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Algoritmos PMV-MBPC para conforto térmico em edificações e aplicação em uma célula-teste PMV-MBPC algorithms for thermal comfort: an application to a test-cell

By Emerson Donaisky, Gustavo H. C. Oliveira and Nathan Mendes

Abstract

Este artigo trata o problema de controle de conforto térmico para ocupantes de edificações. Conforto térmico e um conceito de difícil definição e neste trabalho, utilisa-ze índice PMV (Predicted Mean Vote) para sua avaliação. Através deste índice, duas estratégias de controle preditivo caracterizadas por ter restrições terminais, denominadas aqui de PMV-MBPC (PMV Model Based Predictive Controller), são apresentadas. Na primeira estratégia, a gestão do conforto termico é realizada através da geração de sinais de referêsencia para o controlador, que otimiza o valor de PMV dentro de uma zona térmica da edificação. Na segunda, o modelo de PMV está incluso nos cálculos de previsão do controlador, gerando um modelo não-linear com estrutura Wiener. Resultados relacionados com a garantia de estabilidade do sistema em malha fechada são propostos. Neste contexto, um ambiente para testes (célula-teste) de sistemas de controle é descrita e a primeira abordagem é então implementada em tempo real neste ambiente usando um aquecedor a óleo. Resultados experimentais ilustram o desempenho do sistema controle para conforto térmico. Adicionalmente, resultados de simulação, conduzidos com dados climáticos horários, ilustram também o desempenho dos algoritmos de controle.<br>The present paper is focused on thermal comfort control problem for building occupants. Thermal comfort is a concept difficult to define and, here, the PMV (Predicted Mean Vote) index is used by means of two predictive control strategies, characterized by having terminal constraints, called here PMV-MBPC (PMV Model Based Predictive Controller). The first thermal comfort control strategy is based on generating a temperature set-point signal that optimizes the building (single zone) internal PMV value. The second one includes the PMV model in the controller prediction computations, generating a non-linear PMV model having Wiener structure. Results related to closed loop system stability are proposed. In this context, an environment for control systems tests is described and the first approach is then implemented in real time using an oil-heater and this environment. Experimental results illustrate the thermal comfort control system performance. Additionally, simulation results, conducted with hourly weather data, also illustrate the control algorithms performance

Topics: Conforto Térmico, PMV, Controle Preditivo, Otimização, Thermal Comfort, PMV, Predictive Control, Optimization, LCC:Electronic computers. Computer science, LCC:QA75.5-76.95, LCC:Instruments and machines, LCC:QA71-90, LCC:Mathematics, LCC:QA1-939, LCC:Science, LCC:Q, DOAJ:Computer Science, DOAJ:Technology and Engineering
Publisher: Sociedade Brasileira de Automática
Year: 2010
DOI identifier: 10.1590/S0103-17592010000100001
OAI identifier: oai:doaj.org/article:03d1964598a345428303f29f3a84a161
Journal:
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