{h1}
članci

Sveprisutni senzori za procjenu potrošnje energije i dobrobiti u kućanstvima

Anonim

Autori: Stephanie GAUTHIER, Catalina SPATARU

Ključne riječi: smanjenje potrošnje energije; Zdravlje; Obrasci popunjenosti; Neinvazivan sustav praćenja; Korisničko mjesto i praćenje.

SAŽETAK

Postoji složena veza između izgradnje unutarnjih uvjeta, zdravlja putnika, očekivanja i ponašanja te potrošnje energije. Domaćini vrše potpunu kontrolu nad svojim domovima i kako ljudi zapravo koriste zgrade nije ono što mislimo da čine. Dakle, bitno je podesiti ponašanje korisnika i razumjeti kako se odnosi na udobnost i potrošnju energije. Kako bi se riješila ova nužnost, u radu se razmatra pronalaženje studije slučaja uz korištenje (1) različitih sustava praćenja za putnike, (2) tehnologije za njihovu upotrebu energije kroz vrijeme i prostor. Nadalje, procjenjuje složenost, robusnost, točnost i učinkovitost svake metode. Kako bi podržao ovaj pregled, prikupljeni su podaci prikupljeni kako bi se procijenilo dobrobit putnika u njihovom domu. To može biti podržano pomoću senzora za fiksiranje zgrade ili / ili nosivih senzora. Rezultati ovog istraživanja pokazali su da sustavi koji koriste tehnologiju ultraljubičastog pojasa i identifikaciju radio-frekvencije drže najveću preciznost i točnost, a to su neinvazivna metoda u svakodnevnim kućnim okruženjima. Zaključno, prikupljanje podataka o zauzetosti može dovesti do boljeg i energetski učinkovitijem kontrolnom sustavu unutarnjeg okoliša i razumijevanju njihovog zdravlja i udobnosti.

UVOD

Širom svijeta postoje ciljevi koje nameće vlade kako bi smanjile emisije ugljika iz postojećih zgrada i poboljšale njihovu energetsku učinkovitost. Znanstvenici su pokazali da je korištenje energije u kućama kao rezultat ljudskih aktivnosti pridonijelo povećanju emisije ugljika. Ako potrošnja električne energije i dalje raste, a ljudi ne mijenjaju svoje ponašanje i način na koji koriste energiju, vjerojatno je da ciljevi koje nameće Vlada ne mogu biti postignuti. Kako ističu Spataru (2010), Spataru i Gillott (2011) te Ekins i Spataru (2012), promjene u ponašanju mogu biti važnije u smanjenju potrošnje električne energije od bilo koje intervencije energetske učinkovitosti koja se odnosi na opremu kućanstva. Stoga je važno razumjeti ponašanje pojedinca i prikupiti sveobuhvatne procjene ponašanja i aktivnosti ljudi kako bismo vidjeli kako se to može promijeniti na nacionalnoj razini kako bi se smanjila potrošnja energije i emisije ugljika iz postojećih zgrada. Štoviše, informacije o popunjenosti mogu dovesti do vrlo fine isporuke rasvjete i grijanja, ventilacije i klimatizacije (HVAC), te vizualizacije korištenja prostora.

Vale i Vale (2010) otkrili su kompleksne veze između građevinskog materijala, očekivanja i ponašanja stanovnika, potrošnje energije i stvarnih unutarnjih uvjeta. Pokazali su kako ljudi zapravo koriste zgrade, a ne kako mislimo da to čine. Danska studija koja istražuje potrošnju topline u 290 istovjetnih kuća otkrila je da je najveća potrošnja topline do 20 puta veća od najniže (Fabi i sur., 2012). Toftum i sur. (2009) utvrđeno je da potrošnja energije ovisi o ponašanju korisnika. Nadalje, znatne uštede mogu se postići pomoću svjesne uporabe aparata, elektronike i svjetala. Takve su studije neophodne kako bi se, primjerice, shvatile zašto stanari koriste više energije za grijanje kao susjedi, a žive u istom tipu kuće. Također, informacije o obrascima putnika korisne su za određivanje potrebnog grijanja zgrade i za toplinsku kontrolu. Sustav zgrade za grijanje može se podesiti u odnosu na toplinsku snagu tijela broj korisnika. Višestruka elektronika dovodi do povećane temperature sobe. Kada se to dogodi, sustav grijanja se može automatski spustiti. Isti princip može se primijeniti kako bi se prilagodile potrebe ventilacije zgrade i smanjile emisije CO2. To je važno jer se bolesti dišnih putova mogu pojaviti u neprikladnom prozračenom prostoru, ali to može dovesti i do bolje i više energetske učinkovitosti kontrole unutarnjih prostora.

Da bismo bolje razumjeli kako se ponašanje korisnika odnosi na potrošnju energije, potrebno je istražiti mogućnosti za praćenje ljudi unutar stanova. Stoga su autori tijekom posljednjih nekoliko godina testirali različite tehnike i sustave praćenja. U radu se istražuje primjena različitih metoda za mjerenje aktivnosti stanarskih djelatnika kako bi se razvili mjerni podaci koji se odnose na ukupnu uporabu zgrada i procjenjuju utjecaj korištenja energije u zgradarstvu. Podatci o posjedovanju i mjerni podaci koji se odnose na stambenu uporabu i udobnost mogu biti vrijedni u predviđanjima modela izgradnje električne energije. Štoviše, informacije o popunjenosti mogu dovesti do više energetski učinkovite kontrole unutarnjih prostora i poboljšati dobrobit putnika.

STUDIJA SLUČAJA

Slučaj je bio jednosoban stan u središnjem Londonu s dva putnika; vidi sliku 1. Testno razdoblje bilo je dva tjedna u različitim godišnjim dobima. Ova studija pokazuje različite metode testirane tijekom 2 tjedna razdoblja. Čimbenici okoline, uključujući: temperaturu zraka, relativnu vlažnost na različitim mjestima u studiji slučaja pratili su pomoću uređaja HOBO-U12. Osim toga, pratila se ukupna potrošnja električne energije i vode, kao i korištenje električne energije s različitim elektroničkim uređajima. Novost ove studije slučaja bila je praćenje osoba s različitim tehnikama u razdoblju od dva tjedna kako bi se procijenila njihova potrošnja energije, kao i njihova dobrobit.


Slika 1. Prikaz ispisa iz planskog plana za studije slučaja.

METODA I REZULTATI

Neosjetljivi senzori i uređaji

PIR senzora

PIR senzori korišteni su za analizu očekivanih trendova, gledajući tjedne i vikend profile. Senzori za gibanje PIR zračenja mogu se koristiti za brojanje koliko ljudi putuju kroz prostor. Slika 2 prikazuje mjerenja PIR u svim sobama u odnosu na ukupnu prisutnost putnika tijekom 1 dana. Rezultati pokazuju da kada je soba zauzeta ponekad PIR ne pokazuje mjerenja. To je uzrokovano smanjenom količinom kretanja korisnika. Štoviše, kada je više od jedne osobe prisutno u istom prostoru, rezultati ne pokazuju veće PIR maksimume. Dakle, PIR može pružiti informacije o količini kretanja, ali ne i broju ljudi.

Slika 2. PIR mjerenja u svim sobama u odnosu na ukupnu ljudsku prisutnost tijekom dana.

Senzori ugljičnog dioksida

Senzor ugljičnog dioksida (CO2) bio je spojen na odašiljač i uključen u bežičnu mrežu za snimanje aktivnosti u zgradi. Senzor CO2 korišten (Vaisala GMW21) bio je komercijalno dostupan senzor. Izlaz je bio zaštićen na 4 V, a zatim je spustio na 2 V za prijenos kako bi se osiguralo da je osjetljivost uređaja na očekivane koncentracije maksimizirana. Slika 3 prikazuje sadržaj CO2 u odnosu na broj putnika.


Slika 3. Sadržaj CO2 u svim sobama u odnosu na prisutnost svih ljudi tijekom dana.

Kao što je prikazano na slici 3, kada je stan zauzet, povećava se sadržaj CO2, a brzina se povećava kad su vrata zatvorena ili se neznatno smanjila u slobodnim prostorima ili kada su se vrata ponovno otvorila zbog zraka pomiješana s onom iz nezauzetog prostora. Nažalost, to može dovesti do pogrešnog tumačenja rezultata o stvarnoj promjeni mjesta stanara. Oštar uspon mogao bi biti povezan s povećanjem metaboličke brzine zbog tjelesne aktivnosti, budući da korisnici posjeduju statički bicikl za vježbanje. Uočeno je da bi CO2 mogla pružiti pogrešne informacije o broju putnika.

Izvedbeni senzori / uređaji

Uređaj koji se može nositi može imati ugrađene senzore koji prate kretanje, položaj, fiziološke i okolišne varijable. Ovi senzori pružaju podatke koji se mogu koristiti za praćenje promjena lokacije ili aktivnosti.

Aktivni RFID sustav praćenja

Koristili su se troškovno učinkoviti senzori s polica i sastavljeni kako bi stvorili vlastiti sustav praćenja. Upotrijebljena je metoda hibridne lokalizacije koja koristi kombinaciju kutova dolaska (AOA) i metoda lociranja vremenske razlike od dolaska (TDOA) za određivanje lokacije. Matematički izrazi su generirani kao kombinacija eksponencijalne distribucije (metoda RSS mjesta) i Gaussove distribucije (TDOA metoda lociranja). Prvo, RFID čitač dobiva mjerni podatak, a zatim pronalazi RFID oznaku u prostoru. To se može učiniti pomoću mjernih podataka, te ih pretvarajući u udaljenosti za procjenu ciljnog položaja. Poteškoće u korištenju takvog postupka sastoje se od sinkroniziranih RFID čitača u vremenu. Literatura nam pruža različite metode za postizanje rješenja. Jedna je metoda Fan's (Elkamchouchi, 2005; Stefanski, 2009). Ova metoda transformira nelinearne izraze u linearni sustav jednadžbi. Udaljenost je izračunata od trenutka kada signal od pošiljatelja do prijamnika. Softver je pohranio informacije o svakoj oznaci (ID, vrijeme i datum i položaj).

Slika 4. Uzorci popunjenosti i snaga potrošena tijekom dana.

Opći trendovi mogu se izvući iz kombiniranja informacija o položaju korisnika i na snazi ​​korištenjem algoritama soft računalne logike. Kao što je prikazano na slici 4 od ukupne potrošene snage i iz uzoraka vremena popunjenosti, oduzeto je korištenje energije za glavne aktivnosti tijekom 24 h. To uključuje uporabu električnog kotla, tuš kabine i električne peći. Daljnjom primjenom logičkih algoritama koji se pripisuju korištenju različite elektronike, podaci mogu biti prevedeni u aktivnosti.

SenseCam

SenseCam je prvi put razvio Microsoft Research laboratoriji u Cambridgeu kako bi pomogli osobama s oštećenjem memorije (Hodges et al., 2006). Od slične veličine na značku i nošenje oko vrata sudionika, ona pruža dvije vrste izlaza: (1) zapis mjerenja koje su poduzeli pet senzora (2) vizualni fotografski dnevnik. Različite vrste senzora temeljenih na hardveru koriste se u nosivim uređajima za praćenje specifičnih fizičkih svojstava, kao što su ubrzanje, brzina otkucaja srca ili temperatura; podaci koji se mogu koristiti za praćenje promjena lokacije i aktivnosti.

Senzori pokreta uključuju akcelerometre, giroskopove i gravitacijske senzore. Oni mjere ubrzanje uređaja duž dvije ili tri osi. Ubrzanje se definira kao promjena brzine tijekom vremena; pod utjecajem je frekvencija, trajanje i intenzitet pokreta tijela. SenseCam uređaj koji se koristi u ovoj studiji sadrži tri osi piezorezistentni akcelerometar, Kionix KXP84. Slika 5 prikazuje primjer svog izlaza; tijekom ovog 1-dnevnog slijeda, možemo primijetiti da je putnik bio vrlo aktivan tijekom ručka (12-2) i ranog dijela večeri. Također je zanimljivo zabilježiti promjenu u osi y oko 7.20 sati, vizualni dnevnik je potvrdio da je korisnik uklonio uređaj i ostavio ga okrenut prema dolje. Pokret putnika analiziran je postupkom u dva stupnja (Kim et al., 2012):

  • Analiza izlaza y-osi, prepoznajući naprijed ili nazad pokret, gdje će se razlučiti tri vrste aktivnosti, kao nepomična, hodanja ili trčanje.
  • Analiza z-osi, koja identificira kretanje prema gore ili prema dolje, što bi se moglo prepoznati kao hodanje, gore ili dolje.


Slika 5. Primjer izlaza senzora kretanja od SenseCam akcelerometra tijekom dana.

Fiziološki senzori mjere fiziološke karakteristike putnika, poput brzine otkucaja srca. Istraživanje je obuhvatilo dva uređaja koji je proizveo Kalenji kako bi pratili HR: senzor i odašiljač (Kalenji 300 kodirani) ugrađeni u pojas prsnog pojasa i prijamnik i podatkovni drvosječa (Kalenji Cardio Connect) ugrađeni u nezavisni uređaj koji se može priključiti na pojas ili držite u džepu putnika. Senzor bilježi električnu aktivnost srca pomoću elektrokardiografije kao što je prikazano na slici 6. Utvrđeno je da se zapisi preko 95 bmp podudaraju s većinom pikova normalizirane veličine akcelerometrijskog vektora. Kombiniranjem izlaza otkucaja srca i akcelerometra, obrasci aktivnosti korisnika mogu se odrediti s relativno visokom razinom točnosti. (Gauthier i Shipworth, 2013). Izlaz iz monitora srca može se analizirati s ISO 8996, razina 3 pristupa i pridruženom skupu jednadžbi, kako bi se procijenila stopa metabolizma. Ova metoda koristi neizravno određivanje, temeljeno na odnosu između unosa kisika i brzine otkucaja srca u definiranim uvjetima. Ova metoda ima neka ograničenja, npr. Emocije ili mali pokreti dok odmaranje može povećati broj otkucaja srca, dok potrošnja energije ostaje gotovo jednaka (Jeukendrup i Gleeson, 2004).

Slika 6. Primjer fiziološkog izlaza senzora od Kalenji monitora srca tijekom dana.

Senzori okoliša mjere različite varijable okoline, kao što su temperatura zraka, relativna vlažnost i osvjetljenje. To uključuje barometre, fotometre i termometre. Također se prati temperatura i relativna vlažnost u dnevnom boravku i spavaćoj sobi.

Četiri HOBO-U12 uređaji pričvršćeni su na drveni stup i smješteni na tlu od 0, 1, 0, 6, 1, 1 i 1, 7 m kako bi udovoljili zahtjevima EN ISO 7726. Polovi su postavljeni prema rasporedu prostorije (hladno / toplo mjesta) i najvjerojatnije okupirana mjesta. Zabilježeno je kako je prikazano na slici 7 da se vrhovi unutarnje temperature dnevnog boravka javljaju kada je stan zauzeta. Buduće studije mogu istražiti odnos između razine aktivnosti i varijacije temperature unutrašnjosti kroz vrijeme i mjesto.

Slika 7. Primjer ekološkog izlaza iz dnevnog termometra tijekom dana.

RASPRAVE I ZAKLJUČCI

Naučene lekcije o korištenju metoda i procjeni dobrobiti

Cilj ovog rada bio je usporediti izvedbu različitih senzora za praćenje ljudi unutar zgrada, sustava koji nam mogu pomoći u procjeni potencijalne uštede energije i dobrobiti putnika u funkciji aktivnosti, korištenja zgrade i korištenja energije. Položaj osobe je pratilo tijekom 2 tjedna, ali zbog fokusiranja ovog rada na različite metode, prikazani su samo primjeri izlaza za 24 sata.

Zaključeno je da idealni senzori kada se koriste u zatvorenom okruženju trebaju biti: 'diskretni ' da ne utječu na aktivnosti korisnika; privatno - ne otkriva osjetljive podatke; invazivne; za istraživače treba biti: jeftin, jednostavan za instalaciju, dobro dokumentiran, jednostavan za zamjenu i održavanje, robustan za oštećenja, bežično povezan radi izbjegavanja upotrebe kabela, trebao bi zahtijevati minimalne računalne resurse, nisku snagu, bez potrebe za vanjskim napajanjem ili sposobnim za pokretanje što je duže moguće na baterijama.

Svaka tehnologija prikazana u pregledu ima unutarnja ograničenja. Senzori CO2 jako ovise o uzorku cirkulacije zraka i PIR senzori su skloni negativnim lažnim izlazima. Obje metode SenseCam i metoda temeljena na RFID oznakama mogu se znatno poboljšati dodavanjem više senzora i udobnošću korisnicima upotrebom narukvica umjesto ogrlicama ili integracijom oznaka unutar sustava kućne sigurnosti. Na primjer, u budućnosti lokalizacija ljudi može se odrediti putem daljinskog upravljača TV-a. Autori će nastaviti razvijati metodu i tražiti nove izazove i kombinacije.

Prikupljanje podataka o ponašanju korisnika i potrošnja energije pomoći će razumijevanju kako smanjiti potrošnju energije u zgradama, a pritom zadržati putnike udobnim. U usporedbi s društvenim anketama, pravi nadzor pokazuje točno kako se ljudi ponašaju. Podaci o posjedovanju često su pretpostavljena varijabla u energetskim modelima. Stoga, potrebno je prikupiti više podataka za provjeru postojećih modela.

Štoviše, takve studije pomažu u razumijevanju različitih odnosa između stanara i zgrada, na primjer, promatranjem varijacija korištenja energije kada se razmatraju homogeni domovi i različiti putnici. U budućnosti, unutar pametnih domova i pametnih rešetki, ove se metode mogu potencijalno koristiti za predviđanje energetske potražnje za grijanjem i automatsko upravljanje vršnim raspodjelama električne energije, kao i za rješavanje očuvanja uz upravljanje energijom i za povećanje očekivanja prema udobnosti.

PRIZNANJE

Istraživanje prikazano u ovom radu objavljeno je u arhitektonskom inženjerstvu i dizajnu upravljanja, citata kao što slijedi: Spataru, C. i Gauthier, S., (2014). Kako pratiti ljude pametno kako bi se smanjila potrošnja energije u zgradama ?, Arhitektonsko inženjerstvo i upravljanje projektom, 10: 1-2, 60-78.

Dostupno na: //dx.doi.org/10.1080/17452007.2013.837248

Ovaj je rad ušao u natječaj pokrenut od strane --BRE Group i UBM pozvan da istraži vezu između zgrada i dobrobiti onih koji ih zauzimaju.

REFERENCE

Ekins, P., i Spataru, C. (2012). Za rad, Green Deal treba ozbiljno shvatiti raznolikost ljudskog ponašanja. HHIC Journal, 5-10.

Elkamchouchi, MA (2005). Uputa za dolazak (DOA) i vremenska razlika dolaska (TDOA). Dvadeset drugo nacionalno radijonsko znanstveno savjetovanje, Kairo-Egipat.Fabi, V., Korsholm Andersen, R., i Corgnati, S. (2012., 12.-15. Travnja). Ponašanje otvaranja prozora: Simulacije ponašanja korisnika u stambenim zgradama pomoću modela temeljenih na terenskom istraživanju. U prezentaciji konferencije: Promjenjivi kontekst udobnosti u nepredvidljivom svijetu, Cumberland Lodge, Windsor, Velika Britanija. London: Mreža za udobnost i potrošnju energije u zgradama.

Gauthier, S., i Shipworth, D. (2013). Pregled metoda za praćenje dnevne aktivnosti ljudi - aplikacija za pametne domove. U A. Hakansson, M. Höjer, R. Howlett i L. Jain (ur.), Održivost u energiji i zgradama, pametna inovacija, sustavi i tehnologije. Pametna inovacija, sustavi i tehnologije (Vol. 22, str. 401-411) eds. Berlin: Springer.

Hodges, S., Williams, L., Berry, E., Izadi, S., Srinivasan, J., Butler, A., .

Wood, K. (2006).

SenseCam: retrospektivna pomoć za pamćenje U O. Dourish, & A. Friday (Eds.), UbiComp 2006: Sveprisutno računanje. Predavanja o računalnoj znanosti (Vol. 4206, str. 177-193). Berlin, Heidelberg: Springer.

ISO 2001. Ergonomija toplinskog okoliša - Instrumenti za mjerenje fizikalnih veličina. BS EN ISO 7726: 2001.

ISO 2004. Ergonomija toplinskog okoliša - Određivanje brzine metabolizma. BS EN ISO 8996: 2004.

Jeukendrup, A., i Gleeson, M. (2004). Sportska prehrana: uvod u proizvodnju i performanse energije (2. izdanje). Champaign, IL: ljudska kinetika.

Kim, TS, Cho, JH i Kim, JT (2012). Prepoznavanje ljudskog djelovanja temeljenog na senzoru pokretnih pokreta i procjena energetskih izdataka u zgradama. Proces konferencije: Održivost u energetici i zgradama, pametna inovacija, sustavi i tehnologije. Springer, Berlin.

Spataru, C. (2010). Praćenje lokacije i korištenje energije - E.ON 2016 Research House, konferencija korisnika za Ubisense, Cambridge, UK.

Spataru, C., i Gillott, M. (2011). Korištenje inteligentnih sustava za praćenje korištenja energije i popunjenosti u postojećim kućama. Inteligentne građevine International Journal 3 (1), 24-31.

Stefanski, J. (2009., 9.-9. Rujna). Bežično i mobilno umrežavanje: Druga IFIP WG 6.8 zajednička konferencija, WMNC 2009, Gdańsk, Poljska, Zbornik radova. IFIP napredak u informacijskoj i komunikacijskoj tehnologiji, Series Vol. 308, Berlin, Heidelberg: Springer, str. 232-239.

Toftum, J., Andersen, R., i Jensen, K. (2009). Potrošnja radnika i potrošnja energije u zgradi s različitim filozofijama određivanja prihvatljivih toplinskih uvjeta. Građevinarstvo i okoliš, 44, 2009-2016.

Vale, B., i Vale, R. (2010). Domaća potrošnja energije, stil života i POE: prošle lekcije za trenutne probleme. Building Research and Information, 38, 578-588.

Preporučeno

Uvod u pasivnu kuću - pregled

Vraćanje Clitheroe Pinnaclea

Mrežni plin