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建筑中遮阳与照明的控制皆是由人员对建筑光环境的需求而产生,人员的控制方式不仅对其视觉舒适性有直接的影响,还关系到建筑的照明及空调能耗。目前的研究往往把照明和遮阳作为两个独立的部分进行考虑,并没有考虑两者之间的关系,忽略了人员照明和遮阳行为之间的联动作用,也忽略了人员之间的多样性和差异性。
为了将室内人员的照明及遮阳联动控制行为进行综合考虑,本文提出了一种照明一遮阳联动控制行为预测模型,这种预测模型在考虑人员差异性以及多样性的条件下对人员的照明一遮阳联动行为进行了准确的描述。该方法首先采用调研问卷的方式对建筑内人员的光环境偏好以及照明和遮阳系统的使用习惯进行模式的定义与划分,然后引入马尔科夫模型及Log-logistic生存模型分别量化描述了各类遮阳及照明控制行为的概率分布,并在此基础上结合室内工作面照度黑箱预测模型,最终完成人员照明及遮阳联动控制行为的判断。
为了验证上述模型,本研究以武汉某办公建筑为验证案例,利用实测能耗以及行为数据完成了对该方法用的验证,通过比较考虑或不考虑多样性和联动效应的四种模型,发现所提出的联动预测模型具有较好的预测性能,对照明能耗预测的最大误差率仅为13.04%,在提出的照明一遮阳联动控制预测模型的基础上,本研究提出了一种自适应的照明一遮阳控制策略,并利用simulink构建了相应的自动控制模块,在与现有其他常用的控制形式进行比对后发现,所提出的自适应控制策略比其他现有几类控制策略节能率可达到39.25%-69.07%之间。
为了将室内人员的照明及遮阳联动控制行为进行综合考虑,本文提出了一种照明一遮阳联动控制行为预测模型,这种预测模型在考虑人员差异性以及多样性的条件下对人员的照明一遮阳联动行为进行了准确的描述。该方法首先采用调研问卷的方式对建筑内人员的光环境偏好以及照明和遮阳系统的使用习惯进行模式的定义与划分,然后引入马尔科夫模型及Log-logistic生存模型分别量化描述了各类遮阳及照明控制行为的概率分布,并在此基础上结合室内工作面照度黑箱预测模型,最终完成人员照明及遮阳联动控制行为的判断。
为了验证上述模型,本研究以武汉某办公建筑为验证案例,利用实测能耗以及行为数据完成了对该方法用的验证,通过比较考虑或不考虑多样性和联动效应的四种模型,发现所提出的联动预测模型具有较好的预测性能,对照明能耗预测的最大误差率仅为13.04%,在提出的照明一遮阳联动控制预测模型的基础上,本研究提出了一种自适应的照明一遮阳控制策略,并利用simulink构建了相应的自动控制模块,在与现有其他常用的控制形式进行比对后发现,所提出的自适应控制策略比其他现有几类控制策略节能率可达到39.25%-69.07%之间。