CN111854076A - 基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法及系统，自调节控制方法包括以下步骤：调节室内设备的运行状态，对室内设备在不同运行状态下的运行参数、热负荷和舒适度进行采样，分析运行参数与热负荷之间的关系以建立第一热负荷计算模型，分析热负荷与舒适度之间的关系以建立第二热负荷计算模型；实时获取室内的舒适度，判断舒适度是否处于目标区间内；若否，则在目标区间内选择目标舒适度，将目标舒适度输入第二热负荷计算模型得到目标热负荷，将目标热负荷输入第一热负荷计算模型得到运行参数；根据运行参数调节室内设备的运行状态。本发明能够实现室内设备跟随热负荷与舒适度的变化自动调节的，稳定控制室内的舒适度在目标区间内。

Description

基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法及系统

技术领域

本发明涉及室内环境调节技术领域，尤其涉及基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法及系统。

背景技术

建筑是人们工作和生活的场所，人们在建筑内的时间约占总时间的80%以上。室内环境的健康舒适是保障室内人员身心健康、提高工作效率的关键因素。然而，现有技术中建筑的室内设备通常是以固定模式运行，但室内的环境参数处于动态变化中，比如光照、人数、遮光面积、热辐射等，随着环境参数的变化，室内的热负荷也在变化，而热负荷的变化与舒适度紧密相关，若室内设备始终以固定模式运行，无法满足实际的人体舒适度需要。

因此，如何设计基于室内负荷与舒适度动态调节室内设备运行状态的自调节控制方法及自调节控制系统是业界亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术无法根据室内负荷与舒适度变化自动调节设备状态的缺陷，本发明提出基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法及系统，该自调节控制方法可实时获取室内的环境参数，根据舒适度和热负荷自动控制室内设备的运行状态，减少人为操作，优化室内舒适度。

本发明采用的技术方案是，设计基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法，包括以下步骤：

调节室内设备的运行状态，对所述室内设备在不同运行状态下的运行参数、热负荷和舒适度进行采样，分析运行参数与热负荷之间的关系以建立第一热负荷计算模型，分析热负荷与舒适度之间的关系以建立第二热负荷计算模型；

实时获取室内的舒适度，判断舒适度是否处于目标区间内；

若否，则在目标区间内选择目标舒适度，将目标舒适度输入第二热负荷计算模型得到目标热负荷，将目标热负荷输入第一热负荷计算模型得到运行参数；

根据运行参数调节室内设备的运行状态。

优选的，建立第一热负荷计算模型的方法包括：在室内设备未开启时，对室内的第一环境参数和热负荷进行多次采样，根据采样数据分析第一环境参数与热负荷之间的关系，建立基础热负荷计算模型；

在室内设备开启时，调节室内设备的运行状态，对室内设备在不同运行状态下的运行参数和第一环境参数进行采样，将室内设备开启时的第一环境参数输入基础热负荷计算模型得到热负荷，分析运行参数与热负荷之间的关系，建立第一热负荷计算模型。

其中，第一环境参数包括：室内人数N、热辐射强度q_N、光照强度L、遮光面积M和环境温度Temp和环境风速v；运行参数包括：设定温度T和设定风速Fan。

调节室内设备的运行状态包括：以设定温度T为唯一变量进行调节、以设定风速Fan为唯一变量进行调节、以设定温度T和设定风速Fan为两个变量同时进行调节。

优选的，建立第二热负荷计算模型的方法包括：对室内设备在不同运行状态下的运行参数和第二环境参数进行采样，将第二环境参数输入预设舒适度计算模型中得到舒适度，将运行参数输入第一热负荷计算模型中得到热负荷，分析舒适度和热负荷之间的关系，建立第二热负荷计算模型。

优选的，实时获取室内的舒适度包括：采集室内的第二环境参数，将第二环境参数输入到预设舒适度模型得到舒适度。

其中，第二环境参数包括：环境温度Temp和环境风速v；所述运行参数包括：设定温度T和设定风速Fan。

在一实施例中，预设舒适度模型为：

;

其中，S为舒适度、M为人体代谢量、W为人体对外做功，

为着装人体表面与环境的传导换热，

为着装人体表面与环境对流换热，

为着装人体表面与环境辐射换热，

为人体皮肤扩散蒸发热损失，

为人体皮肤表面汗液的蒸发热损失，

为呼吸潜热损失，

为呼吸显热损失，Ep为排泄消耗的热损失。

优选的，在目标区间内选择目标舒适度包括：

当舒适度高于目标区间的最大阈值时，选择最大阈值为目标舒适度；

和/或当舒适度低于目标区间的最小阈值时，选择最小阈值为目标舒适度。

优选的，目标区间的最大阈值为0.5、最小阈值为-0.5。

本发明还提出了基于室内负荷与舒适度的自调节控制系统，包括：

室内设备；

服务器，其建立有预设舒适度模型、运行参数与热负荷之间关系的第一热负荷计算模型、热负荷与舒适度之间关系的第二热负荷计算模型；

负荷监测设备，用于检测室内的环境参数并上传至服务器；

服务器根据接收到的第二环境参数和预设舒适度模型计算舒适度，在舒适度超出目标区间时选择目标舒适度，根据目标舒适度和第一热负荷计算模型、第二热负荷计算模型得到运行参数，将运行参数下发至室内设备。

优选的，负荷监测设备包括：

用于识别室内人数N、遮光面积M的摄像装置；

用于检测室内的环境温度Temp的温度传感器；

用于检测室内的光照强度L的照度传感器；

用于检测室内物体的热辐射强度q_N的红外传感器。

优选的，室内设备包括：空调、新风机、电暖器、风扇中的至少一种。

与现有技术相比，本发明通过对室内设备在不同运行状态下的运行参数、热负荷和舒适度进行采样，分析建立第一热负荷计算模型和第二热负荷计算模型，计算模型建立完成后，实时获取室内的舒适度，在舒适度超出目标区间时选择目标舒适度，根据目标舒适度和第一热负荷计算模型、第二热负荷计算模型得到运行参数，基于运行参数调节室内设备的运行状态，实现室内设备跟随热负荷与舒适度的变化自动调节的效果，稳定控制室内的舒适度在目标区间内。

附图说明

下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明，其中：

图1是本发明中自调节控制方法的流程示意图；

图2是本发明中基础热负荷计算模型的建立流程图；

图3是本发明中自调节控制系统的架构示意图。

具体实施方式

本发明提出的自调节控制方法基于室内负荷与舒适度的动态变化，其适用于建筑中室内环境的自动化智能调节，建筑的室内设有至少一种可调节环境参数的室内设备，比如空调、新风机、电暖器、风扇等。

如图1所示，自调节控制方法包括建立模型阶段和实时调节阶段。

建立模型阶段包括以下步骤：

调节室内设备的运行状态，对室内设备在不同运行状态下的运行参数、热负荷Q和舒适度S进行采样，分析运行参数与热负荷Q之间的关系以建立第一热负荷计算模型，分析热负荷Q与舒适度S之间的关系以建立第二热负荷计算模型。

在优选实施例中，此处对室内设备在不同运行状态下的运行参数进行采样是指在室内设备开启时，调节室内设备的运行状态，对室内设备的不同运行状态下的运行参数进行采样。此处热负荷Q是室内环境的热负荷Q，舒适度S是室内环境的舒适度。

其中，建立第一热负荷计算模型的方法包括：

如图2所示，在室内设备未开启时，对室内的第一环境参数和热负荷Q进行多次采样，此处第一环境参数包含室内人数N、热辐射强度q_N、光照强度L、遮光面积M和环境温度Temp。热负荷Q通过红外设备直接检测，人体产生的热负荷为Q1，Q1=a(q(1)+……q(N))，光照强度L和遮光面积M产生的热负荷为Q2，Q2=b×L×M，其中a为热负荷与人数的转化系数。其中b为热负荷与光照强度的转化系数，a、b均受室内体积的影响。环境温度Temp产生的热负荷为Q3，Q3= F（temp），室内的热负荷Q=Q1+Q2+Q3，利用热负荷Q的计算公式和红外设备检测得到的热负荷Q检测值，通过多次随机采样和描点，确定计算公式中各第一环境参数的系数，比如a、b的具体数值，建立基础热负荷计算模型Q(N，L，M，temp)。

在室内设备开启时，调节室内设备的运行状态，对室内设备在不同运行状态下的运行参数和第一环境参数进行采样，将室内设备开启时的第一环境参数输入基础热负荷计算模型得到热负荷，分析运行参数与热负荷之间的关系，建立第一热负荷计算模型。其中，运行参数包括：室内设备的设定温度T和室内设备的设定风速Fan，当然，运行参数不限于温度和风速，还可以是湿度、压缩机运行频率、外风机转速等等和运行相关的参数。

在一实施例中，调节室内设备的运行状态包括：以设定温度T为唯一变量进行调节、以设定风速Fan为唯一变量进行调节、以设定温度T和设定风速Fan为两个变量同时进行调节。

具体来说，以设定温度T为唯一变量的调节过程如下：初始设定温度为T1，按照Δk的梯度增加设定温度，此时设定风速为Fan1不变，检测此时的室内人数N、热辐射强度qN、光照强度L、遮光面积M和环境温度Temp，将第一环境参数输入基础热负荷计算模型得到热负荷，记为点1。等待预设时间后，设定温度调整为T1+Δk，设定风速维持Fan1，热负荷为Q（N1，L1，M1，temp1)，记为点2。依次类推，得到系列点，点n数据为设定温度T1+Δk*n，设定风速为Fan1，热负荷为Q（Nn，Ln，Mn，tempn）。

以设定风速Fan为唯一变量的调节过程如下：初始风速为最低档，每次升高一档，设定温度不变为T1，检测此时的室内人数N、热辐射强度qN、光照强度L、遮光面积M和环境温度Temp，将第一环境参数输入基础热负荷计算模型得到热负荷，记为点1。等待预设时间后，设定温度维持T1，设定风速调整为Fan1，热负荷为Q（N1，L1，M1，temp1）。依次类推，得到系列点，点n数据为设定温度T1，设定风速为Fann，热负荷为Q（Nn，Ln，Mn，tempn）。

以设定温度T和设定风速Fan为两个变量同时进行调节的过程如下：设定风速和设定温度同时改变，按照Δk的梯度增加设定温度，设定风速每次增加1档，按照上述调节过程的方案得出系列点的坐标，包含设定温度T、设定风速Fan和热负荷Q，在坐标轴上进行描点，最后通过规律分析得出热负荷Q和设定温度T、设定风速Fan之间的关系函数，建立第一热负荷计算模型Q（T，Fan）。

建立第二热负荷计算模型的方法包括：对室内设备在不同运行状态下的运行参数和第二环境参数进行采样，将第二环境参数输入预设舒适度计算模型中得到舒适度，将运行参数输入第一热负荷计算模型中得到热负荷，分析舒适度和热负荷之间的关系，建立第二热负荷计算模型。

其中，运行参数包括：设定温度T和设定风速Fan。第二环境参数包括：环境温度Temp和环境风速v，此仅为举例说明，实际上为了输入预设舒适度模型中计算舒适度，第二环境参数应当检测预设舒适度模型中计算所用到的对应参数，当然，从减少检测装置、降低成本的角度考虑，预设舒适度模型中的大部分参数可选取通用的具体数值直接代入，不需要检测其实际值。

预设舒适度模型为：

;

其中，S为舒适度、M为人体代谢量、W为人体对外做功，

为着装人体表面与环境的传导换热，

为着装人体表面与环境对流换热，

为着装人体表面与环境辐射换热，

为人体皮肤扩散蒸发热损失，

为人体皮肤表面汗液的蒸发热损失，

为呼吸潜热损失，

为呼吸显热损失，Ep为排泄消耗的热损失，以上参数的单位均为W/m²。

由于人体表面的对流散热包含对流和传导，因此，一般不考虑传导散热，可认为 ；另外，由于排泄带走的热量相对较少，只占1.5%，所以通常可忽略不计，即EP=0。

，fcl 表示服装面积系数，是着装的人体表面积与裸体表面积之比，α为人体外表与环境的对流换热系数；tcl为着装人体外表平均温度，ta为人体周围空气温度。由于着装人体外表平均温度tcl的测定比较困难，所以通常采用加权平均测温法。影响对流换热系数α的因素众多，而计算α的理论公式和实验公式较多，其中，Fanger采用了自然对流和强制对流换热系数的较大值，即

，v为环境风速，m/s。

，式中，

人体有效辐射面积系数；ε为着装人体外表面平均黑度，即辐射系数；σ为黑度辐射常数

；

为环境的平均辐射温度，K。

通常情况下，人体的有效辐射面积系数取0.71，人体表面平均黑度取0.97，所以式（5）可变为

。

蒸发散热是人体向环境散热的一个重要途径。环境温度愈接近体表温度，由辐射和对流散失的热量愈少，当环境温度高于体表温度时，身体还会从环境得热，这时连同体内产生的热量一起，只有靠蒸发才能散失，蒸发热交换为：

，式中，

为人体平均皮肤温度，℃；

为人体周围空气中的水蒸汽分压力，Pa。

人体汗液蒸发热损失取决于出汗量，而出汗量与活动量、服装环境温度有关，难以直接计算。1970年，Fanger对美国大学年龄的青年男女进行了实验，对数据点回归后得：

人体在呼吸过程中，由于呼吸道水分的蒸发，使呼入空气与呼出空气的含湿量不同，因此，形成呼吸潜热损失，如果将呼吸量归纳为新陈代谢率的线性函数，而将含湿量差归纳为人体周围空气中的水蒸汽分压力和人体周围空气温度的函数，假设人体周围空气温度为20℃，则呼吸潜热损失可近似表示为

呼吸热损失是指由于人体肺部吸入的空气与呼出的气体温度存在差异而产生的换热。若近似取呼出的空气温度为33℃，则得呼吸热损失为：

人体的对流和辐射热损失部分是通过服装传导至服装外表面后，再散发到外界环境中。根据傅立叶热传导定律，人体表面导热形成的显热损失为：

式中，

为服装保暖量，clo，有通用的计算公示，其与环境温度Temp有关。

将第二环境参数输入预设舒适度计算模型中得到舒适度，将运行参数输入第一热负荷计算模型Q（T，Fan）中得到热负荷Q，通过多次采样和描点，分析得出舒适度S和热负荷Q之间的关系，建立第二热负荷计算模型Q（S）。

需要说明的是，以上过程中第一热负荷计量模型Q（T，Fan）和第二热负荷计算模型Q（S）的建立过程中，热负荷Q和舒适度S的获取可以直接通过仪器检测得到。

实时调节阶段包括以下步骤：

实时获取室内的舒适度S，舒适度S的获取方式可以通过采集室内的第二环境参数，将其输入到预设舒适度模型得到，也可以通过仪器直接检测得到；

判断舒适度S是否处于目标区间内，在优选实施例中，目标区间的最大阈值为0.5、最小阈值为-0.5；

若舒适度S处于目标区间内，则室内环境良好，室内设备状态无需调节；

若舒适度S超出目标区间，则在目标区间内选择目标舒适度，将目标舒适度输入第二热负荷计算模型得到目标热负荷，将目标热负荷输入第一热负荷计算模型得到运行参数；

根据运行参数调节室内设备的运行状态。

在优选实施例中，在目标区间内选择目标舒适度包括：

当舒适度S高于目标区间的最大阈值时，选择最大阈值为目标舒适度；

当舒适度S低于目标区间的最小阈值时，选择最小阈值为目标舒适度。

此设计的效果是可以使得室内的舒适度S快速到达目标区间，而且室内设备的调节量不会太大，室内环境平稳过渡，保障用户的使用体验。

当然，实际应用中，目标舒适度的选择也可以是其他实施方式，比如将目标舒适度设置为目标区间内的一个固定值等。

上述自调节控制方法基于环境参数实时监测舒适度，并建立舒适度与热负荷之间的计算模型，通过舒适度指标判断室内设备运行状态是否合适，在舒适度超出目标区间时，以热负荷计算为基础，推导得到对应的运行参数，该运行参数即为室内设备的控制指令，实现动态调节室内环境，优化室内舒适度。

如图3所示，本发明还提出了基于室内负荷与舒适度的自调节控制系统，包括：

室内设备，其包括：空调、新风机、暖气、风扇中的至少一种；

服务器，其建立有预设舒适度模型、运行参数与热负荷之间关系的第一热负荷计算模型、热负荷与舒适度之间关系的第二热负荷计算模型；

负荷监测设备，用于检测室内的环境参数并上传至服务器，环境参数包括室内人数N、热辐射强度q_N、光照强度L、遮光面积M、环境温度Temp和环境风速v等，即环境参数包含上述自调节控制方法中的第一环境参数和第二环境参数。需要说明的是，负荷监测设备包括摄像装置、温度传感器、照度传感器和红外传感器等，摄像装置拍摄室内环境图像，通过识别图像得到室内人数N和遮光面积M，温度传感器检测室内的环境温度Temp，照度传感器检测室内的光照强度L，红外传感器检测室内物体的热辐射强度q_N，以上仅为举例说明，实际应用中也可以采用其他设备检测或采集相应的环境参数。

自调节控制系统的工作过程如下：

负荷监测设备检测室内的环境参数并上传至服务器，服务器根据接收到的环境参数，筛选出计算舒适度所需的第二环境参数，将第二环境参数输入预设舒适度模型计算得到舒适度，在舒适度超出目标区间时选择目标舒适度，根据目标舒适度和第一热负荷计算模型、第二热负荷计算模型得到运行参数，该运行参数即为室内设备的控制指令，将控制指令下发至室内设备，实现室内设备跟随热负荷与舒适度的变化自动调节的效果，稳定控制室内的舒适度在目标区间内。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于室内负荷与舒适度的自调节控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

调节室内设备的运行状态，对所述室内设备在不同运行状态下的运行参数、热负荷和舒适度进行采样，分析运行参数与热负荷之间的关系以建立第一热负荷计算模型，分析热负荷与舒适度之间的关系以建立第二热负荷计算模型；

实时获取室内的舒适度，判断所述舒适度是否处于目标区间内；

若否，则在所述目标区间内选择目标舒适度，将所述目标舒适度输入所述第二热负荷计算模型得到目标热负荷，将所述目标热负荷输入所述第一热负荷计算模型得到运行参数；

根据运行参数调节室内设备的运行状态。

2.根据权利要求1所述的自调节控制方法，其特征在于，所述建立第一热负荷计算模型的方法包括：在室内设备未开启时，对室内的第一环境参数和热负荷进行多次采样，根据采样数据分析第一环境参数与热负荷之间的关系，建立基础热负荷计算模型；

在室内设备开启时，调节所述室内设备的运行状态，对所述室内设备在不同运行状态下的运行参数和第一环境参数进行采样，将所述室内设备开启时的第一环境参数输入所述基础热负荷计算模型得到热负荷，分析所述运行参数与热负荷之间的关系，建立所述第一热负荷计算模型。

3.根据权利要求2所述的自调节控制方法，其特征在于，所述第一环境参数包括：室内人数N、热辐射强度q_N、光照强度L、遮光面积M和环境温度Temp；所述运行参数包括：设定温度T和设定风速Fan。

4.根据权利要求1所述的自调节控制方法，其特征在于，所述调节室内设备的运行状态包括：以设定温度T为唯一变量进行调节、以设定风速Fan为唯一变量进行调节、以设定温度T和设定风速Fan为两个变量同时进行调节。

5.根据权利要求1所述的自调节控制方法，其特征在于，所述建立第二热负荷计算模型的方法包括：对室内设备在不同运行状态下的运行参数和第二环境参数进行采样，将所述第二环境参数输入预设舒适度计算模型中得到舒适度，将所述运行参数输入所述第一热负荷计算模型中得到热负荷，分析所述舒适度和热负荷之间的关系，建立所述第二热负荷计算模型。

6.根据权利要求1所述的自调节控制方法，其特征在于，所述实时获取室内的舒适度包括：实时采集室内的第二环境参数，将所述第二环境参数输入到预设舒适度模型得到舒适度。

7.根据权利要求5或6所述的自调节控制方法，其特征在于，所述第二环境参数包括：环境温度Temp和环境风速v；所述运行参数包括：设定温度T和设定风速Fan。

8.根据权利要求5所述的自调节控制方法，其特征在于，所述预设舒适度模型为：

;

其中，S为舒适度、M为人体代谢量、W为人体对外做功，

为着装人体表面与环境的传导换热，

为着装人体表面与环境对流换热，

为着装人体表面与环境辐射换热，

为人体皮肤扩散蒸发热损失，

为人体皮肤表面汗液的蒸发热损失，

为呼吸潜热损失，

为呼吸显热损失，Ep为排泄消耗的热损失。

9.根据权利要求1所述的自调节控制方法，其特征在于，所述在目标区间内选择目标舒适度包括：

当所述舒适度高于所述目标区间的最大阈值时，选择所述最大阈值为目标舒适度；

和/或当所述舒适度低于所述目标区间的最小阈值时，选择所述最小阈值为目标舒适度。

10.一种基于室内负荷与舒适度的自调节控制系统，其特征在于，包括：

室内设备；

服务器，其建立有预设舒适度模型、运行参数与热负荷之间关系的第一热负荷计算模型、热负荷与舒适度之间关系的第二热负荷计算模型；

负荷监测设备，用于检测室内的环境参数并上传至所述服务器；

所述服务器根据接收到的第二环境参数和预设舒适度模型计算舒适度，在所述舒适度超出目标区间时选择目标舒适度，根据所述目标舒适度和第一热负荷计算模型、第二热负荷计算模型得到运行参数，将所述运行参数下发至所述室内设备。

11.根据权利要求10所述的自调节控制系统，其特征在于，所述负荷监测设备包括：

用于识别室内人数N、遮光面积M的摄像装置；

用于检测室内的环境温度Temp的温度传感器；

用于检测室内的光照强度L的照度传感器；

用于检测室内物体的热辐射强度q_N的红外传感器。

12.根据权利要求10所述的自调节控制系统，其特征在于，所述室内设备包括：空调、新风机、电暖器、风扇中的至少一种。

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