CN111219853A - 一种基于bim技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，应用于绿色建筑室内的空调主动温度控制，包括传感器端，中央处理端，数据库端和显示端；传感器端的重力感应模块和温度感应模块，用于采集建筑内电梯出入口、楼道出入口以及建筑总出入口的重力感应数据和室内外温度数据，中央处理端接收到传感器检测到的信息，对其进行分析并作出决策发送给空调系统，对当前温度做出调整；本发明通过重力感应对建筑人流量进行实时统计，应用BIM技术对数据进行可视化监控，根据重力传感器数据统计室内人流量的变化，进而对空调的功率进行主动实时调整，特别是在人流量减少的情况下提前降低空调功率，使室内节能效果与舒适度均有提高。

Description

一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统
技术领域
本发明涉及基于BIM技术的温度控制领域，尤其涉及一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统。
背景技术
我国是一个能源消耗大国，据统计数据表明，在相同产值的前提下，我国所消耗的能源远高于其他发展中国家。与发达国家相比更是显示了我国能源的极大浪费，国内能源生产总量远远不能满足全国能源消费的需求，因此我国能源消费对国际能源市场的依赖程度不断增大。生产力发展与能源短缺的矛盾已经成为制约我国经济发展的主要因素之一。
BIM(Building Information Model，即建筑信息模型)技术作为一项新兴的信息技术，已经在世界很多国家的建筑领域得到应用。BIM技术使得建筑物及其构件的信息处于一个中心数据库中，并且建筑及其构件的各种属性完全数字化，这样就保证了建筑信息的内在统一和可计算性，避免了现行的二维图表所带来的“信息孤岛”现象。另外BIM技术采用的是参数化建模，使得BIM模型包含的建筑信息，具有协调性而且可以进行运算。这些建筑信息将使得绿色建筑的设计过程中节能分析、环境分析等变得非常方便。
空调是生活不可或缺的一部分，随着空调的普及，空调的能耗也越来越严重，尤其是大型公共建筑中的空调系统，其耗电量是一个很大的数字。在绿色建筑日益受到重视的今天，节能问题变得更加突出，空调耗能大的问题亟待解决。而要实现绿色建筑，降低空调能耗，BIM技术将是一个高效实用的技术，结合现有的成熟的传感器技术，BIM技术，融合绿色建筑理念，可以设计出一种有效降低空调能耗的方法。
发明内容
本发明目的在于针对现有技术的不足，提出一种利用重力采集系统收集人流量数据，后台经过中央处理器处理过后，在BIM模型上进行实时显示，同时对建筑内空调系统做出调整的决策。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，该系统包括传感器端，中央处理端和显示端。
所述传感器端，包括重力感应模块和温度感应模块。
所述重力感应模块包含若干个重力传感器，用于采集建筑内自动扶梯、垂直电梯和楼道出入口以及建筑总出入口的重力感应信息，并将重力感应信息传输至中央处理端。
所述温度感应模块包含若干个温度传感器，用于采集室内外温度信息，并将温度信息传输至中央处理端。
所述中央处理端，包括信息接收模块、信息处理模块、控制模块和数据库模块。
所述信息接收模块，用于接收来自重力感应模块和温度感应模块的信息，并发送至信息处理模块，同时存储到数据库模块；
所述信息处理模块，用于处理来自信息接收模块的信息，将重力传感器采集到的信息在BIM模型对应的传感器位置实时显示，针对出入口采集到的重力信息对室内人数进行估算，得到人流量信息，并将人流量信息存储至数据库模块，选择合理的空调方案或建立新的方案；
所述控制模块，用于将信息处理模块选择或建立的方案，传递给空调温度控制系统，该系统控制建筑内各位置的空调进行温度调整，并将调整后的温度信息存储至数据库模块中；
所述数据库模块，包括空调方案数据库和实时信息数据库，以及BIM模型存储数据库；
所述空调方案数据库存储信息处理模块新建的空调方案；
所述实时信息数据库，用于存储来自信息接收模块的信息、信息处理模块得到的人流量信息以及控制模块调整后的温度信息，用于后续信息处理模块对空调方案的调整和优化；
所述BIM模型存储数据库，用于储存含有传感器端信息的建筑三维模型；
所述显示端，用于结合实时信息和BIM模型，显示建筑内实时人流量的数量以及分布情况、室内温度信息和空调的功率。
进一步地，所述空调方案数据库还包括经相关软件根据已有数据和相关资料模拟计算得到的人流量与温度控制(空调功率)的相关性数据，以函数映射的形式存储，形成若干个空调方案。
进一步地，信息处理模块根据实时信息数据库中的信息对空调方案进行调整和优化具体为：根据区域内人数变化引起的热量变化，求得需要调整的空调功率。采用比例积分微分控制(PID控制)，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量。控制系统可根据实际输出功率与计划功率的偏差进行调整，在比例作用的基础上加上微分作用能提高空调系统功率的稳定性，加上积分作用能消除余差，使空调功率达到最优。
进一步地，信息处理模块每T分钟计算生成一个人流量数据存储于数据库中，并在BIM模型上实时显示。
进一步地，信息处理模块对人流量进行估算具体为：在重力作用下，通过承载器将重力传递至重力传感器，使重力传感器弹性体产生变形，贴附于弹性体上的应变计桥路失去平衡，输出与重力数值成正比例的电信号，经线性放大器将信号放大。再经A/D转换为数字信号，由带有仪表的微处理机(CPU)对数字信号进行处理后直接显示重力数据。
信息处理模块会连续记录重力传感器的读数，并绘制实时重力曲线。
多个人同时经过重力传感器时，无法简单用传感器读数变化曲线获得人流量，传感器读数为多个人经过传感器曲线的简单叠加，此时需要将函数分离。一般来说同时踩在传感器上的人不会同时超过3个人。
每个人经过重力传感器时的重力变化函数为：
Fn＝fθn(x)，1≤n≤3，且为整数
式中，θn为函数中的待定参数矩阵；Fn分别为每个人经过传感器时的传感器读数变化曲线；f为θ的函数。
利用机器学习中的非监督学习算法可求出待定参提取出每个人的重力变化函数，用代价函数来反馈提取结果的准确性。某一个函数的待定参数θn<0.05时，可忽略这个函数的影响，即该区间通过人数减少1。不断计算区间内的有效函数数量，即为累加的人流量。系统会累加在T时间内穿过的人流量，并将数据传到中央处理器，进行温度调节。
本发明的有益效果：与传统空调根据温度被动调整功率的方法不同，本系统能根据重力传感器数据统计室内人数的变化，进而在室温发生明显改变之前对空调的功率进行主动实时调整，特别是在人流量变动的情况下及时调整空调功率，使室内节能效果与舒适度均有提高。
具体表现如下：
1)在整个过程中都通过计算机记录与运算，做出决策，降低了出错率；
2)BIM模型的建立帮助工作人员更简洁、更高效的操作系统，节约了时间和人力资源；
3)对于数据库中存储的数据，可以导出并应用于其他分析软件，可以用于针对人流量与空调方案之间的关系的进一步研究。
附图说明
图1为该一种基于BIM技术和重力感应装置的建筑空调温度控制方法流程示意图；
图2为楼梯重力传感器加装示意图；
图3为自动扶梯重力传感器加装示意图；
图4为建筑主出入口重力传感器加装示意图；
图5为一个人经过重力传感器时传感器读数曲线；
图6为两个人经过重力传感器时传感器读数曲线；
图7为三个人经过重力传感器时传感器读数曲线。
具体实施方式
以下结合附图和实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本专利适用场所具有如下特点：1)建筑总出入口分明，或者总出入通道有明显分隔。2)建筑各楼层出入通道有明显分隔，即采用垂直吊梯、自动扶梯或者有对上下行方向进行明显分隔的楼梯进行人流流通。满足以上要求能对每一层人流量进行更精确的统计。
基于BIM技术和重力感应装置的建筑空调温度控制方法的架构如图1流程示意图所示，本发明基于BIM技术和重力感应装置的建筑空调温度控制系统包括传感器端，中央处理端和显示端。
所述传感器端，包括重力感应模块和温度感应模块。
所述重力感应模块包含若干个重力传感器，如图2-4所示，在建筑的总出入口、建筑内自动扶梯出入口、垂直电梯和楼道出入口的位置分别放置一个重力传感器，用于采集建筑内自动扶梯、垂直电梯和楼道出入口以及建筑总出入口的重力感应信息，并将重力感应信息传输至中央处理端。
所述温度感应模块包含若干个温度传感器，例如：在建筑体外部设置3个温度传感器，在建筑内部的每一层中，每隔100平方米放置一个温度传感器。用于采集室内外温度信息，并将温度信息传输至中央处理端。
所述中央处理端，包括信息接收模块、信息处理模块、控制模块和数据库模块。
所述信息接收模块，用于接收来自重力感应模块和温度感应模块的信息，并发送至信息处理模块，同时存储到数据库模块；
所述信息处理模块，用于处理来自信息接收模块的信息，将重力传感器采集到的信息在BIM模型对应的传感器位置实时显示。每30分钟针对各个重力感应模块采集到的重力数据对室内人数进行一次估算，得到人流量信息，并将人流量信息存储至数据库模块，选择合理的空调方案或建立新的方案。
信息处理模块对人流量进行估算具体为：在重力作用下，通过承载器将重力传递至重力传感器，使重力传感器弹性体产生变形，贴附于弹性体上的应变计桥路失去平衡，输出与重力数值成正比例的电信号，经线性放大器将信号放大。再经A/D转换为数字信号，由带有仪表的微处理机(CPU)对数字信号进行处理后直接显示重力数据。
多个人同时经过重力传感器时，无法简单用传感器读数变化曲线获得人流量，传感器读数为多个人经过传感器曲线的简单叠加，此时需要将函数分离。一般来说同时踩在传感器上的人不会同时超过3个人。
如图5-图7所示，每个人经过重力传感器时的重力变化函数为：
Fn＝fθn(x)，1≤n≤3，且为整数
式中，θn为函数中的待定参数矩阵；Fn分别为每个人经过传感器时的传感器读数变化曲线；f为θ的函数。
利用机器学习中的非监督学习算法可求出待定参提取出每个人的重力变化函数，用代价函数来反馈提取结果的准确性。某一个函数的待定参数θn<0.05时，可忽略这个函数的影响，即该区间通过人数减少1。不断计算区间内的有效函数数量，即为累加的人流量。系统会累加在T时间内穿过的人流量，并将数据传到中央处理器，进行温度调节。
设定一阈值N，如设置N为500，即人流量波动范围不超过此阈值时，将人流量变动视为零。跟据人流量波动可详细分为以下三种情况。
1)人流量波动为正，即到该建筑第i层的人总质量减去离开第i层的人总质量为正值，室内人的总质量增大，对应的代谢产热量增大。这种情况下，根据已有的BIM模型中的建筑空间数据和采集到的人流量数据，分析计算在未来一定的时间内室温会升高的值，从而得出接下来将温度保持在最佳温度所需增大的空调功率，将此结果发送到空调系统的温度调节系统，使空调在室温还未发生明显改变时进行温度的调节，从而使室内温度在一定的数值上，减少其波动，提高人体舒适度。
2)人流量波动为零，即到该建筑第i层的人总质量减去离开第i层的人总质量为零，室内人的总质量基本保持不变，对应的代谢产热量也基本不变。此时，空调可以保持已有的功率继续工作。
3)人流量波动为负，即到该建筑第i层的人总质量减去离开第i层的人总质量为负值，室内人的总质量减少，对应代谢产热量也减少。此时，根据已有数据得出未来一定时间内温度会降低的值，从而得出接下来空调可以减少的功率，保证维持现有室温的同时降低空调的能耗。
因此，建立新的空调方案具体如下：
假定人体每kg会产生热量q，楼层质量变化量为k,
Q＝k·q
为了保持楼层内温度恒定，需要调整空调冷气排放量。即为人数变化引起的热量变化。空调单位时间排放的冷气量为N,冷气排放调整量为ΔN，为使楼层温度在t时间内回复稳定，需要
ΔN·t＝＝k·q
求得ΔN，即为需要调整的冷气排放量。空调功率的改变需要时间，预期的冷气输出与实际冷气输出量会存在偏差，采用比例积分微分控制(PID控制)，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量。根据实际输出功率与计划功率的偏差自我调整，在比例作用的基础上加上微分作用提高空调系统功率的稳定性，加上积分作用消除余差，使空调功率达到最优。
所述控制模块，用于将信息处理模块选择或建立的方案，传递给空调温度控制系统，该系统控制建筑内各位置的空调进行温度调整，并将调整后的温度信息存储至数据库模块中；
所述数据库模块，包括空调方案数据库和实时信息数据库，以及BIM模型存储数据库；
所述空调方案数据库存储信息处理模块新建的空调方案，以及经相关软件根据已有数据和相关资料模拟计算得到的人流量与温度控制(空调功率)的相关性数据，以函数映射的形式存储，形成若干个空调方案；
所述实时信息数据库，用于存储来自信息接收模块的信息、信息处理模块得到的人流量信息以及控制模块调整后的温度信息，用于后续信息处理模块对空调方案的调整和优化，具体为：采用比例积分微分控制(PID控制)，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量。根据实际输出功率与计划功率的偏差自我调整，在比例作用的基础上加上微分作用提高空调系统功率的稳定性，积分作用消除余差，使空调功率达到最优；
所述BIM模型存储数据库，用于储存含有传感器端信息的建筑三维模型；
所述显示端，用于结合实时信息和BIM模型，显示建筑内实时人流量的数量以及分布情况、室内温度信息和空调的功率。
此外，空调系统开启时需根据实际情况设定初始人流量值。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，其特征在于，该系统包括传感器端，中央处理端和显示端。
所述传感器端，包括重力感应模块和温度感应模块。
所述重力感应模块包含若干个重力传感器，用于采集建筑内自动扶梯、垂直电梯和楼道出入口以及建筑总出入口的重力感应信息，并将重力感应信息传输至中央处理端。
所述温度感应模块包含若干个温度传感器，用于采集室内外温度信息，并将温度信息传输至中央处理端。
所述中央处理端，包括信息接收模块、信息处理模块、控制模块和数据库模块。
所述信息接收模块，用于接收来自重力感应模块和温度感应模块的信息，并发送至信息处理模块，同时存储到数据库模块；
所述信息处理模块，用于处理来自信息接收模块的信息，将重力传感器采集到的信息在BIM模型对应的传感器位置实时显示，针对出入口采集到的重力信息对室内人数进行估算，得到人流量信息，并将人流量信息存储至数据库模块，选择合理的空调方案或建立新的方案；
所述控制模块，用于将信息处理模块选择或建立的方案，传递给空调温度控制系统，该系统控制建筑内各位置的空调进行温度调整，并将调整后的温度信息存储至数据库模块中；
所述数据库模块，包括空调方案数据库和实时信息数据库，以及BIM模型存储数据库；
所述空调方案数据库存储信息处理模块新建的空调方案；
所述实时信息数据库，用于存储来自信息接收模块的信息、信息处理模块得到的人流量信息以及控制模块调整后的温度信息，用于后续信息处理模块对空调方案的调整和优化；
所述BIM模型存储数据库，用于储存含有传感器端信息的建筑三维模型；
所述显示端，用于结合实时信息和BIM模型，显示建筑内实时人流量的数量以及分布情况、室内温度信息和空调的功率。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，其特征在于，所述空调方案数据库还包括经相关软件根据已有数据和相关资料模拟计算得到的人流量与温度控制(空调功率)的相关性数据，以函数映射的形式存储，形成若干个空调方案。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，其特征在于，信息处理模块根据实时信息数据库中的信息对空调方案进行调整和优化具体为：根据区域内人数变化引起的热量变化，求得需要调整的空调功率。采用比例积分微分控制(PID控制)，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量。控制系统可根据实际输出功率与计划功率的偏差进行调整，在比例作用的基础上加上微分作用能提高空调系统功率的稳定性，加上积分作用能消除余差，使空调功率达到最优。
4.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，其特征在于，信息处理模块每T分钟计算生成一个人流量数据存储于数据库中，并在BIM模型上实时显示。
5.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术和人流量统计的建筑空调温度控制系统，其特征在于，信息处理模块对人流量进行估算具体为：在重力作用下，通过承载器将重力传递至重力传感器，使重力传感器弹性体产生变形，贴附于弹性体上的应变计桥路失去平衡，输出与重力数值成正比例的电信号，经线性放大器将信号放大。再经A/D转换为数字信号，由带有仪表的微处理机(CPU)对数字信号进行处理后直接显示重力数据。
信息处理模块会连续记录重力传感器的读数，并绘制实时重力曲线。
多个人同时经过重力传感器时，无法简单用传感器读数变化曲线获得人流量，传感器读数为多个人经过传感器曲线的简单叠加，此时需要将函数分离。一般来说同时踩在传感器上的人不会同时超过3个人。
假定每个人经过重力传感器时的重力变化函数为：
Fn＝fθn(x)，1≤n≤3，且为整数
式中，θn为函数中的待定参数矩阵；Fn分别为每个人经过传感器时的传感器读数变化曲线；f为θ的函数。利用机器学习中的非监督学习算法可求出待定参提取出每个人的重力变化函数，用代价函数来反馈提取结果的准确性。某一个函数的待定参数θn<0.05时，可忽略这个函数的影响，即该区间通过人数减少1。不断计算区间内的有效函数数量，即为累加的人流量。系统会累加在T时间内穿过的人流量，并将数据传到中央处理器，进行温度调节。
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