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对现代机械系统的需求是修缮历史建筑最常见的原因之一。这类工作包括升级旧的机械系统、提高现有建筑的能源效率、安装新的供暖、通风或空调 (HVAC) 系统，或者——尤其是对于博物馆——安装具有加湿和除湿功能的气候控制系统。安装新的 HVAC 或气候控制系统的决定通常是出于对居住者健康和舒适度的考虑、让老建筑更具市场价值的愿望，或者需要提供用于操作计算机、储存文物或展示博物馆藏品的专门环境。不幸的是，居住者的舒适度和对建筑内物品的关注有时比建筑本身受到更多的关注。在很多情况下，将现代室内气候舒适度标准应用于历史建筑已被证明会对历史材料和装饰面层造成损害。
模型室内环境质量法规与新规定一致
•第2（66）条中IEQ的新定义，根据该定义，IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时，第5条规定：“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量，以避免可能的负面影响，例如通风不足……”。修订了第7条和第8条，针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力，并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求：“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求，以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时，可以转介这些要求，这是第19（5）条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
营造适宜的室内气候对于提高工人的工作效率和个人幸福感至关重要。这也是建筑业主花费较大的一个领域。而且，随着燃料成本的上升，找到降低能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步得到了以下观点的支持：由于控制系统的不适应性，大多数建筑目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑本身的需求也不断变化，单一的设定点不足以满足这些需求。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创建个性化环境来弥补这些低效率问题。迄今为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，这些传感器试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或者直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者则给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，可以直接测量用户身体上的温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制 HVAC 系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋持续使用的建筑，该建筑已使用无线网络进行了修改
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
朝着可行且可靠的建筑建模，反映了运营能源使用和室内环境 - 北欧气候案例研究
可靠的建筑建模对于建筑能源认证和建筑物的装修至关重要，以更好的能源性能和室内气候。这项工作的主要目标是评估与模拟建筑几何形状及其设施所需的努力水平相关的后果，并通过提供有关模型简化后果的能源性能和舒适性的模型简化后果来指导实践者建筑建模的后果。这项工作着重于模型几何形状简化和加热系统的敏感性，以及它们对标准模拟构成中能量和热舒适性KPI的影响。此外，该研究提出了对操作绩效的验证模型，研究了适应的模拟条件的复杂性，例如加热设定点，实际人员在模型可信度上加载与受监视数据相比。敏感性研究的主要结论是，具有不同几何分区方法的模型之间的供暖需求差异相对较小，而模拟中详细的加热系统的实施对所有输出KPI的结果都具有更明显的影响。模型验证活动的主要结论是，适应性人的负载可以提高模型的准确性。具有详细几何形状的模型，当模型中的加热设定点定义为每间公寓的受监视数据时，会导致更准确的结果。对于有限数量的IAQ测量点的住宅，建议使用标准设定点而不是监视。对于具有足够IAQ传感器的公寓，适应的加热设定点和人员负载可以显着改善模型预测。
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创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
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创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
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创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。