建筑暖通空調(diào)熱舒適與節(jié)能的智能優(yōu)化控制方法研究

摘要：為了提升建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)的熱舒適性與節(jié)能效果，以某建筑為例，進行暖通空調(diào)熱舒適與節(jié)能的智能優(yōu)化控制方法的研究。首先概述了該建筑的基本情況，詳細計算了熱舒適指標，并分析了影響供熱、通風與空氣調(diào)節(jié)（Heating， Ventilation， and Air Conditioning，HVAC）能耗的主要因素。其次，探討了建筑熱狀態(tài)信息的獲取與主動調(diào)節(jié)策略，構建了基于馬爾可夫決策過程的熱舒適與節(jié)能控制模型，并進行了參數(shù)設置與智能控制優(yōu)化。最后，對控制效果進行了綜合分析。研究結果表明，通過提出的智能優(yōu)化控制方法，建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)能夠在保證熱舒適度的同時，顯著降低能耗，實現(xiàn)了熱舒適與節(jié)能的有效平衡，為建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)的智能控制提供了新的思路與參考。

關鍵詞：建筑 暖通空調(diào) 熱舒適 節(jié)能 智能優(yōu)化

Research on Intelligent Optimization Control Method for Thermal Comfort and Energy Efficiency of Building HVAC

CHEN Chanjuan

Zibo Mining Group Design Institute Co.， Ltd.， Zibo， Shandong Province， 255100 China

Abstract： In order to improve the thermal comfort and energy-saving effect of building HVAC systems， an intelligent optimization control method for HVAC thermal comfort and energy-saving is studied using a certain building as an example. Firstly， it in detail outlines the basic situation of the building， and calculates the thermal comfort index. The main factors affecting the energy consumption of heating， ventilation， and air conditioning HVAC were analyzed. Secondly， the acquisition and active adjustment strategies of building thermal state information were explored， and a thermal comfort and energy-saving control model based on Markov decision process was constructed. Parameter settings and intelligent control optimization are carried out. Finally， a comprehensive analysis was conducted on the control effect. The research results indicate that by adopting the proposed intelligent optimization control method， building HVAC systems can significantly reduce energy consumption while ensuring thermal comfort， achieving an effective balance between thermal comfort and energy conservation. This provides new ideas and references for the intelligent control of building HVAC systems.

Key Words： Building; HVAC; Thermal comfort; Energy saving; Intelligent optimization

近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術、機器學習算法和智能控制技術的快速發(fā)展為暖通空調(diào)系統(tǒng)的智能優(yōu)化控制提供了新的思路和手段。通過利用這些先進技術，可以實現(xiàn)對室內(nèi)熱舒適度和供熱、通風與空氣調(diào)節(jié)（Heating， Ventilation， and Air Conditioning，HVAC[A1]"）系統(tǒng)能耗的精準預測和實時控制，從而在保證熱舒適性的同時，實現(xiàn)節(jié)能降耗^[1-2]。為推進此項工作，下文將以某建筑工程項目為例，對此展開設計。

1建筑實例

1.1建筑概況

以某大型商業(yè)綜合體建筑工程項目為例，該項目總建筑面積達到20萬m²，其中商業(yè)區(qū)域占12萬m²，辦公區(qū)域占8萬m²。項目位于城市中心繁華地段，周邊交通便捷，人流密集^[3]。

針對現(xiàn)有挑戰(zhàn)，該項目決定采用智能優(yōu)化控制方法，對暖通空調(diào)系統(tǒng)的精準控制和高效運行。同時，結合可再生能源的利用，如太陽能、地源熱泵等，進一步降低能耗，提升室內(nèi)環(huán)境的熱舒適性。

1.2熱舒適（Predicted Mean Vote，PMV）計算

在進行PMV計算前，對該指數(shù)進行劃分，如圖1所示。

熱舒適（Predicted Mean Vote，PMV）是一個用于量化人體對熱環(huán)境舒適感受的指標。

若已知基本服裝熱阻和風速，對服裝熱阻進行修正計算，計算公式如下。

式（1）中： 表示服裝熱阻修正值； 表示基本服裝熱阻； 表示空氣溫度； 表示空氣流速。

在此基礎上，根據(jù)人體在室內(nèi)所做的機械功，進行人體皮膚溫度的計算，計算公式如下。

式（2）中： 表示皮膚溫度； 表示人體新陳代謝率； 表示人體所做的機械功。

綜合上述內(nèi)容，進行建筑室內(nèi)環(huán)境PMV的計算，公式如下。

式（3）中： 表示熱舒適性； 表示服裝表面溫度； 表示平均輻射溫度； 表示服裝面積系數(shù)； 表示對流熱傳遞系數(shù)。

1.3 暖通空調(diào)能耗影響因素分析

暖通空調(diào)（Heating， Ventilation and Air Conditioning，HVAC）系統(tǒng)的能耗受多種因素影響，空氣溫度是影響HVAC系統(tǒng)能耗的主要因素之一。通常，隨著空氣溫度的升高，制冷系統(tǒng)的能耗會增加；相反，隨著溫度的降低，供暖系統(tǒng)的能耗會隨之增加^[4]。此關系可以通過以下簡化公式表示。

式（4）中： 表示供暖系統(tǒng)能耗； 表示系統(tǒng)效率相關系數(shù)； 表示空氣溫度。

濕度也是影響HVAC系統(tǒng)能耗的重要因素。高濕度會增加空調(diào)的除濕負荷，從而增加能耗。同時，濕度還會影響人體的熱舒適感，進而影響系統(tǒng)的運行策略^[5]。濕度與能耗之間的關系可以通過下述公式表示。

式（5）中： 表示除濕能耗； 表示空氣流量； 、 表示進、出口空氣的含濕量； 表示除濕機的能效比。

建筑圍護結構的熱傳導性能對HVAC系統(tǒng)的能耗有顯著影響。熱傳導性能好的圍護結構能夠減少室內(nèi)外熱量交換，從而降低系統(tǒng)能耗。此種關系可以通過熱傳導公式表示。

式（6）中： 表示通過圍護結構傳遞的熱量； 表示圍護結構的傳熱系數(shù)； 表示室內(nèi)外溫差； 表示圍護結構的面積。

2 建筑HVAC熱舒適與節(jié)能的智能優(yōu)化控制

2.1 HVAC熱舒適與節(jié)能控制的MDP模型

在保證室內(nèi)舒適性的前提下，降低空調(diào)系統(tǒng)能耗，是HVAC優(yōu)化控制的關鍵問題。為此，本項目擬將馬爾可夫決策過程（Markov Decision Processes，MDP）[A5]nbsp;的狀態(tài)描述為一個包含溫度、濕度、風速、太陽輻射強度、服裝熱阻、人體代謝速率等多個因素的綜合^[6-8]。但是，人體代謝速率、服裝熱阻等一些因素也會產(chǎn)生個體差異；此外，由于對太陽輻射等因子的測定比較困難，一般采用大氣溫度來近似；而在比較密閉的室內(nèi)，風速的波動幅度比較小。所以，把這些因子設置成目前環(huán)境下的平均水平，以簡化模型。在此基礎上，將MDP的環(huán)境狀況分解為只包括室內(nèi)溫度、室內(nèi)濕度、室外溫度、室外濕度4個重要指標，并給出如下公式。

式（7）中： 表示環(huán)境狀態(tài)； 表示室外溫度； 表示室外濕度； 表示室內(nèi)溫度； 表示室內(nèi)濕度。

通過對空調(diào)系統(tǒng)溫、濕度的調(diào)節(jié)，可以有效地改變室內(nèi)的環(huán)境狀況。然而，若使用太過精密的設定值，如將溫度調(diào)至小數(shù)點后一位，則會造成控制動作數(shù)目急劇增加，最高可達90個，給強化學習控制器的培訓帶來極大的挑戰(zhàn)。由此，可以將MDP中的操作用 HVAC系統(tǒng)的溫度、濕度設置的組合來表述，其公式如下。

式（8）中： 表示MDP動作； 表示HVAC系統(tǒng)溫度； 表示HVAC系統(tǒng)濕度。

將熱舒適度的滿意范圍設定為[-D，+D]。若設定溫度所對應的熱舒適度落在這個范圍內(nèi)，則獎勵值主要由能耗值決定；若不在此范圍，則需要綜合考慮熱舒適度和能耗值來計算獎勵值。具體的獎勵計算方式如下所述，通過設定的獎勵函數(shù)來確定。

式（9）中： 表示獎勵值； 表示熱舒適預測值； 表示熱舒適度閾值； 表示HVAC能耗預測值。

2.2參數(shù)設置與智能控制優(yōu)化

利用EnergyPlus軟件，模擬面積為50 m²的實驗室建筑環(huán)境，該環(huán)境包含12名使用者。圖2展示了該實驗室的內(nèi)部布局設計。

模擬采用共60個月的天氣數(shù)據(jù)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)來源于官方網(wǎng)站。完成一年的模擬訓練大約耗時15～20 min[A7]"，而完成10 a的訓練和測試任務則大約需要2～4 h[A8]"。

在DQN算法中，網(wǎng)絡的輸入特征對應建筑HVAC系統(tǒng)的環(huán)境狀態(tài)，輸出層則是一個線性層。為了更新網(wǎng)絡參數(shù)，采用了RMSprop優(yōu)化函數(shù)。此外，設定時間間隔Δt為1h，學習率α為0.005，折扣因子γ為0.999 7。

3控制效果綜合分析

以所選的建筑作為研究對象，應用本文提出的方法，對其展開測試。確保實驗環(huán)境內(nèi)的暖通空調(diào)系統(tǒng)正常運行，并且數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能夠準確收集所需數(shù)據(jù)。

根據(jù)設計的控制策略，對系統(tǒng)進行實時控制和調(diào)整，記錄實驗過程中系統(tǒng)的運行狀態(tài)、能耗數(shù)據(jù)和人體熱舒適度數(shù)據(jù)。其結果如下表1所示。

4結論

通過上述研究，可以得到如下結論。

（1）深入觀察并分析表1中的數(shù)據(jù)，可以清晰地看到智能控制方法在傳統(tǒng)HVAC系統(tǒng)控制領域的顯著優(yōu)勢。在應用智能控制方法后，室內(nèi)環(huán)境的PMV數(shù)值緊密趨近于0，此數(shù)值范圍通常被視為人體感覺最為舒適的區(qū)間。PMV值為0，意味著室內(nèi)環(huán)境的溫度、濕度、氣流速度、輻射溫度等因素達到了一個完美的平衡狀態(tài)，為用戶提供了一個既不過熱也不寒冷的舒適環(huán)境。

（2）進一步挖掘表1中的數(shù)據(jù)，還可以發(fā)現(xiàn)智能控制方法在節(jié)能方面的卓越表現(xiàn)。在應用傳統(tǒng)控制方法時，建筑的能耗高達25 kWh/m2。然而，在應用本文提出的智能控制方法后，建筑的能耗顯著降低至20 kWh/m2，節(jié)能效果高達20%。

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