智能建筑气候控制：考虑室内外参数

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智能建筑气候控制：考虑室内外参数 1. 引言 2. 室内微气候热平衡 3. 确保所需空气温度和湿度的算法过程

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智能建筑气候控制：考虑室内外参数

在现代生活中，人们大部分时间都待在室内，因此室内环境的舒适度至关重要。而室内环境的质量直接取决于其组织和内容，维持一个舒适的室内环境对于人们的健康、精神状态和日常活动都有着极其重要的意义。

1. 引言

为了实现室内舒适，有多个参数可以进行调整，包括：

空气温度 湿度 空气质量 室内空气流动速度 空气中的氧气含量 空气电离程度 噪音水平

这些参数的任何偏差都可能导致人体正常状态的恶化，破坏人体的热平衡，进而对健康和工作效率产生负面影响。在确定室内微气候并进行调整之前，需要找到一种方法来确定这些参数的实际状况，也就是进行微气候研究。

在创建温度和湿度管理系统时，开发温室设施模型是一个重要阶段。根据分类，气候模型主要分为以下两类：

模型类型 特点 基础模型 旨在解决对象属性分析和质量控制系统的问题，这类模型中的物理现象通常用微分方程（通常在状态空间中）描述，参数具有物理解释。 黑箱模型 涉及面向解决方案的控制算法合成问题，基于特定的合成问题，使用静态模型（回归、多项式、基于神经网络、模糊集）或动态模型（通常是微分方程形式，系数通过实验数据的识别方法确定，温室的物理参数和结构参数之间没有明确关系）。 2. 室内微气候热平衡

人们只有在狭窄的热条件范围内才能感受到舒适。在大多数地区，自然气候条件舒适的时间有限。建筑物作为一个封闭空间，需要为人们提供舒适的室内环境。热平衡是将整个建筑物视为一个具有多个能源源和汇的实体，其对应的是所有能量得失的净值。建筑物的能源效率通过热平衡来定义。

常见的能量流动和热平衡相关参数如下：

Qi（内部热增益）：对应于内部能量增益的总量，包括人体散发的热量、电气设备和人工照明产生的热量。 Qc,T（传导热损失）：通过建筑围护结构的热传递而损失的能量。 Qs（太阳能热增益）：由入射太阳辐射引起的总能量输入，加热室内空气和建筑物中的热质量。 Qv（通风热损失或增益）：由新鲜空气供应、排出室内污浊空气、冷空气渗入、暖空气渗出、不同温度区域的空气混合以及机械通风等引起。

热平衡方程如下：

热损失：$Q_{Tv} + Q_{i,Sink} + Q_s = Q_{sink}$ 热来源：$Q_s + Q_T + Q_v + Q_{i,Source} = Q_{source}$

当$Q_{sink} = Q_{source}$时，达到热平衡；若$Q_{sink} < Q_{source}$，建筑物内部温度升高；若$Q_{sink} > Q_{source}$，建筑物降温。

为了实现室内舒适的温度，需要考虑以下三种热流：

Qgain：来自加热系统的热增益。 Qenv：通过建筑围护结构的热损失。 Qfr.air：加热新鲜空气的热损失。

根据室内空气体积（V）、空气密度（q）、空气比热容量（C），得出影响室内空气温度变化的热方程： $\rho VC \frac{dT(t)}{dt} = Q_{gain}(t) - \sum (Q_{env}(t) + Q_{fr.air}(t))$

进一步推导得出描述温度变化的一阶微分方程： $(\frac{\rho VC}{kF} p + 1) T(t) = \frac{1}{kF} Q_{gain}(t) + T_{outdoor}(t) - \frac{1}{kF} G_{fr.air}(t) C_{air} \Delta T$

从这个方程可以看出，室内温度$T(t)$受$Q_{gain}(t)$、$T_{outdoor}(t)$和$G_{fr.air}(t)$的影响。

3. 确保所需空气温度和湿度的算法过程

以下是影响室内空气温度的因素及对应的传递函数：

室外温度（$T_{outdoor}$）：其传递函数为$W_{T1}(p) = \frac{T(p)}{T_{out}(p)} = \frac{1}{(T_T p + 1)}$，温度变化过程具有惯性。 加热系统（$Q_{gain}$）：传递函数为$W_{T2}(p) = \frac{T(p)}{T_{gain}(p)} = \frac{k_1}{(T_T p + 1)}$，同样呈

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