。然而，由于不同的家庭、工作场所和商业空间有不同的公用事业要求和偏好，因此调节公用事业消费不能简单地对用量设通用的上限。

因此，在供水***中提供公用事业消耗的调节是合适的。

发明内容

本发明提供了一种可用于供水***的加热器布置***，用于控制提供给出水口的供水，如权利要求1所示。

本发明还提供一种控制供水的方法，该供水提供给出水口，如权利要求17所示。

本发明还提供相应的计算机程序产品和控制模块，如权利要求23和24所示。

附图说明

现在将参照附图来描述本公开的实施例，其中：

图1是示例性供水***的***示意图；

图2是显示了在示范性供水***中暂时减少能源和/或水流量所涉及的步骤的流程图；

图3是显示实施降温供水模式所涉及的步骤的流程图；和

图4是显示了根据当前费率在供水***中实施能源使用调节所涉及的步骤的流程图。

具体实施方式

鉴于上述情况，本公开提供了各种方法来控制公用事业的使用，包括家庭环境中的水和能源。根据一个实施例，当确定出水口下方没有任何物体时，从出水口流出的热水的流速和/或温度降低，使得水(由于水的流速较低)和/或能量(由于水的温度较低)在不需要时可以减少使用量。根据一个互补的实施例，当确定出水口在第一段时间内连续提供热水时，会发出诸如声音或闪光灯之类的警告，当确定出水口在更长的第二时间段内连续提供热水时，将停止提供热水，这样，当认为没有必要时，可以减少水和/或能源的使用，并进一步防止水淹。根据另一个互补的实施例，可以基于收集的热水使用数据生成报告，例如提示用户修改其使用习惯。根据另一个实施例，可以基于能源的当前单位成本(例如，高峰费率或非高峰费率)提供不同的使用策略，使得可以根据需要以更具成本效益的方式提供热水。根据一个进一步的实施例，热水使用可以基于预定的预算(或低温供水模式)进行调节，以便能够改进对能源支出的控制。

在以下实施例中，热水通过集中式热水***提供给建筑物中的多个出水口，包括水龙头、淋浴器、散热器等，例如私人住宅或商业空间。水加热***可以包括一个或多个电加热元件，用于将冷水直接加热到由一定数量的能量控制的温度，该一定数量的能量提供给一个或多个电加热元件。水加热***还可以包括用于加热水的不太直接、动作较慢但成本节约且环保的热源，例如以热泵的形式用于从周围环境中和/或热能储存中提取热能，例如包括用于存储热能的相变材料，以便稍后被提取以用于将冷水加热到某一温度，该温度由热能储存中的热能量确定。水加热***通过与水加热***可通信地耦合的控制模块进行控制，该控制模块被配置成例如用于调节提供给一个或多个电加热元件的功率，以激活或以其他方式控制和调节供应给热泵的功率。

供水***

在本技术的实施例中，冷水和热水由集中供水***提供给多个出水口，包括水龙头、淋浴器、散热器等，用于家庭或商业环境中的建筑物。图1显示了根据一个实施例的示例性供水***。在本实施例中，供水***100包括控制模块110，控制模块110可以包括机器学习算法120。控制模块110以可通信方式耦合到并被配置成控制供水***的各种元件，包括流量控制130例如以一个或多个阀门的形式布置成控制***内部和外部的水流，(地源或空气源)热泵140被配置为从周围提取热量并将提取的热量沉积在热能存储150中以用于加热水，并且一个或多个电加热元件160被配置为通过控制供应给电加热元件160的能量的数量直接将冷水加热到所需的温度。无论是由热能存储150加热还是由电加热元件160加热，加热的水然后在需要时被引导到一个或多个出水口。在实施例中，热泵140将周围环境的热量提取到热能存储150内的热能存储介质中。热能储存介质还可以被其他来源加热。将热能存储介质加热直到达到所需的工作温度，然后例如来自水管的冷水可以由热能存储介质加热到所需的温度。然后可以将加热的水供应到***中的各个出水口。

在本实施例中，控制模块110被配置为接收来自多个传感器170-1、170-2、170-3、...、170-n的输入。多个传感器170-1、170-2、170-3、...、170-n可以例如包括设置在室内和/或室外的一个或多个空气温度传感器、一个或多个水温传感器、一个或多个水压传感器、一个或多个定时器、一个或多个运动传感器，并且可以包括不直接连接到供水***100的其它传感器，例如GPS信号接收器，日历，天气预报应用程序，该天气预报应用程序在例如乘员携带的智能手机上并通过通信通道与控制模块通信。在本实施例中，控制模块110被配置成使用接收到的输入来执行各种控制功能，例如控制水流通过控制130到热能存储150或电加热元件160来加热水。

虽然与电阻加热器相比，热泵通常更节能地加热水，但热泵需要时间将足够的热能传输到热能存储介质中，使其达到所需的工作温度，然后才能用于加热水；因此，与电阻加热器相比，热泵需要更长的时间才能将相同数量的水加热到相同的温度。此外，在一些实施例中，热泵140可以使用例如相变材料(PCM)作为热能存储介质，相变材料在加热时从固体变为液体。因此，热泵可能需要额外的时间以首先传递足够的热量，将PCM从固体变成液体(如果允许它凝固)，然后才能进一步提高液化储热介质的温度。虽然这种加热水的方法较慢，但与电加热元件相比，它加热水的能量更少，因此总体而言，能源是节能的并且降低了提供热水的成本。

相变材料

在本实施例中，相变材料可以用作热泵的蓄热介质。一类合适的相变材料是石蜡，它在生活热水供应以及与热泵结合使用所需的温度下具有固液相变。特别令人感兴趣的是在40至60摄氏度(℃)的温度下熔化的石蜡，在这个范围内，可以找到在不同温度下熔化的蜡以适应特定的应用。典型的潜热容(latent heat capacity)在约180kJ/kg和230kJ/kg之间，并且液相中的比热容(specific heat capacity)约为2.27Jg^-1K^-1，并且固相中的比热容约为2.1Jg^-1K^-1。可以看出，利用聚变潜热可以储存非常可观的能量。通过将相变液体加热到其熔点以上也可以储存更多的能量。例如，当非高峰时段的电力成本相对较低时，可以运行热泵将热能存储“充电”到高于正常温度以“过热”热能存储。

合适的蜡选择可以是熔点在48℃左右的蜡，如正三烷C₂₃，或石蜡C₂₀-C₃₃，它要求热泵在51℃左右的温度下工作，并且能够将水加热到一般生活热水的45℃左右的令人满意的温度，足够用于例如厨房水龙头，淋浴/浴室水龙头。如果需要，可以将冷水添加到水流中以降低水温。考虑了热泵的温度性能。通常，热泵加热的流体的输入和输出温度之间的最大差最好保持在5℃至7℃的范围内，尽管它可以高达10℃。

虽然石蜡是用作热能储存介质的首选材料，但也可以使用其他合适的材料。例如，盐水合物也适用于潜热储能***，例如目前的***。在这种情况下，盐水合物是无机盐和水的混合物，相变涉及损失全部或大部分的水。在相变处，水合物晶体分为无水(或较少含水)盐和水。盐水合物的优点是它们比石蜡具有更高的导热性(高2至5倍)，并且随相变的体积变化要小得多。适合当前应用的盐水合物是Na₂S₂O₃·5H₂O，其熔点约为48℃至49℃，潜热为200-220kJ/kg。

MLAs概述

本领域已知有许多不同类型的MLA(机器学习算法)。从广义上讲，有三种类型的MLA：基于监督学习的MLA、基于无监督学习的MLA和基于强化学习的MLA。

监督学习MLA过程是基于目标-结果变量(或应变量)，该变量将从一组给定的预测因子(自变量)进行预测。使用这些变量集，MLA(在训练期间)生成一个将输入映射到所需输出的函数。训练过程将继续，直到MLA在验证数据上达到所需的准确性级别。基于监督学习的MLA的例子包括：递减，决策树，随机森林，逻辑递减等。

无监督学习MLA本身不涉及预测目标或结果变量。此类MLA用于将一群值聚集到不同的组中，这广泛用于将客户细分为不同的组以进行特定干预。无监督学习MLA的例子包括：Apriori算法，K均值(K-means)。

强化学习MLA经过训练以做出具体决策。在训练期间，MLA暴露在训练环境中，它通过试错不断地训练自己。MLA从过去的经验中学习，并试图获取最好的知识来做出准确的决策。强化学习MLA的一个例子是马尔可夫决策过程。

应该理解，具有不同结构或拓扑的不同类型的MLA可用于各种任务。一种特殊类型的MLA包括人工神经网络(ANN)，也称为神经网络(NN)。

神经网络(NN)

一般来说，给定的神经网络由一组相互连接的人工“神经元”组成，这些人工“神经元”使用连接主义的计算方法处理信息。NN用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模(实际上不知道关系)或查找数据中的模式。NN首先在训练阶段进行调节，在该阶段中，它们被提供一组已知的“输入”和信息，用于调整NN以生成适当的输出(对于正在尝试建模的给定情况)。在这个训练阶段，给定的NN适应正在学习的情况并改变其结构，以便给定的NN能够在新情况下为给定的输入提供合理的预测输出(基于所学的内容)。因此，给定的神经网络不是试图为给定的情况确定复杂的统计安排或数学算法，而是旨在根据对情况的“感觉”提供“直观”答案。因此，给定的NN被视为一个经过训练的“黑匣子”，当“盒子”中发生的事情不重要时，它可用于确定给定输入集的合理答案。

NN通常用于许多此类情况，其中，仅了解基于给定输入的输出很重要，但确切地如何推导出该输出不太重要或不重要。例如，NN通常用于优化服务器之间和数据处理中的Web流量分配，包括过滤、聚集、信号分离、压缩、矢量生成等。

深度神经网络

在该技术的一些非限制性实施例中，NN可以实现为深度神经网络。应该理解，NN可以分为各种类别的NN，并且其中一个类包括循环神经网络(RNN)。

循环神经网络(RNN)

RNN适合使用它们的“内部状态”(存储的内存)来处理输入序列。这使得RNN非常适合诸如未分段的手写识别和语音识别等任务。RNN的这些内部状态可以被控制，并且被称为“门控”状态或“门控”记忆。

还应该注意的是，RNN本身也可以分为RNN的各个子类。例如，RNN包括长短期记忆(LSTM)网络、门控循环单元(GRU)、双向RNN(BRNN)等。

LSTM网络是深度学习***，可以学习在某种意义上需要“记忆”在非常短和离散的时间步长内发生的事件的任务。LSTM网络的拓扑可以根据它们“学习”执行的特定任务而有所不同。例如，LSTM网络可以学习执行任务，在该任务中在事件之间发生相对较长延迟或事件以低频和高频一起发生。具有特定门控机制的RNN被称为GRU。与LSTM网络不同，GRU缺少“输出门”，并且因此相比LSTM网络具有更少的参数。BRNN可能具有神经元的“隐藏层”，这些神经元以相反的方向连接，这可能允许使用来自过去和未来状态的信息。

残差神经网络(ResNet)

可用于实现本技术的非限制性实施例的神经网络的另一个例子是残差神经网络(ResNet)。

深度网络以端到端的多层方式自然地集成低/中/高级特征和分类器，并且特征的“层次”可以通过堆叠层数(深度)来丰富。

总而言之，在当前技术的背景下，一个或多个MLA的至少一部分的实施可以大致分为两个阶段-培训阶段和使用阶段。首先，在训练阶段使用一个或多个适当的训练数据集训练给定的MLA。然后，一旦给定的MLA了解了哪些数据可以作为输入以及哪些数据作为输出提供，就会在使用阶段中使用在使用中的数据来运行给定的MLA。

图2显示了用于控制公用设施使用的方法的实施例，例如在家庭环境中。该方法从S2001开始，当出水口(例如，浴室水槽水龙头)被用户激活或打开以接收由远离出水口的水加热***提供的热水时，水加热***由图1的控制模块110控制，设置在远离出水口处并与设置在出水口处或附近的传感器(例如，传感器170-n的之一，如图1所示)相通信，用于感测出水口下方存在物体(例如，正在洗手的人的手)。在S2002处，控制模块110接收来自传感器的信号，并在S2003处确定出水口下方是否存在物体。如果控制模块确定存在物体，该方法将返回到S2002，并且控制模块继续监视来自传感器的信号。如果控制模块确定出水口下方没有物体，则在S2004，控制模块控制水加热***以降低供应到出水口的热水的温度和/或降低供应到出水口的热水的流量。然后该方法返回到S2002，并且控制模块继续监控来自传感器的信号。这样，热水可以继续供应到出水口，但会减少能源和/或用水量。例如，当用户在水龙头下用热水洗手时，当用户将手从水龙头下移开以例如伸手去拿肥皂时，控制模块可以降低温度和热水的流量以节省能源和水，然后一旦用户将手放回水龙头，热水的温度和流量可以恢复到初始水平。

在某些情况下，用户可能会忘记关闭水龙头。因此，在一个可选的实施例中或除了前一实施例外，在水出口被激活以供应热水时，与控制模块通信的定时器被激活以记录经过的时间。在S2005，控制模块接收来自定时器的信号以确定从出水口连续供应热水的消耗时间T。如果控制模块在S2006处确定消耗时间T不超过预定的第一阈值T1，则该方法返回到S2005并且控制模块继续监视来自定时器的信号。如果控制模块在S2006处确定消耗时间T超过第一个阈值T1，则控制模块在S2007处启动警告序列，其中可能包括在出水口或附近发出声音或激活光信号以警告用户出水口已连续打开的时间T1以提示用户在不再加热水时关闭出水口需要。在S2008处，控制模块确定消耗时间T是否超过预定的第二阈值T2，该阈值高于第一阈值T1。如果确定消耗时间T不超过第二阈值T2，则该方法返回到S2005，并且控制模块继续监视来自定时器的信号。如果控制模块在S2008确定消耗时间T超过第二个阈值T2，则控制模块控制水加热***停止向S2009处的出水口提供热水。这样，当不再需要热水时，不会浪费能源和水。例如，如果用户在洗手后忘记关闭水龙头，或者如果孩子将水龙头打开玩耍，则可以自动停止提供热水以节省能源和水。除了是预定值外，两个阈值T1和T2的值还可以通过根据人工智能算法(例如深度学习或其他MLA)推导出预测值来确定，该算法已根据过去在特定建筑物中的水流使用情况进行训练，从而在这种水的使用对于特定的家庭或商业建筑来说是正常的情况下，不会生成警告，并且水不会关闭。

在实施例中，随时间收集的热水使用数据(S2010)可用于生成使用报告(S2011)，作为提示用户去审查并且可能地修改其使用习惯以减少能源和水使用的工具。

图3示出了基于预定的降低温度供水模式或预算来调节热水温度的方法的实施例。该方法从S2201开始，通过设置能源模式和/或热水使用模式。该模式可以由用户通过用户界面设置，也可以由软件功能或人工智能(AI)方法设置，该方法确定基于例如平均使用的成本效益模式。当用户激活或打开出水口以在S2202处接收热水时，S2203处的控制模块确定消耗时间T，例如如上所述。在S2204处，如果控制模块确定消耗时间T超过预定的第三阈值T3，则控制模块控制水加热***将供应到出水口S2206处的热水的温度从用户在打开出水口时设定的第一温度降低到预定的第二较低温度。优选地，这种温度的降低是温度的逐渐降低，而不是突然降低，以便例如不会对已经适应较高温度的用户提供冲击，例如在淋浴时。例如，逐渐降低的速度可以是每5秒1摄氏度。

在S2204处，如果控制模块确定消耗时间T不超过第三阈值T3，则控制模块在S2205处确定出水口是否仍在供应热水，例如基于水加热***的水流。如果确定出水口仍在供应热水，则该方法返回到S2203，并且控制模块继续监视消耗时间T。如果确定出水口不再供应热水，则该方法结束。在本实施例中，第三阈值T3和第二温度由控制模块基于能源预算和/或热水使用预算来设定。因此，在这样做的过程中，可以控制和调节热水的使用以将能源支出保持在预算范围内。

AI方法或算法(例如，图1中的MLA的120)优选地预测第一和第二温度的值，以及时间段的值，在通过基于用户过去对供水***的使用情况的训练数据进行训练后。

图4示出了基于当前能源费率的调节出水口(例如水龙头)的能源和水消耗的方法实施例。当控制模块110确定当前能源费率时，该方法从S2101开始，例如基于从能源供应商接收的数据和/或基于从公共领域获得的数据(例如，能源供应商可以提供适用高峰能源费率的日期和时间的公告，以及适用非高峰能源电价的日期和时间的公告)。在S2102，如果控制模块确定当前能源费率为峰值费率，即能源单位成本高，则控制模块控制热水***进入降低消耗设置。控制模块可以被编程为在降低消耗的设置中执行多个不同的高峰时间策略。这里给出了一个非详尽的例子列表。

在S2103，控制模块可以控制水加热***以较低的流速和/或较低的温度提供热水。具体地，控制模块110可以控制流量控制130去降低流向出水口的水的流量，从第一流速降低到第二流速，其中第二流速低于第一流速，当在S2102处检测到峰值费率时。控制模块110还可以(或可选地)控制热水加热的温度，将温度从第一温度降低到第二温度，以达到较低的温度，当在S2102检测到峰值费率时，其中第二温度低于第一温度。第一和第二流速和/或第一和第二温度的值可以由用户、公用事业公司设置，也可以通过使用人工智能算法或MLA进行预测，该算法已使用基于建筑物过去对公用事业使用情况的训练数据事先进行了训练。

在S2104处，控制模块110可以控制水加热***以减少提供给中央加热***的热水的量和/或温度，例如根据加热目标。例如，温度可以降低1或2摄氏度。

在S2105处，控制模块110可以控制水加热***切换到低成本的热源以提供热水，例如通过从热能存储中提取热能。

在S2102，如果控制模块确定当前能源费率为非高峰费率，即能源单位成本低，则控制模块控制水加热***进入储能设置。控制模块可以被编程为在储能设置中执行多个不同的非高峰时间策略。这里给出了一个非详尽的例子列表。

在S2106处，当单位能量成本低时，可以将热能储存预热到期望的或合适的温度，使得在以后的时间，例如当单位能量成本高时，储存的热能可以被提取来加热水(如上文关于步骤S2105所描述的)。所需或合适的温度可以通过人工智能算法(例如MLA)的预测来确定，该算法是根据过去使用该公共事业的数据进行训练的。

在S2107，可以控制水加热***以增加提供给中央加热***的热水的量和/或温度以提高加热输出，从而额外的热能可以由建筑结构本身存储并在以后提取。

控制模块110在软件中被编程以执行上述功能并显示在图2、3和4的步骤中。可选地，控制模块在硬件逻辑中硬连线以执行上述功能。

正如本领域技术人员所理解的，本技术可以体现为***、方法或计算机程序产品。相应地，本技术可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例或软件与硬件结合的实施例的形式。

此外，本技术可以采取体现在其上具有计算机可读程序代码的计算机可读介质中的计算机程序产品的形式。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读介质可以是，例如，但不限于，电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体***、装置或设备，或前述的任何合适组合。

用于执行本技术操作的计算机程序代码可以用一种或多种编程语言的任意组合编写，包括面向对象的编程语言和常规的过程编程语言。

例如，用于执行本技术操作的程序代码可以包括常规编程语言(解释的或编译的)如C的源码、对象或可执行代码，或汇编代码，用于设置或控制ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)的代码，或用于硬件描述语言的代码，如VerilogTM或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)。

代码组件可以体现为过程、方法等，并且可以包括子组件，这些子组件可以采取指令的形式或在任何抽象级别的指令序列的形式，从本机指令集的直接机器指令到高级编译或解释语言结构。

本领域技术人员还将清楚，根据本技术的优选实施例的全部或部分逻辑方法可以适当地体现在包含逻辑元件的逻辑装置中以执行该方法的步骤，并且这样的逻辑元件可以包括在例如可编程逻辑阵列或特定应用的集成电路中的诸如逻辑门的组件。这种逻辑安排可以进一步体现在使用例如虚拟硬件描述符语言使得元件能够在这样的阵列或电路中临时或永久地建立逻辑结构，其可以使用固定或可传输的载波介质进行存储和传输。

本文引用的例子和条件语言旨在帮助读者理解当前技术的原理，而不是将其范围限制在此类专门引用的例子和条件上。可以理解的是，本领域技术人员可以设计各种布置，尽管本文没有明确描述或显示这些布置，但这些布置仍然体现了本技术的原理，因此包括在所附权利要求所定义的其范围内。

此外，作为理解的帮助，上述描述可以描述本技术的相对简化的实现。如本领域技术人员所理解的，本技术的各种实现可能具有更大的复杂性。

在某些情况下，还可以提出被认为是对现有技术进行改动的有用例子。这样做只是为了帮助理解，而不是为了限制当前技术的范围或设定界限。这些改动不是穷尽的清单，并且本领域技术人员可以进行其它改动，同时仍然保持在当前技术的范围内。此外，如果没有提出改动的例子，则不应解释为不可能进行改动和/或所记载的是实现本技术该要素的唯一方式。

此外，本文中所有陈述该技术的原则、方面和实现，以及它们的具体例子，旨在包括其结构和功能等价物，无论它们是当前已知的还是将来开发的。因此，例如，本领域技术人员可以理解，本文中的任何框图表示体现本技术原理的说明性电路的概念性视图。类似地，可以理解的是，任何流程图、流程图、状态转换图、伪代码等表示各种过程，这些过程可以大体上表示在计算机可读介质中，并且由计算机或处理器执行，无论该计算机或处理器是否被明确地显示出。

图中所示的各种元件的功能，可以通过使用专用硬件以及能够执行与适当软件相关联的软件的硬件来提供。当由处理器或控制模块提供时，功能可以由单个专用处理器、单个共享处理器或多个单独的处理器提供，其中一些可以共享。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应被解释为仅指能够执行软件的硬件，并且可能包括但不限于数字信号处理器(DSP)硬件、网络处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、用于存储软件的只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和非易失性存储器。其他硬件，常规和/或定制，也可能包括在内。

软件模块，或简单地暗示为软件的模块，可以在本文中表示为流程图元素或其他指示过程步骤性能和/或文本描述的元素的任意组合。此类模块可以由显式或隐式显示的硬件执行。

本领域技术人员将会清楚，可以在不脱离本技术范围的情况下对前述示例性实施例进行许多改进和改动。

Claims (24)

1.一种可用于供水***的加热器布置***，可用于控制提供给出水口的供水，所述出水口被布置成向用户提供热水，所述加热器布置装置包括：

水加热设备，所述水加热装置设置为远离出水口；和

控制单元，所述控制单元与所述水加热设备可通信地耦合，所述控制单元被配置为：

a)确定当前的能源费率是否是峰值费率；并且

当确定当前能源费率为峰值费率时，将所述加热器布置***设置为降低消耗模式；其中，所述降低消耗模式包括将供应到出水口的热水的流量从第一流速降低到第二流速，所述第二流速低于所述第一流速。

2.根据权利要求1所述的加热器布置***，其中，所述确定步骤还决定了所述能源费率是否为非高峰费率。

3.根据权利要求2所述的加热器布置***，其中，当确定当前能源费率为非高峰费率时，将加热器布置***设置为储能模式。

4.根据前述权利要求中任意一项所述的加热器布置***，其中，所述降低消耗模式包括将供应到出水口的热水的温度从第一温度降低到第二温度，所述第二温度低于所述第一温度。

5.根据前述权利要求中任意一项所述的加热器布置***，其中，所述第一和第二温度，或所述第一和第二流速，由所述控制单元执行的人工智能算法设定。

6.根据权利要求5所述的加热器布置***，其中，所述人工智能算法预测所述第一和第二温度或所述第一和第二流速的值，其中，所述算法先前已基于与供水***的过去使用情况相关的数据进行训练。

7.根据前述权利要求中任意一项所述的加热器布置***，其中，所述减少消耗模式包括根据加热目标减少由所述加热器布置***提供的水的量或温度。

8.根据前述权利要求中任意一项所述的加热器布置***，其中，所述减少消耗模式包括切换到替代热源以提供热水。

9.根据权利要求8所述的加热器布置***，其中，所述替代热源为热能储存。

10.根据权利要求3或权利要求4至9中任意一项当从属于权利要求3时的加热器布置***，其中，所述储能模式包括将热能储存预热至第一温度。

11.根据权利要求3或权利要求4至10中任意一项当从属于权利要求3时的加热器布置***，其中，所述储能模式包括增加提供给供水***的热水的量和/或温度以提高加热输出，以使得额外的热能可以通过容纳所述加热器布置***的建筑物的结构来存储。

12.根据前述权利要求中任意一项所述的加热器布置***，其中，所述水加热装置包括热泵和热能储存设备。

13.根据权利要求12所述的加热器布置***，其中，所述热能储存设备为相变材料设备。

14.根据权利要求13所述的加热器布置***，其中，所述相变材料为石蜡。

15.根据权利要求14所述的加热器布置***，其中，所述石蜡在40°C至60℃的温度下熔化。

16.根据权利要求13、14或15所述的加热器布置***，其中，相变材料的潜热容在约180kJ/kg和230kJ/kg之间，并且在液相中的比热容可能为2.27Jg^-1K^-1，并且在固相中的比热容为2.1Jg^-1K^-1。

17.一种控制供水的方法，所述供水提供给供水***中出水口，该出水口被布置成从水加热设备向用户提供热水，该方法包括以下步骤：

a)确定当前的能源费率是否为最高费率；和

b)当确定当前能源费率为峰值费率时，将所述加热器布置***设置为降低消耗模式；其中，降低消耗模式包括将供应到出水口的热水的流量从第一流速降低到第二流速，所述第二流速低于所述第一流速。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述确定步骤还确定所述能源费率是否为非高峰费率。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，当确定当前能源费率为非高峰费率时，将所述加热器布置***设置为储能模式。

20.根据前述任意一项权利要求所述的方法，其中，所述减少消耗模式包括将供应到出水口的热水的流量从第一流速降低到第二流速，所述第二流速低于所述第一流速。

21.根据前述任意一项权利要求所述的方法，其中，所述减少消耗模式包括将供应到出水口的热水的温度从第一温度降低到第二温度，所述第二温度低于第一温度。

22.根据权利要求20或21所述的方法，其中，所述第一和第二温度，或所述第一和第二流速，由控制单元执行的人工智能算法设定。

23.一种包含机器可读代码的计算机可读介质，当由处理器执行时，其导致所述处理器执行如前述任意一项方法权利要求中所述的方法。

24.一种控制模块，所述控制模块配置为用于通过通信信道控制供水***的运行，所述供水***包括加热***，所述加热***被配置为加热来自自来水管并由控制模块控制的水，所述供水***被配置为将所述加热***加热的水在一个或多个出水口处提供给用户，所述控制模块包括具有在其上执行软件的处理器，或者具有预配置的硬件逻辑组件，配置为用于执行根据前述任意一项方法权利要求中的方法。