Intelligent predictive control for thermal comfort and energy savings in public buildings

This talk addresses the problem of controlling a heating ventilating and air conditioning system with the purpose of achieving a desired thermal comfort level and energy savings. The formulation uses the thermal comfort, assessed using the predicted mean vote (PMV) index, as a restriction and minimises the energy spent to comply with it. This results in the maintenance of thermal comfort and on the minimisation of energy, which in most operating conditions are conflicting goals requiring some sort of optimisation method to find appropriate solutions over time. In this work a discrete model based predictive control methodology is applied to the problem. It consists of three major components: the predictive models, implemented by radial basis function neural networks identifed by means of a multi-objective genetic algorithm [1]; the cost function that will be optimised to minimise energy consumption and provide adequate thermal comfort; and finally the optimisation method, in this case a discrete branch and bound approach. Each component will be described, with a special emphasis on a fast and accurate computation of the PMV indices [2]. Experimental results obtained within different rooms in a building of the University of Algarve will be presented, both in summer [3] and winter [4] conditions, demonstrating the feasibility and performance of the approach. Energy savings resulting from the application of the method are estimated to be greater than 50%.

Eco ventilação: desenvolvimento de uma ventilação mais ecológica

Neste trabalho é desenvolvido um estudo comparativo de vários sistemas de ventilação, baseados em jactos localizados. Foram avaliados, para cada um deles, o nível da qualidade do ar interior, conforto térmico, desconforto térmico local (risco de resfriamento) a que os ocupantes estão sujeitos e o índice ADI (Air Distribution Index). O estudo foi efectuado numericamente, a partir de dois softwares acoplados, e experimentalmente, a partir de uma sala de aula desenvolvida a escala real. Nesta sala de aulas, equipada com 6 ou 12 ocupantes e com 6 secretárias, foram analisados sistemas de ventilação com jactos verticais descendentes, localizados em cima (mais afastado e mais próximo do nível da cabeça dos ocupantes) e à frente dos ocupantes, e com jactos horizontais, localizados em frente dos ocupantes, em cima e em baixo da secretária. O estudo numérico, da interacção do escoamento com os ocupantes, foi efectuado a partir do acoplamento de um software que simula a resposta térmica dos ocupantes (Human Thermal Comfort) e um que simula o escoamento tridimensional em espaços ocupados (Virtual Air Flow - 3D), utilizando o modelo de turbulência RNG. Foi utilizada uma malha não uniforme, com um maior refinamento junto dos obstáculos e nas entradas e saídas de ar. No estudo do projecto do sistema de ventilação baseado em jactos verticais descendentes localizados em cima e mais afastado do nível da cabeça dos ocupantes, foram efectuadas medições experimentais de forma a validar os softwares acoplados e um modelo desenvolvido para calcular o escoamento unidireccional no interior de condutas. Neste estudo foi ainda utilizado um modelo de cálculo das temperaturas das superfícies. Por fim foi realizada uma simulação num contexto mais real, com 6 ocupantes sentados e um ocupante em pé, simulando 6 alunos e um professor, onde foi utilizado o acoplamento dos modelos Human Thermal Comfort e Virtual Air Flow - 3D, o modelo numérico de escoamentos unidireccionais no interior de condutas e o modelo de cálculo das temperaturas das superfícies. São ainda feitas sugestões para a partir deste trabalho, se efectuarem estudos em geometrias mais complexas.

Implementation of an intelligent sensor for measurement and prediction of solar radiation and atmospheric temperature

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2011