通过 occupant 位置检测和多物理场仿真实现以 occupant 为中心的热舒适性空间供暖控制

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Occupant-centred Thermal Comfort Space Heating Control via Occupant Position Detection and Multiphysics Simulation

本研究提出了一种基于实时人体位置的三维空间供暖控制方法，结合密度峰值聚类（DPC）算法定位 occupant 位置，COMSOL 多物理场仿真模型预测温度分布，并采用层次状态机（HSM）动态调整加热策略。实验表明该方法将能耗降低超20%，同时将 thermal comfort 提升38%，有效解决了传统单点测温导致的能耗与舒适度不足问题。

　　这是一项关于空间供暖控制方法的研究，重点在于解决传统供暖控制方式无法有效应对室内温度分布不均匀的问题。现有的供暖系统通常依赖于单点或平均温度测量，而这些方法在实际应用中可能导致额外的能源消耗，却未能有效提升热舒适性。为此，研究团队提出了一种以占用者为中心的空间供暖控制方法，该方法能够明确考虑室内温度的空间分布特性，从而实现更加精准的供暖控制。

### 研究背景与意义

在英国，建筑行业是温室气体排放的主要来源之一，2023年的数据表明，建筑行业贡献了该国总温室气体排放量的20.2%。其中，住宅建筑的燃料燃烧排放占到了整体建筑排放的66.6%，主要来自于空间和水的加热以及烹饪活动。根据英国能源安全与净零排放部的数据，预计到2032年，建筑行业将成为该国温室气体排放的最大贡献者。因此，加快建筑行业的脱碳进程至关重要，特别是要减少空间供暖的碳排放。当前，提高空间供暖的能源效率是降低碳排放和家庭能源成本的重要手段之一。然而，传统的供暖控制方法在多区域供暖、复杂动态环境和需要主动优化能源使用的情境中表现不佳。因此，研究团队探索了一种基于系统建模、数据分析和人工智能技术的智能空间供暖控制方法。

### 方法概述

本研究的方法主要包括三个核心组成部分：**1）三维多物理场仿真模型**，用于预测室内温度的空间分布；**2）基于密度峰值聚类（DPC）算法的自适应多目标定位方法**，用于实时识别占用者的位置；**3）分层状态机（HSM）控制策略**，通过反馈的局部温度信息，决定最佳的控制动作。这三个部分共同构成了以占用者为中心的供暖控制系统。

#### 三维多物理场仿真模型

为了捕捉室内温度的空间非均匀性，研究团队开发了一种三维多物理场仿真模型。传统的单区域热模型只能提供房间的平均温度，这在设计以占用者热舒适性为导向的控制系统时显得不够。相比之下，三维多物理场模型能够提供详细的室内温度分布，包括热传导和对流等过程。该模型基于COMSOL Multiphysics软件，用于模拟房间内的温度变化。研究中选择了一个实验室的厨房房间作为测试空间，其封闭的布局和可控的大小为验证该方法提供了良好的条件。

#### 自适应多目标定位方法

传统的定位方法通常依赖于单个传感器或多个传感器的平均数据，这可能导致无法准确反映占用者所处位置的温度变化。为了解决这一问题，研究团队开发了一种基于DPC算法的自适应多目标定位方法。该方法利用低成本的超声波距离传感器，通过实时检测占用者的位置，从而提取出其周围区域的温度信息。DPC算法具有识别不同密度区域的能力，能够自动确定占用者的位置，而不依赖于预先设定的聚类数量。此外，该算法对噪声具有良好的鲁棒性，适用于实际环境中的传感器数据干扰。

#### 分层状态机控制策略

研究团队引入了分层状态机（HSM）控制策略，该策略通过反馈的局部温度信息来决定最佳的控制动作。HSM能够将控制系统的状态分为多个层次，每个层次负责不同的功能模块，从而提高系统的模块化和可扩展性。该策略结合了占用者的位置信息和温度反馈，实现了从“空间平均控制”到“占用者中心热舒适性控制”的转变。通过这种方式，系统能够动态调整加热器的运行模式，以维持占用者周围的温度在舒适范围内。

### 实验结果与分析

实验测试表明，该方法在多个测试案例中，平均相对误差低于1%。这意味着仿真模型能够准确预测占用者周围区域的温度分布。此外，该控制策略能够将能量消耗降低超过20%，同时保持所需的热舒适性。这表明，通过结合实时占用者位置信息和局部温度数据，系统能够在不牺牲热舒适性的情况下实现更高的能效。

研究团队还通过实验平台验证了仿真模型的准确性。实验平台基于NI CompactRIO控制器，配备多个温度传感器和电热储存加热器。实验数据表明，仿真模型的温度预测结果与实际测量值之间的误差小于1%，证明了其在实际应用中的可行性。

在热舒适性方面，实验结果显示，HSMC@o控制策略在维持占用者热舒适性方面表现最佳，相比HSMC@h和HSMC@d，热不适指数分别降低了38%和18%。这表明，通过实时调整加热器的运行状态，系统能够更好地适应占用者的热需求，从而提升整体的热舒适性。

### 研究创新与核心贡献

本研究的核心创新在于，将占用者周围温度的变化作为控制输入，而不是依赖于固定的温度测量点。这一方法通过实时定位占用者并结合多物理场仿真模型，实现了对室内温度分布的精确预测，从而优化供暖控制策略。相比传统方法，该策略不仅提升了热舒适性，还显著降低了能源消耗。

此外，研究团队还对不同数量的传感器配置进行了测试，发现随着传感器数量的增加，定位方法的准确性也显著提高。例如，在6个传感器配置下，系统能够准确识别一个目标；而在8个和16个传感器配置下，系统可以稳定识别两个和三个目标。这一发现为实际应用中部署更多传感器提供了依据，同时也展示了该方法在复杂环境中的适用性。

### 实际应用与未来展望

尽管本研究主要针对厨房房间进行了测试，但其方法具有更广泛的应用前景。在实际建筑环境中，占用者的行为是动态的，可能在不同区域之间移动，也可能长时间停留在同一位置。因此，该方法能够适应这些变化，为实际建筑空间的热舒适性控制提供有效的解决方案。

然而，本研究仍存在一些局限性。例如，实验和仿真均在实验室的厨房房间中进行，尚未在其他类型的房间中验证。此外，假设了空气流动速度为恒定值，这在实际建筑环境中可能不适用。因此，未来的研究可以探索不同空气流动速度下的系统表现，并测试该方法在更大、更复杂的房间中的适用性。

### 总结

本研究提出了一种以占用者为中心的空间供暖控制方法，该方法结合了三维多物理场仿真模型、DPC算法的自适应多目标定位方法以及分层状态机控制策略。实验结果表明，该方法能够有效减少能源消耗，同时提升热舒适性。研究团队还对不同传感器配置下的定位性能进行了测试，发现随着传感器数量的增加，系统能够更准确地识别占用者的位置，从而实现更高效的供暖控制。尽管该方法在实验室环境中表现良好，但其在实际建筑环境中的应用仍需进一步验证。未来的研究可以探索该方法在更多类型房间中的适用性，并考虑更复杂的空气流动模式，以进一步提升系统的性能和适用范围。