Nuvarande klimatkontrollsystem är ofta beroende av byggregleringar som ger maximal beläggning för att hålla rätt temperatur. I många situationer finns det emellertid rum som används sällan och som kan värmas upp eller kylas i onödan. Att ha kunskap om beläggning och kunna exakt förutsäga användningsmönster kan möjliggöra betydande energibesparingar genom intelligent kontroll av L-HVAC-systemen. I detta dokument rapporterar vi om utbyggnaden av ett trådlöst kamerasensornätverk för insamling av data om beläggning i en stor multifunktionsbyggnad. Systemet uppskattar beläggningen med en noggrannhet på 80%. Med hjälp av data som samlats in från detta system konstruerar vi multivariat Gaussian och agentbaserade modeller för att förutsäga användarrörlighetsmönster i byggnader. Med hjälp av dessa modeller kan vi förutsäga rumsanvändning vilket gör det möjligt för oss att styra HVAC-systemen på ett anpassningsbart sätt. Våra simuleringar indikerar en 14% minskning av VVS-energianvändningen genom att ha en optimal kontrollstrategi baserad på beläggningsberäkningar och användningsmönster.
I REF rapporterade författarna om utbyggnaden av ett trådlöst kamerasensornätverk för insamling av data om beläggning i en stor multifunktionsbyggnad.
Energy efficient building environment control strategies using real-time occupancy measurements
{'venue': "BuildSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}