Kullanıcı Etkileşimli Dinamik İklimlendirme Sistemi Kontrolü İle Isıl Konfor Optimizasyonu

Abstract

İnsanlarda diğer canlılar gibi bulundukları ortam ile enerji dengesi sağlamaya çalışmaktadır. Isıl konfor, ısıl çevre ile kişi arasında sağlanan memnuniyet olarak tanımlanabilen, nesnel bir kavramdır. Çok farklı iklimlerde hayatta kalabilen insan için konforlu hissedilen sıcaklık aralığı çok dardır. Homeotermik bir canlı olan insanın yaşamsal fonksiyonlarının devam edebilmesi için vücudun neredeyse sabit bir sıcaklıkta tutulması gerekmekte ve bu amaçla fizyolojik denetim ve kontrol mekanizmaları kullanılmaktadır. Bunun yanında destek mekanizmalar olarak farklı metotların kullanımı ortaya çıkmıştır. Çevre ile enerji dengesinin sağlanabilmesi için ilk olarak fizyolojik bir kontrol mekanizması olan termoregülasyon sistemi ile vücut içindeki ısı üretimi ile çevre ile olan ısı kayıpları arasında bir denge oluşturulmaya çalışmaktadır. Buna yardımcı olarak kıyafetler ve dış ortam etkilerini minimuma indiren binalar bu denge durumuna katkı sağlayan etkili birer mekanizma olarak insanlar tarafından kullanılmaktadır. İlk çağlardan bu yana binalarda kullanılan aktif ve pasif stratejiler ile dış ortamdan olabildiğince korunarak konforlu ortamlar oluşturulmaya çalışılmıştır. İklimlendirme sistemlerinin gelişmesi ile ısıl konfor konusu daha da önem kazanmaya başlamış ve 20. yüzyılın başlarında ASHRAE tarafından optimum konfor aralığı üzerinde çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. İç ortam koşullarının termal konfor şartları açısından uygunluğunu hesaplamak için birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu metotların arasında en çok kullanılan ısıl konfor modeli Fanger tarafından oluşturulmuş olan ısıl konfor denklemidir. Isıl konforun tayini için ortama ait fiziksel parametreler (iç ortam hava sıcaklığı, ortalama yüzey sıcaklığı, bağıl nem ve hava hızı) ile kişisel faktörlerin (aktivite ve kıyafet yalıtım özellikleri) hesaba katıldığı PMV (Predicted Mean Vote – Tahmini Ortalama Oy) ve PPD (Percentage of Dissatisfied – Tahmini Konforsuzluk Yüzdesi) indeksleri bu model kapsamında geliştirilmiştir. Bu modelin iklimlendirme sistemler tarafından koşullandırılan binalarda geçerliliği birçok çalışma tarafında kanıtlanırken, doğal havalandırma ile çalışan binalarda ısıl konfor tayininde yetersiz kaldığı belirlenmiştir. Bu amaçla Adaptif kontrol modeli geliştirilmiştir. İnsan vücudunun dış ortam ile ısıl dengesini ve dolayısıyla termal konforu etkileyen altı parametre bulunmaktadır. Bunlar, iç ortam sıcaklığı, bağıl nem, hava hızı, yüzey sıcaklığı, aktivite tipi ve seviyesi ve giysilerin yalıtım özelliği. Bu parametrelerin her birinin belirlenmesi ile PMV ve PPD değerleri kolaylıkla hesaplanabilmektedir. Fakat iç ortam sıcaklığı ve bağıl nem hariç dört parametrenin ölçülmesi ve takip edilmesi mevcut sensorlar ve bina kontrol sistemleri için mümkün olmamaktadır. Gün içinde dinamik ısıl konfor tayini gerçekleştirmek için birçok farklı çalışma gerçekleştirilmiştir. Gelişen iklimlendirme ve kontrol sistemleri ile iç ortam koşullarını tam anlamıyla kontrol etmek mümkün hale gelmiş ve konfor, günün çok büyük bir bölümünü bina içerisinde geçiren kullanıcılar için daha da önem kazanmıştır. Ayrıca yapılan çalışmalarda görülmüştür ki konfor sadece kullanıcının memnuniyetini etkileyen bir parametre olmamakla birlikte aynı zamanda insan sağlığı, performansı, üretkenliği ve yaşam kalitesi açısından da önem teşkil etmektedir. Isıl konfor aynı zamanda enerji tüketimi üzerinde de büyük bir etkiye ve öneme sahiptir. Bina sektörü toplam enerji tüketiminin üçte birini oluştururken bu tüketimin büyük bir bölümü binada yer alan ısıtma/soğutma ve havalandırma sistemleri tarafından tüketilmektedir. Çalışmalar göstermektedir ki yetersiz kontrol sistemleri nedeniyle birçok kullanıcı gün boyunca konforsuz koşullara maruz kalmaktadır. Bu durum ortamda kalan kullanıcıları farklı aksiyonlara yönlendirmektedir. Genel itibari ile insanlar rahatsız hissedilen bir ortamda kıyafet değişikliği, pozisyon değişikliği, rahatsız hissedilen hacimden ayrılmak ya da pasif veya aktif kontroller ile ortam koşullarını değiştirerek bu durumu düzeltmeye çalışmaktadır. Ofis gibi alanlarda kullanıcılar bu duruma çözüm olarak ek ısıtıcılar ya da soğutucu sistemleri kullanmaktadırlar. Fakat bu durum hem enerji tüketimini arttırmakta hem de ortamda ısıl dengesizliklere yol açmaktadır. Yapılan çalışmalar bu dengesizliklerin önüne geçmek için gerçek zamanlı ve dinamik kontrol sistemlerinin kullanımı bir çözüm olabileceğini göstermektedir. Bu kontrol metotları ile kullanıcıların ihtiyaçlarına anında cevap verilerek, bina kullanıcılarının çoğunluğu için optimum iç ortam koşulları sağlanılması amaçlanmaktadır. Dinamik termostat sıcaklık kontrolü ile gün boyunca değişen dış hava sıcaklığı, güneş ışınımları, kullanıcı yoğunluğu ve ekipman operasyonları gibi birçok parametre nedeniyle değişen iç ortam parametreleri takip edilerek sıcaklığın sürekli olarak optimumda tutulması sağlanabilir ve kullanıcıların konfor ihtiyaçları karşılanabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, termostat set sıcaklıklarını kullanıcıların ısıl konforunu optimumda tutacak şekilde gün içinde dinamik olarak kontrolünü sağlayacak metotların incelenmesi ve gerçek uygulamalarda kullanıma en uygun ve doğruluğu en iyi olan metodun belirlenmesidir. Bu amaçla literatür taraması yapılırken, bir taraftan da markette yer alan ürünler ve uygulamalar incelenmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda üç farklı optimizasyon modeli belirlenmiştir. Seçim yapılırken dikkat edilen husus, mevcut bina kontrol ve izleme sistemlerine rahatlıkla adapte edilebilecek, kolay ve güvenilir bir yöntem olmasıdır. Tez kapsamında incelenecek ilk yöntem binada yer alan sensorlardan gerçek zamanlı sıcaklık ve nem değeri ölçümü yapılmakta ve bu değerler ile belirli aralıklarla ortamın PMV değeri hesaplanmaktadır. Fakat PMV hesabında yer alan diğer parametreler (radyant sıcaklık, hava hızı, aktivite ve kıyafet yalıtımı) sabit kabul edildiğinden dolayı hesaplamalarda hata oluşmakta ve bu durumu çözmek için ise diğer yöneteme benzer şekilde kullanıcılardan anlık konfor durumlarını oylamaları istenmektedir. Kullanıcılardan gelen oylar PMV skalasındaki değerlere karşılık gelen çok sıcak (+3), sıcak (+2), biraz sıcak (+1), normal (0), biraz soğuk (-1), soğuk (-2) ve çok soğuk (-3) olarak yedi kademeden oluşmaktadır. Böylelikle gelen olaylar yardımıyla hesaplanan PMV değer düzeltilmekte. Yeni çıkan PMV değerini 0'a getirecek termostat değeri hesaplanmaktadır. Diğer yöntemde ise, kullanıcılardan konfor koşulları ile ilgili gelen öznel geri bildirimlerden yararlanarak termostat sıcaklığını ayarlan bir sistemdir. Bu yöntemde binada herhangi bir ölçüme gerek duyulmamakta sadece kullanıcılardan gelen sıcak (+1), soğuk (-) ya da normal (0) olmak üzere üç kademeden oluşan bir skala üzerinden gerçekleştirilen oylama sonuçlarına göre kontrol sağlanmaktadır. Son olarak incelenen teknik, her bir kullanıcı için optimum sıcaklığı değerini hesaplayabilen bir model oluşturulmuştur. Bu kapsamda, ilk olarak her bir kullanıcı için PMV endeksi hesaplanmasını sağlayan matematiksel bir model oluşturulmuştur. Bu model kişinin yaş, boy, kilo, cinsiyet, faaliyet durumu ve dış ortam sıcaklıklarını değişken olarak hesaba katmakta ve kişiye özgü optimum sıcaklık değerini hesaplamaktadır. Tez kapsamında seçilmiş olan hacim için mevcut ısıl konfor durumunun belirlenmesi amacıyla farklı metotlar uygulanmıştır. İlk olarak kullanıcılara ASHRAE 55 standardında yer alan ısıl konfor anketi uygulanmıştır. Bu anket ile yıl boyunca kullanıcıların bulundukları hacim ile ilgili ısıl konfor durumlarını değerlendirmeleri istenmiş konforsuzluğa neden olan problemlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Anket sırasında kullanıcıların kıyafetleri ile yaş, boy ve kilo bilgileri de toplanmıştır. İkinci olarak iki haftalık saha ölçümleri gerçekleştirilmiştir. İlk hafta iklimlendirme sisteminin devrede olmadığı durum incelemiş ve 10 dakikalık aralıklarla iç ortam sıcaklığı ve nem değerleri yerleştirilen sensor ile ölçülmüştür. Sonraki hafta termostat değeri 24°C'de sabit tutularak kullanıcıların ofiste olduğu zaman aralıkları incelenmiştir. Bu zaman diliminde de sensor 10 dakika aralıkla sıcaklık ve nem ölçümü almaya devam etmiştir. Son olarak kullanıcı ile değişen iç ortam koşulları arasındaki ilişkinin incelenebilmesi için oylama işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda kullanıcıların istedikleri süre içerisinde ortamın ısıl konfor durumu ile ilgili histekilerini oylayabilecekleri bir internet sitesi hazırlanmıştır. Oylama ASHRAE'nin 7 noktalı skalası ile yapılmıştır. Değerlendirmek üzere seçilen optimizasyon metotları bina enerji modeli ile incelenmiştir. Modelleme ile farklı dinamik set sıcaklıklarının enerji tüketimine ve ısıl konfora olan etkileri incelenebilmiştir. Modelin doğruluğu ve geçerliliğinin sağlanabilmesi için sensor ile yapılan ölçüm sonuçları ile karşılaştırma yapılmış ve modelin hata payının belirlenen limit değerlerinin altında ya da aralığında kalması yapılan kalibrasyon işlemi ile sağlanmıştır. Değerlendirmek üzere seçilen optimizasyon modelinin enerji tüketimi ve ısıl konfor üzerindeki etkisi binanın bilgisayar modeli üzerinden incelenmiştir. Bu kapsamda binanın mimari, mekanik, elektrik ve malzeme bilgileri toplanmış ve bunlara uygun olarak model oluşturulmuştur. Modelin geçerliliğini belirlemek için oylama sırasında yapılan sıcaklık ve nem ölçümleri, binada yer alan kartlı giriş sisteminden alınan kullanıcı giriş-çıkış bilgiler, dış ortam iklim verileri modele entegre edilerek gerçek koşulların bilgisayar ortamında modellenmesi sağlanmıştır. Bu analizlerin yanında optimizasyon modellerinin kullanıcıların yazma ve düşünme performanslarına olan etkileri de incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, dinamik termostat kontrolü ile kullanıcılar için daha konforlu ve sağlıklı bir ortam oluşturulabileceği belirlenmiş olup aynı zamanda iş performanslarında da artış yaşanabileceği tespit edilmiştir. Bunun yanında enerji tüketimi ile konfor arasındaki ilişki incelenmiş olup, konforu sağlarken enerji tasarrufunda da artış yaşandığı tespit edilmiştir. Daha sonra yapılacak çalışmalarda bu sorunu ortadan kaldıracak optimizayon modelleri geliştirilip ısıl konfordan ödün vermeden enerji tasarrufu sağlayacak modeller üzerinde çalışmalıdır.

According to the Environmental Protection Agency (EPA), people spend 90% of their time indoors. Consequently, a significant number of study is performed in order to determine the effect of thermal environment on occupant health and productivity. The findings of these studies show that thermal environment has a significant effect on occupant thermal sensation and well-being. With the development of HVAC and building management systems, total control of the indoor environment becomes possible, and comfort bears a higher level of importance in order to maintain healthy indoor conditions. Thermal comfort is defined as "the condition of mind that express satisfaction with the thermal environment" and its depends on the different physical, physiological and psychological parameters. In order to assess thermal comfort, different models are proposed by a significant number of studies. The most widely accepted method is developed by Fanger, and it rests upon heat balance equations between indoor environment and the human body. This model is a function of six parameters, which split into environmental and personnel parameters; indoor air temperature, mean radiant temperature, relative humidity, air velocity, activity type and level, and clothing insulation of occupants. The focus of this thesis is research and evaluation of dynamic thermal comfort optimization methods for a shared spaces. The reason of that in single occupant offices, a thermally comfortable environment can be created simply based on occupant requirement. However, it is difficult to find an optimal thermostat setting temperature for multiple occupants sharing the same office. Studies show that most of the occupants have to stay at uncomfortable environments during the day because of the lack of proper control in buildings. It causes a decrement in performance and well-being of occupant. To overcome this issue, HVAC system should be operated dynamically based on time-varying temperature requirement of space and occupant thermal comfort conditions. However, it is hard to determined optimum temperature setting based on thermal comfort in practice. Most of existing Building Management Systems (BMS) have the issue of the absence of adequate equipment to assess thermal comfort conditions. Even with the proper equipment, it would be near impossible to meet absolute satisfaction because of the subjectivity of the matter and optimum thermal comfort conditions vary from person to person. In order to control HVAC system based on occupant requirement, The occupant participating approach has been developed. This method is bringing the humans in the loop by using their thermal perception feedback to improve mathematical models prediction, and it is started to utilize in a growing number of studies. In this study, thermal comfort optimization methods, which using the occupant participating approach, was examined to find simple and accurate optimization models. For this purpose, literature reviews and commercial products were reviewed, and three different optimization methods were chosen to evaluate. One of these methods uses PMV (Predicted Mean Vote), which is mainly used the method in studies and standards to assess thermal comfort, model to estimate initial thermal comfort conditions with temperature and humidity sensors outputs. In order to correct the PMV estimation, occupant participatory approach is used to collect real and continuous thermal sensation feedback of occupant via a smartphone application. Based on corrected PMV value, thermostat set point temperature is adjusted accurately. In the second method, only occupant feedbacks, which are collected in a similar way to the first method, are used to adjust the set point temperature of indoor HVAC system. The final method uses two-step model; the first step is calculation the optimal temperature for each occupant based on their energy expenditure level estimation and outdoor temperature and the last step is an adjustment the temperature based on occupant dynamic thermal sensation feedback via smart phone. Performances of the selected optimization models were evaluated via Design Builder and EnergyPlus simulation tools. The analysis was conducted in a case study zone, which is an open plan office and located in ARI 6 Technopark building, Istanbul Technical University. Model performance was analyzed regarding energy consumption and thermal comfort conditions. Besides these analyses, effects of thermal comfort on occupants' productivity were examined. For this purpose, humidity and temperature data were monitored and recorded for a one-week period, also during this process, occupant real time feedbacks about their thermal sensations were collected via website application. Measured data were used to calibrate and validate the simulation model of case study building. The evaluations of optimization methods were performed by using calibrated model. The findings of this thesis indicate that dynamic set point temperature control helped to optimize thermal comfort. In addition to this benefit of the control method, the productivity of workers increases under comfort conditions. On the other hand, the results proof the trade-off between thermal comfort and energy consumption of the building.