面向智慧建筑的热舒适度管理系统的设计_范倩蓝.pdf
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1、SOFTWARE软 件2023第 44 卷 第 1 期2023 年Vol.44,No.1作者简介:范倩蓝(1998),女,湖北武汉人,硕士,研究方向:软件工程;徐倩(1989),女,江苏连云港人,工程师,研究方向:通信与信息系统设计;张翠芳(1974),女,江苏镇江人,博士,副教授,研究方向:建筑物联网。面向智慧建筑的热舒适度管理系统的设计范倩蓝1 徐倩2 张翠芳1,3(1.南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京 210003;2.中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京 210007;3.智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室,安徽合肥 230022)摘要:为了满足智慧建筑中以人为本的调控
2、理念,同时有效地减少能源的损耗,本文设计开发了面向智慧建筑的热舒适度管理系统。该系统关注人在建筑空间中的热舒适度,利用物联网采集的环境数据与室内人员热感觉反馈数据形成热舒适需求模型,便于建筑物制定绿色高效的干预策略。关键词:智慧建筑;热舒适;物联网;人工智能中图分类号:TP311.52 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2023.01.044本文著录格式:范倩蓝,徐倩,张翠芳.面向智慧建筑的热舒适度管理系统的设计J.软件,2023,44(01):160-164Design of Thermal Comfort Management System for
3、Smart BuildingsFAN Qianlan1,XU Qian2,ZHANG Cuifang1,3(1.School of Communications and Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing Jiangsu 210003;2.The 28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Nanjing Jiangsu 210007;3.Anhui Provin
4、ce Key Laboratory of Intelligent Building&Building Energy Saving,Hefei Anhui 230022)【Abstract】:In order to meet the concept of people-oriented in smart buildings,and at the same time effectively reduce energy consumption,a thermal comfort management system for smart buildings is proposed in this pap
5、er.The system focuses on the thermal comfort of people in the building space,and uses the thermal environment data collected by the Internet of Things and the thermal sensation feedback data of indoor people to form a thermal comfort demand model,which is convenient for the development of green and
6、efficient intervention strategies for buildings.【Key words】:smart buildings;thermal comfort;Internet of Things;artificial intelligence设计研究与应用0 引言随着信息技术的飞速发展,建筑的数字化、智能化改造也在不断推进,智慧建筑的概念应运而生。舒适和节能是智慧建筑的两大主要目标1,而居住者的热舒适度评价是决定能否实现这两大目标的关键问题。据统计,建筑物的能源使用量约占世界总能源使用量的 40%,其中超过一半用于采暖通风和空调(HVAC)系统2。因此,如果可以感知居
7、住者的热舒适状态,将 HVAC 调节到适当的水平,将会大大降低全球能源消耗。此外,居住者的热舒适感也会影响他们在建筑空间中的工作效率与健康。数据显示,有高达 62%的居住者对其工作场所的热环境感到不满3,准确的热舒适度评估与预测将有助于建筑物采取有效措施,以提供高质量的工作环境。本文设计了一种面向智慧建筑的热舒适度管理系统,基于智慧建筑内多传感器联合感知的能力,实现智慧建筑中的用户的热舒适度评估,用以均衡建筑能耗和用户舒适度,优化现有通过单一能耗衡量智慧建筑成效的评价方式。1 总体方案设计系统采用“云边端”的物联网架构体系,总体设计框架如图 1 所示,共分为 3 层,即感知层、功能层和应用层。
8、(1)感知层利用多种传感器实现建筑内各种信息的采集,为智慧建筑中热舒适度管理提供数据基础。具体来说,通过传感器采集建筑空间内与人体热舒适度相关的热环境数据,并将数据上传到云端。采集的热环境数据包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度和 TVOC浓度。161范倩蓝徐倩张翠芳:面向智慧建筑的热舒适度管理系统的设计(2)功能层是整个系统的重点,综合了多种因素对热舒适度进行全面的评估和预测。该热舒适度评估方法可通过对室内人员一段时间内的热环境与主观感受的自主学习,形成室内人员热舒适需求模型。(3)应用层承载智慧建筑中的应用,在这里我们设计了一个具有强交互能力的微信小程序,主要实现了环境数据可视化、舒适度
9、等级评价与预警、用户主观感受反馈等以及对模型评估结果投票功能,有效增强了人与物联网设备、环境、场景的交互能力。2 热舒适度评估方法2.1 研究背景20 世纪 70 年代 Fanger 提出了 PMV 模型4,PMV模型通过空气温度、平均辐射温度、相对湿度、空气流速、服装热阻和人体新陈代谢率个热舒适度影响因素计算人体热感觉,是目前最有代表性的、最流行的热舒适评价方法。然而,从大量的现场调查数据中发现,PMV 模型的热舒适度评估值在很多情况下与实测数据存在极大偏差5。首先,热舒适与其影响因素之间存在复杂的非线性关系,增加了热舒适度建模和预测的难度。PMV 模型仅使用数学公式进行热舒适度的预测与评估
10、,并不能很好地处理热舒适度与其影响因子之间的关系,从而导致模型预测准确率较低,不适合在实际中的进一步应用和发展。其次,PMV 模型仅考虑了 6 个客观热舒适度影响,但人对热环境的感知不仅有一定的物理基础,也存在主观上的差异。因此,仅考虑建筑空间内热环境数据并不能准确评估室内人员热舒适度。为了应对上述 PMV 模型缺陷,本系统提出了一种新的热舒适度评估方法。首先,采用了神经网络模型来处理热舒适度与其影响因子之间的复杂非线性关系,神经网络含有多层处理层次结构,能够对未知环境进行学习6。其次,引入了用户投票机制,及时获取用户对当前建筑空间内热舒适度评估结果的反馈,从而对热舒适度评估结果给予一定的修正
11、,使得评估结果更贴近建筑空间内人员的真实感受。2.2 热舒适度评估方法流程本系统提出的热舒适度评估方法工作流程如图 2所示。N采集建筑空间内热环境数据与用户热感觉反馈开始结束制作数据集,对采集到数据预处理输入训练样本,训练热舒适度模型根据用户投票对模型评估结果修正误差e或训练轮数NmaxY图 2 热舒适度评估方法工作流程图Fig.2 Work flow of thermal comfort evaluation第一阶段是数据采集阶段,在这一阶段,用户可以在建筑空间中正常工作与活动,只需每隔一段时间在微信小程序上填写此时的热感觉等级,我们将热感觉分为图 1 系统设计框图Fig.1 Block d
12、iagram of system design温度感知层湿度光照强度CO2浓度TVOC浓度功能层物联网设备应用层第三方云平台全面评估室内环境数据可视化热舒适度等级评价及预警用户主观感受反馈及投票微信小程序建筑空间内人体热舒适度评估人员反馈热舒适度模型自主学习162软 件第 44 卷 第 1 期SOFTWARE7 个等级,分别是冷(-3)、凉(-2)、稍凉(-1)、舒适(0)、稍暖(1)、暖(2)和热(3)。系统会自动记录下热环境数据和用户反馈的热感觉等级,海量的建筑数据和人员反馈数据,背后蕴藏着对用户行为、能源管理、生产效率等的规律,拥有着巨大的价值。我们将其上传腾讯云服务平台,充分发掘物联网
13、设备与数据中蕴含的巨大价值,从而实现热舒适度领域的智能化。第二阶段,我们需要对采集到的数据执行预处理操作,采集的原始数据不仅在大小存在很大差异,而且在数据模态上是异构的。我们用不同的方法对数据进行预处理,对于分类值我们采用 One-hot 编码再归一化处理;对于连续值,直接采用归一化处理,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。第三阶段是模型训练阶段,热舒适度评估模型如图3所示,系统在云端基于预处理后的数据训练出合适的神经网络模型。利用此模型我们可以通过热环境数据评估此时建筑空间内人员的热感觉等级。网络的输入参数为 5 类,分别为温度、湿度、光照强度、CO2 浓度和TVOC 浓度。网络输出
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