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    • 专利摘要:
    一種空調控制裝置與方法，且所述空調控制方法包括下列步驟。首先，依據實體空間的環境狀態產生多個預設狀態資訊與目前狀態資訊，並依據最小的損耗能量從這些預設狀態資訊中選出目標狀態資訊。此外，利用目前狀態資訊與目標狀態資訊產生目前有效溫度值與目標有效溫度值，並擷取來自空調箱控制器的設定溫度值與回風溫度值。接著，利用目前有效溫度值、目標有效溫度值、設定溫度值與回風溫度值進行模糊推論，以產生溫度微調值。以及，利用溫度微調值來調整設定溫度值。
    公开号:TW201323793A
    申请号:TW100146214
    申请日:2011-12-14
    公开日:2013-06-16
    发明作者:Hsiang-Chieh Chen；Chung-Hsien Lu；Ya-Ching Chang
    申请人:Ind Tech Res Inst；
    IPC主号:G05D23-00
    专利说明:
    空調控制裝置與方法
    本發明是有關於一種空調控制裝置與方法，且特別是有關於一種利用無線感測與自動化控制來兼顧舒適與節能的空調控制裝置與方法。
    近年來，除了設備本身能源效率的改善，愈來愈多建築物引進能源管理系統，以進行耗能的智慧管理，如：空調、照明、熱交換等系統的排程控制或情境控制，並透過能源資通訊技術(Energy Information and Communication Technology；EICT)以及感測器、控制器、嵌入式系統與能源管理的相互結合，來進一步提升其省能的潛力。
    現行的暖氣、通風以及空氣調節(Heating,Ventilation and Air Conditioning)系統，大多是以設定溫度值與回風溫度值之間的溫差，來控制其風量大小與冰水流量。然而，用以感測回風溫度值的感測器並不位在實際的現場環境內或數量不足以反應空間內實際分佈狀態，因此HVAC系統所取得的回風溫度值時常無法反應出現場環境的真實狀態與空間內人員的實際感受。再者，在設定溫度值的控制上，現場人員往往必須透過手動的方式來即時調整儲存在HVAC系統中的設定溫度值，進而造成系統在使用上的不便。
    換言之，目前大型空調控制裝置時常無法取得現場具參考性的真實狀態，進而導致其內部空氣調節單元(Air Handling Unit；AHU)或風扇線圈單元(Fan Coil Unit；FCU)在控制上的困難，並導致現場環境會有過冷、過熱且又浪費能源的狀況發生。再者，目前大型空調控制裝置大多必須仰賴現場人員經驗來手動調整設定溫度，進而造成裝置在使用上的不便。
    本發明提供一種空調控制方法，利用設定溫度值、回風溫度值、目前有效溫度值與目標有效溫度值來自動化地調整設定溫度值，進而免除利用人工來調整設定溫度值的困擾。
    本發明提供一種空調控制裝置，利用室內感測節點來感測實體空間的環境狀態，進而取得代表人體實際感受的有效溫度值。此外，本發明更利用感測所得的有效溫度值自動化地調整設定溫度值，進而達到兼顧舒適與節能的效益。
    本發明提出一種空調控制方法，適用於空調控制裝置，且空調控制方法包括下列步驟。首先，依據在實體空間以外的環境狀態，產生相應於目標舒適指標的多個預設狀態資訊。此外，依據在實體空間以內的環境狀態，產生目前狀態資訊。當目前狀態資訊皆不同於這些預設狀態資訊時，利用目前狀態資訊與這些預設狀態資訊計算出多個狀態轉換所需的多個損耗能量，並依據最小的損耗能量從這些預設狀態資訊中選出目標狀態資訊。再者，利用目前狀態資訊與目標狀態資訊產生目前有效溫度值與目標有效溫度值，並擷取來自空調控制裝置中空調箱控制器的設定溫度值與回風溫度值。接著，利用目前有效溫度值、目標有效溫度值、設定溫度值與回風溫度值進行模糊推論，以產生溫度微調值。以及，利用溫度微調值來調整設定溫度值。
    在本發明之一實施例中，上述之依據在實體空間以外的環境狀態，產生相應於目標舒適指標的這些預設狀態資訊的步驟包括：感測在實體空間以外的多個環境參數，並據以傳送出室外感測資訊；依據室外感測資訊計算出在最佳舒適指標下的最佳狀態資訊；以及，利用最佳狀態資訊取得相應於目標舒適指標的這些預設狀態資訊。
    在本發明之一實施例中，上述之這些環境參數包括溫度、溼度與二氧化碳濃度。
    在本發明之一實施例中，上述之利用目前有效溫度值、目標有效溫度值、設定溫度值與回風溫度值進行模糊推論，以產生溫度微調值的步驟包括：計算出目前有效溫度值與目標有效溫度值之間的第一溫度差；計算出設定溫度值與回風溫度值之間的第二溫度差；將第一溫度差與第二溫度差模糊化，以產生前件部的模糊集合狀態；依據多條模糊規則與推論方法，產生後件部的推論結果；以及，將推論結果解模糊化，以產生溫度微調值。
    本發明提出一種空調控制裝置，包括無線感測模組、有效溫度計算器、空調箱控制器、模糊推論系統以及加法器。無線感測模組依據在實體空間以外的環境狀態產生相應於目標舒適指標的多個預設狀態資訊，並依據在實體空間以內的環境狀態產生目前狀態資訊。其中，當目前狀態資訊皆不同於這些預設狀態資訊時，有效溫度計算器利用目前狀態資訊與這些預設狀態資訊計算出多個狀態轉換所需之損耗能量，並依據最小的損耗能量從這些預設狀態資訊中選出一目標狀態資訊。
    此外，有效溫度計算器利用目前狀態資訊與目標狀態資訊產生目前有效溫度值與目標有效溫度值。模糊推論系統擷取來自空調箱控制器的設定溫度值與回風溫度值，並利用目前有效溫度值、目標有效溫度值、設定溫度值與回風溫度值進行模糊推論，以產生溫度微調值。加法器將溫度微調值與設定溫度值進行相加，並據以產生修正溫度值。此外，空調箱控制器利用修正溫度值來更新設定溫度值。
    在本發明之一實施例中，上述之無線感測模組包括室外感測節點、多個室內感測節點、無線資料收集器以及舒適指標建模模組。室外感測節點設置在實體空間以外，並感測在實體空間以外的多個環境參數，而據以傳送出一室外感測資訊。這些室內感測節點設置在實體空間以內，並感測在實體空間內的這些環境參數，而據以傳送出多個室內感測資訊。無線資料收集器接收室外感測資訊與這些室內感測資訊，並將室外感測資訊與這些室內感測資訊儲存在環境資料庫中。舒適指標建模模組依據室外感測資訊計算出在最佳舒適指標下的最佳狀態資訊，並利用最佳狀態資訊取得相應於目標舒適指標的這些預設狀態資訊，且舒適指標建模模組更利用這些室內感測資訊產生目前狀態資訊。
    基於上述，本發明利用室內感測節點來感測實體空間的環境狀態，進而取得代表人體實際感受的有效溫度值。此外，本發明更利用回風溫度值、目前有效溫度值與目標有效溫度值來自動化地調整設定溫度值，進而免除利用人工來調整設定溫度值的困擾，並能達到兼顧舒適與節能的效益。
    為讓本發明之上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
    圖1為依據本發明之一實施例之空調控制裝置的系統示意圖。參照圖1，空調控制裝置包括無線感測模組110、有效溫度計算器120、空調箱控制器130、模糊推論系統140以及加法器150。其中，空調控制裝置主要是依據一設定溫度值TSP來設定其運轉參數，並利用運轉參數來控制其內部冰水閥的開度。藉此，空調控制裝置將可進一步地調整其內部冷熱水的流量，進而達到調節實體空間101(例如：大型商場)之環境狀態的目的。
    更進一步來看，設定溫度值TSP是儲存在空調箱控制器130內。此外，空調箱控制器130可透過設置在空調控制裝置之回風口的感測器(未繪示出)，來取得一回風溫度值TRA。由於空調控制裝置的回風口與實體空間101之間尚有一段距離，因此感測器所測得的回風溫度值TRA並不相等於實體空間101的實際溫度值TAC。因此，在實際應用上，圖1透過一加法器102來表示，回風溫度值TRA實質上相等於實際溫度值TAC加上一溫度干擾值TNS。
    空調控制裝置會透過無線感測模組110與有效溫度計算器120產生一目前有效溫度值TPRE與一目標有效溫度值TTAR。此外，模糊推論系統140將利用4個溫度值，亦即設定溫度值TSP、回風溫度值TRA、目前有效溫度值TPRE與目標有效溫度值TTAR，來產生一溫度微調值ΔT。藉此，空調控制裝置將可利用溫度微調值ΔT自動化地調整設定溫度值TSP，進而免除利用人工來調整設定溫度值TSP的困擾。
    圖2為依據本發明之一實施例之空調控制方法流程圖，以下請同時參照圖1與圖2來看空調控制裝置的細部運作。在此，如步驟S210與步驟S220所示，無線感測模組110會依據在實體空間101以外的環境狀態產生相應於一目標舒適指標的多個預設狀態資訊，並依據在實體空間101以內的環境狀態產生一目前狀態資訊。
    舉例來說，圖3為依據本發明之一實施例之無線感測模組的示意圖，圖4為用以說明圖2之步驟S210與步驟S220的流程圖，以下請參照圖3與圖4來看無線感測模組110的細部結構與運作方式。在此，無線感測模組110包括室外感測節點310、多個室內感測節點321~323、無線資料收集器330、環境資料庫340以及舒適指標建模模組350。其中，室外感測節點310設置在實體空間101以外，而室內感測節點321~323則設置在實體空間101以內。
    此外，室外感測節點310與室內感測節點321~323所感測的環境參數包括溫度、溼度與二氧化碳濃度，並具有相同的電路結構。例如，以室內感測節點321為例來看，室內感測節點321包括溫度感測器301、濕度感測器302、二氧化碳感測器303以及無線傳輸模組304。其中，溫度感測器301用以感測周圍環境的溫度，並據以產生一溫度資料。濕度感測器302用以感測周圍環境的溼度，並據以產生一濕度資料。二氧化碳感測器303用以感測周圍環境的二氧化碳濃度，並據以產生一二氧化碳濃度資料。
    此外，無線傳輸模組304會將溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料匯集成一室內感測資訊，並以無線傳輸的方式將室內感測資訊傳送至無線資料收集器330。相似地，室外感測節點310也會傳送由溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料匯集成的一室外感測資訊至無線資料收集器330。因此，如步驟S410所示，室外感測節點310會感測在實體空間101以外的多個環境參數，並據以傳送出一室外感測資訊。
    另一方面，無線資料收集器330會接收室外感測資訊，並將室外感測資訊儲存在環境資料庫340內。此外，如步驟S420所示，舒適指標建模模組350會依據室外感測資訊計算出在一最佳舒適指標下的一最佳狀態資訊。例如，當室外感測資訊中的溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料為{300C、70%、400ppm}時，舒適指標建模模組350可計算出在最佳舒適指標下的溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料，例如：{25.50C、60%、1000ppm}，並將其定義為一最佳狀態資訊。
    值得一提的是，舒適指標是被量化成0-100%的數值，且最佳舒適指標為100%。此外，大致來說，舒適指標在80%以上都屬於多數人可以接受之範圍，因此在實際應用上，如步驟S430所示，舒適指標建模模組350是利用最佳狀態資訊從環境資料庫340中擷取出相應於一目標舒適指標(例如：80%)的多個預設狀態資訊。其中，每一預設狀態資訊皆包括一溫度資料、一濕度資料以及一二氧化碳濃度資料。
    再者，如步驟S440所示，室內感測節點321~323會感測在實體空間101內的多個環境參數，並據以傳送出多個室內感測資訊，其中每一室內感測資訊包括一溫度資料、一濕度資料以及一二氧化碳濃度資料。此外，無線資料收集器330會接收所述多個室內感測資訊，並將所述多個室內感測資訊儲存在環境資料庫340內。再者，如步驟S440所示，舒適指標建模模組350會依據所述多個室內感測資訊產生目前狀態資訊。
    舉例來說，倘若無線感測模組110包括N個室內感測節點321~323，N為大於0之整數，則有N個室內感測資訊DS1~DSN儲存在環境資料庫340內，且DSi{Ti,RHi,CO2i}用以表示第i個室內感測資訊內的溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料。在一較佳實施例中，舒適指標建模模組350將擷取室內感測資訊DS1~DSN中的溫度資料{T1,T2,...TN}，並從溫度資料{T1,T2,...,TN}中選出最大溫度資料，並將其設定為目前狀態資訊中的溫度資料。相似地，舒適指標建模模組350會從室內感測資訊DS1~DSN的濕度資料{RH1,RH2,...,RHN}中選出最大濕度資料，並將其設定為作為目前狀態資訊中的濕度資料。此外，舒適指標建模模組350會從室內感測資訊DS1~DSN的二氧化碳濃度資料{CO21,CO22,...,CO2N}中找出最大二氧化碳濃度資料，並將其設定為作為目前狀態資訊中的二氧化碳濃度資料。
    請繼續參照圖1與圖2。對於無線感測模組110所取得的目前狀態資訊與多個預設狀態資訊，如步驟S230所示，有效溫度計算器120將判別目前狀態資訊是否與這些預設狀態資訊之其一相同。倘若目前狀態資訊與這些預設狀態資訊之其一相同時，則代表空調控制裝置無需調整設定溫度值TSP，故此時將回到步驟S210。藉此，無線感測模組110將傳送新的目前狀態資訊與預設狀態資訊至有效溫度計算器120。相對地，當目前狀態資訊與這些預設狀態資訊皆不相同時，如步驟S240所示，有效溫度計算器120將利用目前狀態資訊與這些預設狀態資訊計算出多個狀態轉換所需的多個損耗能量，並依據最小的損耗能量從這些預設狀態資訊中選出一目標狀態資訊。
    舉例來說，圖5為依據本發明之一實施例之狀態資訊所屬之三維座標系統的示意圖。參照圖5，所述三維座標系統的X、Y、Z軸分別用以表示溫度資料、濕度資料以及二氧化碳濃度資料，因此座標系統上的每一點可代表一筆狀態資訊。相對地，標示在三維座標系統上的這些預設狀態資訊，例如：DP51與DP52，將可形成一超平面(hyper plane)510，且DP53用以表示目前狀態資訊。
    在一較佳實施例中，有效溫度計算器120會逐一選取這些預設狀態資訊，並利用所選取的預設狀態資訊與目前狀態資訊計算出一損耗能量，且損耗能量包含溫度變化、濕度變化以及二氧化碳濃度變化下所需的能量。例如，倘若所選取之預設狀態資訊為{250C,75%,1000ppm}，且目前狀態資訊為{270C,80%,1200ppm}的話，有效溫度計算器120會計算出將實體空間101的溫度從270C調整至250C所需的能量，並計算出將實體空間101的溼度從80%調整至75%所需的能量，且計算出將實體空間101的二氧化碳濃度從1200ppm調整至1000ppm所需的能量。
    此外，在實際應用上，尋找最小的損耗能量為相對值概念，僅需比較狀態轉換間的能量大小即可，因此可利用空氣側估算法來比較溫度改變與溼度改變所需的能量，例如：在空氣側估算法下，空氣側的熱交換量正比於氣體流](或氣體所佔的室內空間)與溫差的乘積，且溼度改變所需能量即是除去空氣中水分(含量)所需的能量。再者，改變二氧化碳濃度所需之能量的計算，則必需先將實體空間101的大小換算成所需的換氣總體積，再利用換氣總體積換算成空調控制裝置中風扇所需的電能。此外，當空調控制裝置的換氣量過多時，則還必須考慮溫度的差值。因為，倘若溫度的改變過大時，空調控制裝置將需要額外能量來冷卻外氣。因此，在改變二氧化碳濃度所需之能量的計算上，還必須加入一個懲罰因子，來補償冷卻外氣所需的能量。
    當有效溫度計算器120計算出目前狀態資訊與每一預設狀態資訊之間的損耗能量時，有效溫度計算器120將挑選出最小的損耗能量，並依據最小的損耗能量挑選出相對應的預設狀態資訊，以作為目標狀態資訊。例如，如圖5所示，倘若有效溫度計算器120利用目前狀態資訊DP53與預設狀態資訊DP52所計算出的損耗能量為最小值時，則預設狀態資訊DP52將被設定為目標狀態資訊。
    請繼續參照圖1與圖2。當取得目標狀態資訊後，如步驟S250所示，有效溫度計算器120會利用目前狀態資訊與目標狀態資訊產生目前有效溫度值TPRE與目標有效溫度值TTAR。由於目前狀態資訊與目標狀態資訊各自包括一溫度資料、一溼度資料與一二氧化碳濃度資料，因此有效溫度計算器120所計算出的目前有效溫度值TPRE與目標有效溫度值TTAR是包括溫度、溼度與二氧化碳濃度三個環境因子的貢獻。換言之，有效溫度計算器120所計算出的有效溫度值即代表人體實際感受的溫度。因為，在同樣的溫度值下，倘若溼度高且二氧濃度高的話，則人體會有溫度較高的實際感受。此外，在同樣的溫度值下，倘若濕度低且二氧濃度低的話，人體會有溫度較低的實際感受。
    更進一步來看，如步驟S260所示，模糊推論系統140會擷取來自空調箱控制器130的設定溫度值TSP與回風溫度值TRP。此外，如步驟S270所示，模糊推論系統140會利用目前有效溫度值TPRE、目標有效溫度值TTAR、設定溫度值TSP與回風溫度值TRP進行模糊推論，以產生溫度微調值ΔT。
    舉例來說，圖6為依據本發明之一實施例之模糊推論系統的示意圖，圖7為用以說明圖2之步驟S270的流程圖，以下請參照圖6與圖7來看模糊推論系統的細部結構與運作方式。在此，模糊推論系統140包括模糊器610、推論工廠620以及解模糊器630。如步驟S710所示，模糊器610會算出目前有效溫度值TPRE與目標有效溫度值TTAR之間的第一溫度差e1。此外，如步驟S720所示，模糊器610也會計算出設定溫度值TSP與回風溫度值TRP之間的第二溫度差e2。再者，如步驟S730所示，模糊器610會將第一溫度差e1與第二溫度差e2模糊化，以產生前件部的模糊集合狀態。此外，如步驟S740所示，推論工廠620會依據多條模糊規則與推論方法，產生後件部的推論結果。藉此，如步驟S750所示，解模糊器630會將推論結果解模糊化，並據以產生一溫度微調值ΔT。
    請繼續參照圖1與圖2。對於模糊推論系統140所產生的溫度微調值ΔT，如步驟S280所示，空調控制裝置將利用溫度微調值ΔT調整設定溫度值TSP。例如，在圖1實施例中，加法器150將溫度微調值ΔT與設定溫度值TSP進行相加，並據以產生一修正溫度值TCT。此外，空調箱控制器130會利用修正溫度值TCT來更新設定溫度值TSP，並據此進一步地調整空調控制裝置的運轉參數。
    綜上所述，本發明是利用室內感測節點來感測實體空間的環境狀態，並以感測所得的溫度、溼度與二氧化碳濃度三個環境因子來定義目前有效溫度值與目標有效溫度值，進而取得代表人體實際感受的溫度。再者，本發明更利用設定溫度值、回風溫度值、目前有效溫度值與目標有效溫度值來自動化地調整設定溫度值。藉此，將可免除利用人工來調整設定溫度值的困擾，並且能達到兼顧舒適與節能的效益。
    雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，故本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
    110．．．無線感測模組
    120．．．有效溫度計算器
    130．．．空調箱控制器
    140．．．模糊推論系統
    102、150．．．加法器
    101．．．實體空間
    TAC．．．實際溫度值
    TNS．．．溫度干擾值
    TRA．．．回風溫度值
    TSP．．．設定溫度值
    TPRE．．．目前有效溫度值
    TTAR．．．目標有效溫度值
    ΔT．．．溫度微調值
    TCT．．．修正溫度值
    S210~S280．．．用以說明圖8實施例的各步驟流程
    310．．．室外感測節點
    321~323．．．室內感測節點
    330．．．無線資料收集器
    340．．．環境資料庫
    350．．．舒適指標建模模組
    301．．．溫度感測器
    302．．．濕度感測器
    303．．．二氧化碳感測器
    304．．．無線傳輸模組
    S410~S450．．．用以說明圖4實施例的各步驟流程
    DP51、DP52．．．預設狀態資訊
    DP53．．．目前狀態資訊
    510．．．超平面
    610．．．模糊器
    620．．．推論工廠
    630．．．解模糊器
    S710~S750．．．用以說明圖7實施例的各步驟流程
    圖1為依據本發明之一實施例之空調控制裝置的系統示意圖。
    圖2為依據本發明之一實施例之空調控制方法流程圖。
    圖3為依據本發明之一實施例之無線感測模組的示意圖。
    圖4為用以說明圖2之步驟S210與步驟S220的流程圖。
    圖5為依據本發明之一實施例之狀態資訊所屬之三維座標系統的示意圖。
    圖6為依據本發明之一實施例之模糊推論系統的示意圖。
    圖7為用以說明圖2之步驟S270的流程圖。
    110．．．無線感測模組
    120．．．有效溫度計算器
    130．．．空調箱控制器
    140．．．模糊推論系統
    102、150．．．加法器
    101．．．實體空間
    TAC．．．實際溫度值
    TNS．．．溫度干擾值
    TRA．．．回風溫度值
    TSP．．．設定溫度值
    TPRE．．．目前有效溫度值
    TTAR．．．目標有效溫度值
    ΔT．．．溫度微調值
    TCT．．．修正溫度值
    权利要求:
    Claims (13)
    [1] 一種空調控制方法，適用於一空調控制裝置，且該空調控制方法包括：依據在一實體空間以外的環境狀態，產生相應於一目標舒適指標的多個預設狀態資訊；依據在該實體空間以內的環境狀態，產生一目前狀態資訊；當該目前狀態資訊皆不同於該些預設狀態資訊時，利用該目前狀態資訊與該些預設狀態資訊計算出多個狀態轉換所需的多個損耗能量，並依據最小的該損耗能量從該些預設狀態資訊中選出一目標狀態資訊；利用該目前狀態資訊與該目標狀態資訊產生一目前有效溫度值與一目標有效溫度值；擷取來自該空調控制裝置中一空調箱控制器的一設定溫度值與一回風溫度值；利用該目前有效溫度值、該目標有效溫度值、該設定溫度值與該回風溫度值進行模糊推論，以產生一溫度微調值；以及利用該溫度微調值來調整該設定溫度值。
    [2] 如申請專利範圍第1項所述之空調控制方法，更包括：判別該目前狀態資訊是否與該些預設狀態資訊之其一相同；以及當該目前狀態資訊與該些預設狀態資訊之其一相同時，回到依據在該實體空間以外的環境狀態，產生相應於該目標舒適指標的該些預設狀態資訊的步驟。
    [3] 如申請專利範圍第1項所述之空調控制方法，其中依據在該實體空間以外的環境狀態，產生相應於該目標舒適指標的該些預設狀態資訊的步驟包括：感測在該實體空間以外的多個環境參數，並據以傳送出一室外感測資訊；依據該室外感測資訊計算出在一最佳舒適指標下的一最佳狀態資訊；以及利用該最佳狀態資訊取得相應於該目標舒適指標的該些預設狀態資訊。
    [4] 如申請專利範圍第3項所述之空調控制方法，其中依據在該實體空間以內的環境狀態，產生該目前狀態資訊的步驟包括：感測在該實體空間內的該些環境參數，並據以傳送出多個室內感測資訊；以及利用該些室內感測資訊產生該目前狀態資訊。
    [5] 如申請專利範圍第3項所述之空調控制方法，其中該些環境參數包括溫度、溼度與二氧化碳濃度。
    [6] 如申請專利範圍第1項所述之空調控制方法，其中利用該目前有效溫度值、該目標有效溫度值、該設定溫度值與該回風溫度值進行模糊推論，以產生該溫度微調值的步驟包括：計算出該目前有效溫度值與該目標有效溫度值之間的一第一溫度差；計算出該設定溫度值與該回風溫度值之間的一第二溫度差；將該第一溫度差與該第二溫度差模糊化，以產生一前件部的一模糊集合狀態；依據多條模糊規則與一推論方法，產生一後件部的一推論結果；以及將該推論結果解模糊化，以產生該溫度微調值。
    [7] 如申請專利範圍第1項所述之空調控制方法，其中利用該溫度微調值調整該設定溫度值的步驟包括：將該溫度微調值與該設定溫度值進行相加，並據以產生一修正溫度值；以及利用該修正溫度值更新該設定溫度值。
    [8] 一種空調控制裝置，包括：一無線感測模組，依據在一實體空間以外的環境狀態產生相應於一目標舒適指標的多個預設狀態資訊，並依據在該實體空間以內的環境狀態產生一目前狀態資訊；一有效溫度計算器，其中當該目前狀態資訊皆不同於該些預設狀態資訊時，該有效溫度計算器利用該目前狀態資訊與該些預設狀態資訊計算出多個狀態轉換所需的多個損耗能量，並依據最小的該損耗能量從該些預設狀態資訊中選出一目標狀態資訊，且該有效溫度計算器利用該目前狀態資訊與該目標狀態資訊產生一目前有效溫度值與一目標有效溫度值；一空調箱控制器；一模糊推論系統，擷取來自該空調箱控制器的一設定溫度值與一回風溫度值，並利用該目前有效溫度值、該目標有效溫度值、該設定溫度值與該回風溫度值進行模糊推論，以產生一溫度微調值；以及一加法器，將該溫度微調值與該設定溫度值進行相加，並據以產生一修正溫度值，且該空調箱控制器利用該修正溫度值來更新該設定溫度值。
    [9] 如申請專利範圍第8項所述之空調控制裝置，其中該有效溫度計算器更用以判別該目前狀態資訊是否與該些預設狀態資訊之其一相同。
    [10] 如申請專利範圍第8項所述之空調控制裝置，其中該無線感測模組包括：一室外感測節點，設置在該實體空間以外，並感測在該實體空間以外的多個環境參數，而據以傳送出一室外感測資訊；多個室內感測節點，設置在該實體空間以內，並感測在該實體空間內的該些環境參數，而據以傳送出多個室內感測資訊；一無線資料收集器，接收該室外感測資訊與該些室內感測資訊，並將該室外感測資訊與該些室內感測資訊儲存在一環境資料庫中：以及一舒適指標建模模組，依據該室外感測資訊計算出在一最佳舒適指標下的一最佳狀態資訊，並利用該最佳狀態資訊取得相應於該目標舒適指標的該些預設狀態資訊，且該舒適指標建模模組更利用該些室內感測資訊產生該目前狀態資訊。
    [11] 如申請專利範圍第10項所述之空調控制裝置，其中該些環境參數包括溫度、溼度與二氧化碳濃度。
    [12] 如申請專利範圍第10項所述之空調控制裝置，其中該室外感測節點與該些室內感測節點各自包括：一溫度感測器，感測周圍環境的溫度；一濕度感測器，感測周圍環境的溼度；一二氧化碳感測器，感測周圍環境的二氧化碳濃度；以及一無線傳輸模組，匯集該溫度感測器、該濕度感測器與該二氧化碳感測器所感測到的資料，並據以傳送匯集而成的資訊。
    [13] 如申請專利範圍第8項所述之空調控制裝置，其中該模糊推論系統包括：一模糊器，計算出該目前有效溫度值與該目標有效溫度值之間的一第一溫度差，並計算出該設定溫度值與該回風溫度值之間的一第二溫度差，且該模糊器將該第一溫度差與該第二溫度差模糊化，以產生一前件部的一模糊集合狀態；一推論工廠，依據多條模糊規則與一推論方法，產生一後件部的一推論結果；以及一解模糊器，將該推論結果解模糊化，以產生該溫度微調值。
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