辦公室的個性化能源成本與生產力優化

文章來源：Farhad Mofidi, Hashem Akbari,(2017),」Personalized energy costs and productivity optimization in offices」,Energy and Buildings

翻譯人：戴維

審核人：周瓚

（同濟大學設施管理研究中心）

摘要

使用者的舒適度與其生產力之間存在著密切的關係。室內環境對使用者的心理和身體健康都有影響，進而影響他們的生產力。一般來說，在一個共享空間，使用者對室內環境有不同的喜好。

對辦公建築的能源管理系統而言，忽視使用者的熱喜好可能會導致生產力損失。辦公室白領的工資比能耗成本高許多倍，因此，提高公司工作的生產力可以提供顯著的經濟效益。

本研究的主要目的是提出了一種多目標優化（MOOP）方法的個性化節能和舒適性的管理辦公室。MOOP方法同時優化能源成本和辦公人員的集體生產力，提出了帕累托最優的解決方案，根據使用者的熱喜好和室內空氣質量（IAQ），自動控制室內環境。除熱喜好和室內空氣品質之外，還有幾個不斷變化的室內外環境參數如建築區能量交換、能源價格、使用者、生產率等。

本文提出的個性化和舒適性的管理方法應用在了位於加拿大蒙特利爾一個辦公室，是年度能源性能模擬建築。事實證明，該方法靈活地管理使用者的熱偏好之間的多樣性，大大提高了辦公人員的生產力，優化能源消耗成本。

介紹

在共享空間中，使用者可能對室內環境條件有不同的偏好。一般來說，有兩種方法獲得每個人的熱偏好。第一種方法是進行某些任務的實驗研究，測量每個人的表現的同時改變環境和個人參數。另一種方法是對居住者的熱感覺進行縱向研究。在這種方法中，使用者做自己的正常工作，通過特定信號表達出熱偏好。隨著時間的推移，使用者用行為投票，可以在廣泛的環境收集到參數（如室內溫度）。

在收集資料的基礎上，對每個人來說，可以構造一個熱的偏好模型。Haldi等人設計了一個基於Web的問卷調查和收集人在長期的觀察與研究下熱偏好投票，並採用Logistic回歸方法確定了熱偏好模型。Jazizadeh等人建議通過使用智能手機或基於Web的應用程序，參與收集住戶感知反饋。第二種方法的主要要求是實時監測環境參數，通過建立環境監測系統。室內環境參數和使用者的熱偏好投票應設立監測系統連續採集與使用者熱偏好投票同步。

方法

一個總面積555平方米的單辦公樓，位於蒙特利爾。辦公室有五個區，稱為北區、東區、中心區、南區、西區。在所有區域的天花板高度等於3米，簡化RC網路熱模型的辦公室進行了能量特性模擬。為了驗證該RC網路模型，其每年的能源消耗與一個類似的建築能耗相比較。模擬辦公室規劃與區域和東區RC網路熱模型圖1、圖2所示。

圖1 模擬辦公室規劃與區域圖2 東區RC網路熱模型

對於每個區域，有一組特定的能量平衡方程來自於不同類型的能量交換過程：

（1）太陽輻射透過玻璃窗

（2）內部的熱量從人員、系統和設備

（3）浸潤

（4）區域之間的熱交換

（5）外牆的熱儲存的影響

（6）百葉窗的位置在窗戶的熱傳導的影響

（7）人工照明

（8）加熱和冷卻系統。

辦公室的每個區的控制方程，代表能量平衡的公式：

在每個區域，人工照明，自然採光，室內的溫度和通風率四個環境參數，在每小時的基礎上，進行自動控制。假定辦公室平日使用從上午9點到下午5點。配備了變風量（VAV）系統，每個區提供護套，冷卻和通風。在空閑時間，能源管理和區域的綜合控制是基於行動的能源消耗成本。每個區的能源消費總量在一個小時的能源消耗包括：人工照明、制冷機、鍋爐、風機：

Etotal = Elighting + Ecooling + Eheating + Efan

求解一個優化問題是找到一組設計變數的過程中，設計適合該優化問題的目標函數下的最佳目標。問題是一個多目標優化問題的一般形式：

使用者活動的具體時間可以折算成他們的小時生產率（元/小時），介紹了多目標優化問題制定一個參數。使用者的生產力可以由他們執行的任務類型、時間測量每個任務。因此，每小時生產能力損失（生產力損失）都源於個性化參數的每小時生產率（元/小時）和RPoverall的整體：

Productivity losses($/h) = productivity per hour($/h)?(1–RPoverall)

相對通風性能和相關生產率關係，如圖3所示。本文提出的多目標優化問題的方法，利用MATLAB求解非線性多目標函數。此函數能夠處理非線性問題的線性和非線性約束的優化問題（包括提出求解問題）。對非線性多目標函數優化演算法，採用內點法。

圖3 相對通風性能和相關生產率關係

三種設定場景的全年的月平均室內溫度，如圖4所示。高耐熱性的情況下，月平均室內溫度範圍相比正常的耐受性和低耐受情況較寬。相應地，從使用者的耐受性較高的方法效益，通過在寒冷的季節提供較低的室內溫度，和在溫暖的季節較高的室內溫度來優化能源成本。

圖4三種設定場景全年的月平均室內溫度（℃）

結論

提出的個性化求解方法來提高管理辦公室的節能性和舒適性。該方法能從使用者自身的感覺構建熱偏好模型。通過探索自動控制室內環境的最佳解決方案，優化能源成本和人的生產力，考慮居住者的熱的喜好，和室內空氣品質。該法用於能源和舒適的辦公室管理的五個區域。該方法的性能，根據不同的佔用情況，考慮居住者變熱的喜好進行研究。

基於提供的結果，表明該方法能夠同時提高辦公人員的工作效率的同時最大限度地減少相關的能源成本。在辦公室，可以有不同的熱喜好的辦公室工作人員，共享相同的空間。建築的舒適條件控制在一個集團或區域層面，忽視了使用者的熱喜好，造成的生產力損失。

基於提供的結果，已經證實該方法避免了重大的經濟損失，能提高辦公室人員的整體效率。該方法對個體生產力和容忍度的兩參數靈敏度分析，得到個性化地節能和舒適地管理。

此外，該方法根據使用者的熱偏好進行室內環境自動化控制。因此，該方法可以受益於更高的熱偏好，以盡量減少能源成本的佔用。未來工作的主題是包括居住者的視覺偏好和熱偏好，進行個性化的能源管理。通過求解能量成本和舒適的條件，讓每一個人在封閉空間中的位置，均被認為是評估和優化室內環境的熱與視覺的條件。

文章來源：FM Gate網站

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