基于CO_(2)浓度的非侵入式办公人员作息识别方法与空调智能启停策略研究

作     者：李彩宇 耿阳 周浩 林波荣 LI Caiyu;GENG Yang;ZHOU Hao;LIN Borong

作者机构：清华大学建筑学院建筑技术科学系北京100084 生态规划与绿色建筑教育部重点实验室北京100084 

基　　金：中国博士后科学基金资助项目“基于智能机器人的建筑室内环境感知方法与时空特征研究”(2021M691789) 国家重点研发计划项目“基于全生命周期碳减排的建筑运行能效和健康性能提升研究”(2018YFE0106100) 国家自然科学基金国家杰出青年基金“绿色建筑环境营造与节能”(51825802) 

出 版 物：《建筑科学》 (Building Science)

年 卷 期：2022年第38卷第6期

页      码：1-7,69页

摘      要：办公建筑空调系统大多以固定时间表运行,容易导致空调运行不符合人员实际在室状态,在空闲时间造成大量的能源浪费。本文利用建筑内已安装的CO_(2)浓度传感器,通过简易的非侵入式方法识别了人员的在室状态,并据此设计了办公室空调启停控制策略以避免过度供冷导致的浪费。选取北京一间办公室夏季8 000余组运行数据,利用CO_(2)浓度和当前时刻数据作为模型输入,基于决策树建立了人员在室状态识别模型。根据识别结果对空调进行智能启停控制,并与传统策略进行对比。结果表明,本文提出的策略能够显著减少办公室空调运行时长,节能效果达到19%,可为此类办公建筑的控制策略设计提供可行的思路。

主 题 词：数据驱动 人员在室 识别模型 办公建筑 控制策略 

学科分类：080705[080705] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2022.06.01

馆 藏 号：203113308...