Akıllı binalarda konfor faktörü ve optimizasyonu

Abstract

Enerji verimliliği alanındaki çalışmalar hız kesmeden artarken insanların konfor beklentileri de her geçen gün daha fazla yükselmektedir. Bununla birlikte, akıllı binaların sayısı da teknolojik gelişmelere paralel olarak artmaktadır. Günümüzde akıllı binalar hakkında yapılan çalışmalara bakıldığında, enerji verimliliği binalarda birinci öncelik gibi görünse de binaların konforu, kişiler için hem rahat hem de sağlıklı bir yaşam alanı oluşturmak için oldukça önemlidir. Bu nedenle bu çalışmada, konfor faktörünün optimizasyonu ile bina içi konforu maksimum düzeye çıkarmak hedeflenmiştir. Tasarlanan sistemin simülasyonu için Matlab/Simulink programı kullanılmıştır. Sistemin kontrolü için bir bulanık mantık denetleyici dizayn edilmiştir. Tasarlanan bulanık mantık denetleyiciyle; sıcaklık, AC, fan hızı ve havalandırma kontrol edilmiş ve konfor indeksi belirlenmiştir. Yapılan kontrollerle ortam sıcaklığı, bağıl nem, karbondioksit miktarı ve konfor faktörü ayarlanmaya çalışılmıştır. Daha sonra, denetleyiciyi test edebilmek için mevcut bir HVAC (Isıtma, Havalandırma ve Soğutma) sistemi modeli modifiye edilerek simülasyona eklenmiştir.

While the studies in the field of energy efficiency are increasing without slowing down, people's comfort expectations are also rising more each day. At the same time, the number of smart buildings are also increasing in parallel with the technological developments. Today, when we look at the studies about smart buildings, although energy efficiency seems to be the top priority in buildings, the comfort of the buildings is quite important for creating a comfortable and healthy living space for people. Therefore, in this study, it was aimed to maximize the indoor comfort by optimizing the comfort factor. Matlab/ Simulink program was used for the simulation of the designed system. A fuzzy logic controller was designed to control the system. With the designed fuzzy logic controller; temperature, AC, fan speed and ventilation were controlled and comfort index was determined. Ambient temperature, relative humidity, carbon dioxide amount and comfort factor were tried to be adjusted with the controls that was carried out. Then, to able to test the controller, an existing model of HVAC (Heating Ventilating and Air Conditioning) system was modified and added to the simulation.