【摘 要】
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公共建筑空调系统的优化运行控制是保证建筑环境热舒适性、降低运行能耗和实现建筑节能减排的重要技术措施,一直是国内外研究的难点和热点问题,并逐渐被广泛用于实际工程之中。同时,空调环境热舒适性和人体热感觉也是建筑领域国际上众多机构长期研究的重点,其成果为诸多标准规范的制定和完善提供了科学依据。但从总体上看,空调系统优化运行控制与建筑环境热舒适性、特别是与人体实时热感觉在研究和应用上存在着明显的脱节问题。
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目“新型建筑智能化系统平台技术(2017YFC0704100)”课题五“建筑空间和机电设备的智能化技术研究”(2017YFC0704105); 国家自然科学基金面上项目“基于穿戴传感的人体热感觉实时预测及室温智能调控(51978120)”;
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公共建筑空调系统的优化运行控制是保证建筑环境热舒适性、降低运行能耗和实现建筑节能减排的重要技术措施,一直是国内外研究的难点和热点问题,并逐渐被广泛用于实际工程之中。同时,空调环境热舒适性和人体热感觉也是建筑领域国际上众多机构长期研究的重点,其成果为诸多标准规范的制定和完善提供了科学依据。但从总体上看,空调系统优化运行控制与建筑环境热舒适性、特别是与人体实时热感觉在研究和应用上存在着明显的脱节问题。比较普遍的是,在空调系统实际控制工程中,没有将人体(群体)热感觉实时引入空调系统控制过程之中,该问题在工程上的表现为,空调房间普遍采用挂墙温控器来实现对整个房间室温的设定、监测和调控,但由于挂墙温控器的安装位置(一般都安装在房门附近内墙上)远离内部空调区,从而使得挂墙温控器无法实时和真实反映空调区的温湿度变化状况,更无法真实反映空调区人体(群体)实时热感觉。此外,实际调研表明,公共建筑冬夏空调室温设定值普遍存在着夏季设置过低、冬季设置过高的现象,且室温设定值无法随人体热感觉的变化而自动重新设定。上述两类空调系统优化运行控制与人体(群体)实时热感觉脱节问题,不仅不利于进一步提高空调室内环境热舒适性,而且增大了空调系统运行能耗,该问题亟待解决。近几年,物联网、穿戴计算机和机器学习等人工智能技术的发展及在相关领域的成功应用,为解决空调室内人体(群体)热感觉实时监测、室温设定值自动设置以及室温智能调控等关键问题提供了新的技术途径。因此,本文将以解决公共建筑空调系统优化运行控制与人体(群体)热感觉在工程应用上所存在的脱节问题、进一步提高空调环境热舒适性、降低系统运行能耗为目标,采用理论研究、技术开发及试验研究相结合的方法,研究解决大型公共建筑空调环境人体(群体)热感觉在线监测、评价及空调室温智能调控等关键问题,以期研究得到基于人体(群体)热感觉穿戴传感的公共建筑空调室温智能调控新方法。首先,公共建筑空调环境人体热感觉物联网监测技术的开发,是解决基于人体(群体)热感觉穿戴传感的空调室温智能调控问题的前提和基础。本文将智能手环物联网技术引入本课题领域,提出了智能手环-智能手机-服务器-空调控制器的人体热感觉生理参数实时监测与数据传输技术路线,开发了面向室温智能调控的智能手机APP及数据管理软件系统,实现了智能手环与空调控制器直接通讯;测试结果表明,人体热感觉生理参数智能手环穿戴传感系统能够安全稳定运行。其次,人体热感觉与人体生理参数之关联预测模型的建立,是解决基于人体(群体)热感觉穿戴传感的空调室温智能调控问题的首要理论基础。本文首先试验研究了人体热感觉与手腕皮肤温度和心率等生理参数之间的相关性,建立了人体热感觉线性预测模型和T-S模糊预测模型,结果表明两种模型均具有较高的预测精度。其次,为满足在线控制应用要求,本文进一步提出了人体热感觉线性预测模型在线修正方法,并验证了该修正方法的有效性和适用性。第三,公共场所空调环境群体热感觉的在线预测评价,是解决公共建筑群体热感觉实时监测、评价及室温智能调控问题的又一关键理论问题。本文提出了群体热感觉模糊综合评判方法,试验证明了该方法能够有效地评价群体热感觉;为将该方法用于空调系统控制过程,本文又提出了基于群体热感觉穿戴传感的空调室温设定值线性调整算法,试验研究了夏季空调系统在采用基于群体热感觉穿戴传感的室温控制方法和传统室温设定值控制方法时的运行特性,结果表明,前者较后者具有更好的热舒适性,且空调系统的日耗电量约减少13.8%。第四,基于群体热感觉穿戴感知的空调室温智能调控方法,是实现空调系统节能优化运行的理论基础,是进一步解决空调系统智能调控与人体热感觉脱节问题的关键。本文提出了基于群体热感觉穿戴传感的空调室温模糊调控方法,试验研究了夏季空调系统在采用基于群体热感觉穿戴传感的室温模糊调控方法、基于热感觉人工反馈的室温控制方法和基于温度设定值的室温控制方法等三种控制方法时的运行特性,结果表明,基于群体热感觉穿戴传感的室温模糊调控方法在热舒适性上具有较好的优越性,且该方法控制下的空调系统日耗电量分别比人工反馈热感觉控制法和温度设定值控制法节约了10.7%和 20.1%。最后,使用者对室温设定值个性化设定特征的在线获取和学习,是进一步提高空调室温自动调控智能化水平和系统节能潜力又一值得研究的理论问题。本文将机器学习理论引入使用者对空调室温偏好设定特征在线学习过程,提出了基于强化学习的空调室温偏好设定智能调控方法,利用上述试验数据对空调室温设定值强化学习算法进行了训练与分析;结果表明,该方法可以在满足用户热舒适性的同时,能够有效实现空调系统的高效节能调控。本文的研究对解决人体热感觉实时感知、预测评价及空调系统节能优化运行调控等问题,特别是对解决公共建筑空调系统优化运行控制与人体(群体)热感觉在工程应用上的脱节问题,具有重要的理论价值和学术意义;对提高建筑环境热舒适性和降低空调系统运行能耗,具有重要的节能减排现实意义。
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