Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Bộ Giáo Dục Đào Tạo Cộng Hoà Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội Độc Lập -Tự Do - Hạnh Phúc NHIỆM VỤ THIẾT KẾ TỐT NGHIỆP Họ tên: Lê Thiết Hùng Khoá: 2012B Ngành: Điều khiển Tự động hóa Tên đề tài: Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Các số liệu ban đầu: Nội dung phần thuyết minh tính toán: - Tổng quan tối ưu hóa lượng tòa nhà - Tìm hiều hệ thống tự động hóa tòa nhà theo tiêu chuẩn ENOCEAN - Tích hợp hệ thống Tự động hóa tòa nhà viện MICA - Thiết kế xây dựng mô hình nhiệt cho phòng 904 viện MICA - Kết luận hướng phát triển đề tài Các vẽ đồ thị (ghi rõ loại vẽ kích thước vẽ) Cán hướng dẫn Phần Họvà tên cán Phần lý thuyết TS Lê Minh Hoàng Phần thực hành TS Lê Minh Hoàng Ngày giao nhiệm vụ thiết kế: Ngày hoàn thành nhiệm vụ: Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Ngày tháng năm Chủnhiệm bộmôn Cán bộhướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) TS Lê Minh Hoàng Sinh viênđãhoànthành (Ký, ghi rõ họ tên) Lê Thiết Hùng Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt MỤC LỤC CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ TỐI ƢU HÓA NĂNG LƢỢNG TÒA NHÀ10 1.1 Mô hình hệ thống Tối ƣu hóa lƣợng 10 1.2 Đối tƣợng nghiên cứu 12 1.2.1 Vị trí địa lý 12 1.2.2 Sơ đồ thiết bị điện sử dụng 14 1.3 Công nghệ ENOCEAN – Công nghệ chuẩn cho toán Tự động hóa tòa nhà 15 1.3.1 Những đặc tính chuẩn ENOCEAN 16 1.4 Kết luận 19 CHƢƠNG II: HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG HÓA TÒA NHÀ THEO CÔNG NGHỆ ENOCEAN 20 2.1 Hệ thống cảm biến 20 2.1.1 Cảm biến nhiệt độ độ ẩm 20 2.1.2 Cảm biến đóng mở 22 2.1.3 Cảm biến chuyển động 23 2.1.4 Cảm biến công suất 24 2.1.5 Cảm biến khí tượng 26 2.1.6 Cảm biến ánh sáng trời 29 2.2 Hệ thống cấu chấp hành 30 2.3 Gateway truyền nhận liệu 31 2.4 Lắp đặt hệ thống Tự động hóa tòa nhà tầng Viện MICA 33 2.5 Kết Luận 35 CHƢƠNG III: TÍCH HỢP HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG HÓA TÒA NHÀ TẠI VIỆN MICA 36 3.1 Xây dựng phần mềm thu thập điều khiển 36 3.1.1 Tại sử dụng Python? 36 Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt 3.1.2 Chức chương trình 37 3.1.3 Cấu trúc chương trình 39 3.1.4 Cơ sở liệu 41 3.2 Phần mềm giao diện thu thập điều khiển 44 3.2.1 Thiết kế chương trình 44 3.2.2 Thiết kế giao diện 48 3.2.3 Chạy thử nghiệm 49 3.3 Kết Luận 53 CHƢƠNG IV: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHIỆT CHO PHÒNG TTAC VIỆN MICA 54 4.1 Mô hình hóa mô hình nhiệt phòng TTAC 54 4.2 Tính toán ƣớc lƣợng thông số mô hình nhiệt trở, nhiệt dung thông qua đặc tính vật lý: 57 4.2.1 Phương pháp tính toán ước lượng tham số 57 4.2.2 Áp dụng tính toán ước lượng tham số cho đối tượng nghiên cứu 59 4.3 Tối ƣu hóa tham số sử dụng hàm fmincon Matlab 65 4.4 Chạy thử nghiệm kết thu thập từ hệ thống 67 4.4.1 Trường hợp ngày tuần (có người sử dụng) 67 4.4.2 Trường hợp ngày nghỉ (không có người sử dụng) 69 4.5 Kết Luận 71 CHƢƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 72 5.1 Kết Luận 72 5.2 Hƣớng phát triển đề tài 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 BẢNG PHỤ LỤC 75 Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Sơ đồ tối ưu hóa lượng viện MICA 11 Hình 1.2 Vị trí Viện MICA sơ đồ tòa nhà B1 13 Hình 1.3 Sơ đồ phòng chức tầng tòa nhà B1 14 Hình 1.4 Mặt điện phòng TTAC 15 Hình 1.5 Tiêu chuẩn quốc tế ENOCEAN cho toán Tự động hóa tòa nhà 16 Hình 1.6 Tiêu chuẩn quốc tế ENOCEAN 16 Hình 1.7 Sự kết hợp truyền thông không dây công nghệ tự chủ lượng18 Hình 1.8 Sơ đồ chuyển đổi lượng điều khiển theo chuẩn ENOCEAN 18 Hình 1.9 Khả tương tác tối đa ENOCEAN 19 Hình 2.1 Giới thiệu hệ thống thiết bị chuẩn ENOCEAN 21 Hình 2.2 Cảm biến nhiệt độ, độ ẩm 21 Hình 2.3 Frame truyền (dạng 4BS) [TL2] 22 Hình 2.4 Cảm biến đóng mở 23 Hình 2.5 Frame truyền (dạng 1BS) 23 Hình 2.6 Cảm Biến Chuyển Động 24 Hình 2.7 Frame truyền (dạng 4BS) 25 Hình 2.8 Cảm biến công suất 26 Hình 2.9 Frame truyền (dạng 4BS) 27 Hình 2.10 Cảm biến khí tượng 28 Hình 2.11 Frame truyền (dạng 4BS) 29 Hình 2.12 Cảm biến ánh sáng trời FAH60 30 Hình 2.13 Frame truyền (dạng 4BS) 31 Hình 2.14 Cơ cấu chấp hành chuyên dụng �2 LINE 10020062 32 Hình 2.15 Gateway USB 300 �2 LINE 32 Hình 2.16 Sơ đồ chức chân TC310 33 Hình 2.17 Sơ đồ kết nối Gateway USB 300 với máy tính cảm biến 34 Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Hình 2.18 Hệ thống tự động hóa tòa nhà sử dụng công nghệ ENOCEAN 34 Hình 2.19 Sơ đồ bố trí hệ thống 36 Hình 3.1 Cấu trúc chương trình Python 41 Hình 3.2 Giao diện chương trình C# 51 Hình 3.3 Giao diện chọn phòng TTAC 52 Hình 3.4 Điều khiển cấu chấp hành với nút ON / OFF 53 Hình 3.5 Biểu đồ nhiệt độ độ ẩm cảm biến (ngày 10/09/2015) 53 Hình 3.6 Biểu đồ nhiệt độ độ ẩm nhiều cảm biến giúp so sánh số liệu 54 Hình 3.7 Thông tin thời tiết trời (10-09-2015) 54 Hình 3.8 Biểu đồ hoạt động cảm biến Contact (10-09-15) 55 Hình 3.9 Biểu đồ độ rọi ánh sáng (10-09-15) 55 Hình 3.10 Biểu đồ công suất tiêu thụ điện (10-09-15) 56 Hình 4.1 Mô hình nhiệt TTAC phòng 57 Hình 4.2 Mô hình tường đôi ………………………………………………………………….…63 Hình 4.3 Kết mô mô hình nhiệt thu trường hợp ngày làm việc 70 Hình 4.4 Đồ thị thể sai số kết mô với phép đo trường hợp ngày làm việc 70 Hình 4.5 Kết mô mô hình nhiệt thu ngày nghỉ (không có người làm việc) 72 Hình 4.6 Đồ thị thể sai số kết mô với phép đo trường hợp ngày làm việc 72 Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Danh mục cảm biến 35 Bảng 4.1 Bảng thông số giá trị mô hình nhiệt 57 Bảng 4.2 Bảng tổng hợp kết tính 66 Bảng 7.1 Hệ số trao đổi nhiệt bề mặt kết cấu bao che W/m2.K: α (theo TCVN 298:2003 ISO 6946:1996) 77 Bảng 7.2 Thông số vất lý vật liệu xây dựng (1_QCVN09 :2013/BXD) 77 Bảng 7.3 Đặc tính xạ loại kính 79 Bảng 7.4 Đặc tính xạ che 79 Bảng 7.5 Dòng nhiệt xạ mặt trời xâm nhập vào phòng R, W/m2 80 Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt LỜI MỞ ĐẦU Hiện tối ưu hóa lượng nhu cầu cấp thiết xu hướng tiết kiệm lượng, nâng cao hiệu suất thiết bị công nghệ, đặc biệt kinh tế đối mặt với tình trạng khủng hoảng, lạm phát, khan lượng Với tiến khoa học công nghệ kỹ thuật đại, nhiều thiết bị điện tử, khí, tự động hóa sử dụng rộng rãi ngành xây dựng góp phần tiết kiệm lượng lớn nguồn lượng sử dụng tòa nhà Hệ thống thiết bị tòa nhà phải tích hợp với yêu cầu lượng cần thiết cho người sử dụng, đồng thời phải đảm bảo môi trường bên bên tòa nhà, hài hòa cung cầu, có nghĩa người dùng sử dụng hợp lý, thiết bi tự động hóa bật tắt cần, điều chỉnh mức lượng cung cấp đủ cho công trình người sử dụng, tránh lãng phí Ở Việt Nam, năm gần không khó để nhận đóng góp hệ thống tự động hóa công trình công nghiệp dân dụng Những khái niệm quản lý tòa nhà, tiết kiệm lượng công trình, bảo vệ môi trường… không mẻ Tuy nhiên mức độ áp dụng hệ thống nói chung có giới hạn Chính em lựa chọn xây dựng mô hình nhiệt phục vụ mục đích tối ưu hóa lượng sử dụng tòa nhà cho luận văn Với mong muốn đưa hệ thống quản lý tối ưu hóa lượng tòa nhà trở nên gần gũi, sử dụng rộng rãi Việt Nam nhằm đáp ứng nhu cầu kiểm soát lượng nói chung tòa nhà nói riêng thời gian tới tăng cao Kiểm soát lượng giúp cho tổ chức nhận hội giảm chi phí lượng, cải thiện hoạt động quản lý góp phần nâng cao suất vận hành - Động lực thúc đẩy đơn vị có ý thức việc kiểm soát đầu tư thiết bị tiết kiệm lượng Em xin phép gửi lời cảm ơn đến tất thầy cô giáo Viện Điện dìu dắt em suốt khóa học Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Lê Minh Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Hoàng, người thầy truyền cảm hứng, tạo động lực hết lòng giúp đỡ cho em suốt thời gian thực để hoàn thành luận văn tốt nghiệp Cuối em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè, người không ngừng động viên, hỗ trợ tạo điều kiện tốt cho em suốt thời gian thực luận văn Lê Thiết Hùng Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ TỐI ƢU HÓA NĂNG LƢỢNG TÒA NHÀ Với kỹ thuật điều khiển công nghệ tự động hóa, việc sử dụng tích hợp hệ thống với máy móc đại, công nghệ thông tin, thiết bị giám sát tự động kết hợp với việc nâng cao ý thức bảo vệ môi trường tạo môi trường sống an toàn, hiệu quả, thoải mái thuận tiện cho người sử dụng Một hướng nghiên cứu Phòng Môi trường cảm thụ tương tác (Pervasive Space and Interaction Department) Viện MICA nghiên cứu xây dựng phát triển hệ thống tối ưu hóa lượng sử dụng tòa nhà 1.1 Mô hình hệ thống Tối ƣu hóa lƣợng Nhóm nghiên cứu PSI phát triển mô hình hệ thống Tối ưu hóa lượng tòa nhà với mục đích sử dụng hiệu lượng tòa nhà Tức đáp ứng yêu cầu lượng cần thiết cho người sử dụng, đồng thời phải đảm bảo môi trường bên bên tòa nhà, thiết bi tự động bật tắt cần để điều chỉnh mức lượng tòa nhà, tránh lãng phí Hệ thống tối ưu hóa lượng hướng đến mục tiêu sau:  Sử dụng hiệu nguồn tài nguyên tự nhiên  Giảm thiểu chất thải  Chi phí phát sinh vòng đời hệ thống (phòng) thấp  Thân thiện với người sử dụng  Đảm bảo tiện nghi người sử dụng Hệ thống tối ưu hóa lượng gồm lớp mô tả hình 1.1 Như ta biết, yếu tố tác động vào phòng thường không cố định mà thay đổi như: xạ nhiệt mặt trời, nhiệt độ trời, hay hành vi người dùng,vì mà ta dự đoán xác liệu đưa vào mô hình nhiệt Để giải vấn đề này, Lê Thiết Hùng 10 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Renvironement  1 Rwindow   Rmansory 7.48089104 ( 1 4  7.62310 0.02722 K ) W Cenvironnement Cmansory Cwindow 164068.337 504000 668068.337 (J / K ) Bảng 4.2 Bảng tổng hợp kết tính Phòng R(K/W) C(J/K) Couloir (hành lang) 2.121 x 10-3 432759.9848 Platform(phòng thí nghiệm) 0.011111 401924.0227 Visitor (phòng khách) 0.019377 230476.95 Stockage (kho) 0.02679 166672.597 Envirnement (môi trường) 7.48089 x 10-4 668068.337 Ta coi tâm tường điểm có nhiệt độ không đổi, nguồn nhiệt bên tương tác với tâm tường, tâm tường truyền nhiệt vào phòng TTAC Từ thông số nhiệt trở tính toán lại sau: Rmur  Rmur  Rmur 2 2 Rcouloir  RPlatform  Rvisitor  Rstockage  Renvironnement 2 2    3  2.12110 0.011111 0.019377 0.02679 7.48089 10 4 2.5162 10 4 (K / W ) Cmur  C 432759.9848 401924.0227 230476.95 166672.597 668068.337 i i1 1899901.8915(J / K) Điện trở nhiệt tường với lớp tiếp giáp tính từ tâm tường truyền nhiệt phía bên phòng nên tính sau: Lê Thiết Hùng 64 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Rcouloir  Rcouloir 1.0605 x103 (K / W ) R platform 0.0055555 (K / W ) R platform  Rvisitor  Rvisitor 0.0096885 (K / W ) R Rstockage  stockage 0.01339 (K / W ) R Renvironement  environement 3.740445 104 (K / W ) 4.3 Tối ƣu hóa tham số sử dụng hàm fmincon Matlab Sau xác định phương trình nhiệt liên quan đến nhiệt độ phòng, ta tính toán lại tham số Rmur ,Cmur , Rvisitor , Rstockage , R platform , Rcouloir , Renvironement với giá trị khởi tạo tính toán trên: Rmur 2.5 104 (K / W) Cmur 1899901.8915(K / W) R 1.0605 x103 (K / W) couloir RPlatform 0.0055555 (K / W) Rvisitor 0.0096885 (K / W) Rstockage 0.0055555(K / W) Ta sử dụng hàm � �𝑖���� Matlab để tối ưu hóa tham số đầu vào Với hàm cần tối ưu hóa là: f (t) norm (Tint calcul –Tint ) đó: o Tintcalcul giá trị nhiệt độ tính gần phương pháp nội suy Euler Lê Thiết Hùng 65 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt o �𝑖�� giá trị nhiệt độ phòng TTAC, chọn cảm biến TH8 để tính toán thử o norm: Chuẩn Euler vector tính toán công thức � ‖𝑥‖2 = √∑ 𝑥2 dùng để tính toán độ lệch 𝑇𝑖���𝑎���� �𝑖��, hàm � �𝑖���� tối ưu hóa độ lệch để tìm kết sai so với �𝑖�� Do số liệu đo từ cảm biến không theo chu kỳ định, nên để việc tính toán dễ dàng,ta lấy thông tin theo phút, phút liệu lấy liệu nút trước Ví dụ phút thứ 2và phút thứ 10 có liệu phút 3, 4, 5, 6, 7, 8, lấy liệu phút thứ Đốigiá vớitrịgiá 𝜑���� (lượng nhiệt thiết bị điện phòng tỏa ra), cho 𝜑�trị �� Đối với điều hòa (hệ số 𝜑𝑎𝑖�), ta dựa vào hệ số COP điều hòa để tính công suất làm lạnh từ công suất tiêu thụ:  Để tính công suất COP ta dựa vào công suất lúc khởi động điều hòa (vì ta không đo công suất làm lạnh nên tính toán hệ số COP dựa vào lúc khởi động giả sử khởi động điều hòa làm việc với công suất làm lạnh tối đa theo catalogue kW)  Theo dõi thông tin công suất tiêu thụ, ta thu công suất tiêu thụ tối đa điều hòa lúc khởi động 3629W 3686W Ứng với COP1 = 2.204 COP2 = 2.17 Đối với ảnh hưởng mặt trời hệ số 𝜑���𝑎𝑖��, ta cho 𝜑���𝑎𝑖�� Lê Thiết Hùng 66 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt norm(Tint-Tintcal) Giá trị cảm biến 𝑻�������,𝑻����𝒂��, 𝑻��𝒂�����,𝑻������� fmincon ,𝑻��� 𝝋��� , 𝝋���� , 𝝋𝒂�� Mô hình nhiệt Tintcal - Tint p ϵ ( pmin;pmax ) Giá trị tính toán theo vật lý p* ↔ min{norm(Tint – Tincal)} Sơ đồ nguyên lý tối ưu hóa tham số mô hình hhiệt sử dụng fmincon 4.4 Chạy thử nghiệm kết thu thập từ hệ thống 4.4.1 Trƣờng hợp ngày tuần (có ngƣời sử dụng) Cơ sở liệu sử dụng để tối ưu từ - 14/9/2015 (đây làm việc bình thường Viện MICA) Lê Thiết Hùng 67 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Hình 4.3 Kết mô mô hình nhiệt thu trường hợp ngày làm việc Hình 4.4 Đồ thị thể sai số kết mô với phép đo trường hợp ngày làm việc Bộ tham số thu sau hiệu chỉnh fmincon:  𝐾 𝑅��� = 7.8083e − 05(𝑊) 𝐾  𝐶��� = 1.6016e + 07( )  𝑅�����𝑖� = 0.0106(𝐾 ) 𝑊 𝐾  𝑅𝑃�𝑎����� = 0.0091( ) 𝑊 𝐾𝑊  𝑅�𝑖�𝑖��� = 0.0023 ( ) 𝐾 𝑅�����𝑎�� = 0.1339( 𝑊 𝑊) 𝐾   𝑅���𝑖������ = 0.0032( ) Nhận xét: 𝑊 Kết chạy mô mô hình nhiệt thu sau tính toán ước lượng tham số biểu diễn Hình 4.2 Ta thấy đường Tintmodel thu từ mô mô hình có vùng có sai số lớn (2.8203 °C) khoảng thời gian có người làm việc Khoảng thời gian người làm việc (ban đêm rạng sáng) bám so Lê Thiết Hùng 68 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt với đường thực tế, sai số tương đối nhỏ.Để sử dụng toán điều khiển tối ưu hóa lượng sử dụng tòa nhà đòi hỏi phải kết hợp với phương pháp phân tích tính toán ảnh hưởng hành vi người sử dụng mô hình nhiệt (ví dụ sinh nhiệt thiết bị phòng sử dụng tác động việc đóng mở cửa nhiệt độ bên phòng) 4.4.2 Trƣờng hợp ngày nghỉ (không có ngƣời sử dụng) Cơ sở liệu sử dụng từ ngày 23-26/7/2015 (thời gian nghỉ hè nên người làm việc) Hình 4.5 Kết mô mô hình nhiệt thu ngày nghỉ (không có người làm việc) Lê Thiết Hùng 69 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Hình 4.6 Đồ thị thể sai số kết mô với phép đo trường hợp ngày làm việc Bộ số liệu thu được:  𝐾 𝑅��� = 2.5162e − 07(𝑊) 𝐾  𝐶� � �= 1.5493e + 07 (𝑊) 𝐾  𝑅�����𝑖� = 8.1053e-04(𝑊 ) 𝐾  𝑅𝑃�𝑎����� = 4.5519e − 04( ) 𝐾 𝑊  𝑅�𝑖�𝑖��� = 2.1471e − 04( )  𝑅�����𝑎�� = 0.1339(𝐾 ) 𝑊 𝐾  𝑅���𝑖������ = 0.0037( ) 𝑊 Nhận xét: 𝑊 Kết chạy mô mô hình nhiệt thu sau tính toán ước lượng tham số biểu diễn Hình 4.4.Ta thấy đường Tintmodel thu từ mô Lê Thiết Hùng 70 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt mô hình nhiệt gần chồng khít lên đường Tint thu từ liệu thu thập từ cảm biến Sai số lớn mô hình 0,92°C (tương đương 3,68% 25°C) cho thấy mô hình thu sử dụng cho toán quản lý lượng tòa nhà 4.5 Kết Luận Phương pháp xây dựng mô hình nhiệt cho tòa nhà sử dụng mạng cảm biến nhằm phục vụ toán tối ưu hóa sử dụng lượng cho tòa nhà mô hình mạch điện tương đương phân tích thực hiện.Các thông số mô hình tính toán ước lượng lý tính dựa kết cấu thiết kế tòa nhà.Các tham số ước lượng mô hình sau nhận dạng hiệu chỉnh dựa kết đo thông qua toán tối ưu phi tuyến Mô hình phát triển toán phức tạp nhằm tính đến tương tác thói quen người sử dụng hệ thống quản lý lượng tòa nhà Lê Thiết Hùng 71 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt CHƢƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 5.1 Kết Luận Trong thời gian làm đồ án, giúp đỡ thầy giáo TS Lê Minh Hoàng, thầy cô Viện Điện, em tiến hành tìm hiểu thực đề tài: “Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ phòng TN mô hình nhiệt” Đồ án thực công việc sau:  Tìm hiểu tổng quan toán tối ưu hóa lượng tòa nhà  Tìm hiểu nắm vững Hệ thống Tự Động Hóa tòa nhà theo công nghệ EnOcean  Tìm hiểu cách thức mô hình hóa mô hình nhiệt tòa nhà  Tích hợp hệ thống tự động hóa tòa nhà tầng Viện MICA  Lập trình phần mềm thu thập điều khiển  Xây dựng mô hình nhiệt phòng TTAC nhằm phục vụ cho toán tối ưu hóa lượng sử dụng tòa nhà Thông qua trình thực đồ án lần này, em có thêm hội ứng dụng kiểm tra kiến thức học vào thực tế phát huy tính sáng tạo, khả giải vấn đề theo yêu cầu đề Tuy cố gắng thời gian thực đề tài kinh nghiệm có hạn nên nhóm không tránh khỏi sai sót phần chưa hoàn thiện Mong thầy cô thông cảm đóng góp thêm ý kiến để đề tài hoàn thiện 5.2 Hƣớng phát triển đề tài Về bản, học viên nắm đươc hệ thống tối ưu hóa lượng, ứng dụng công nghệ ENOCEAN để tự động hóa tòa nhà, mô hình nhiệt bước đầu xây dựng Tuy nhiên, thời gian có hạn nên hệ thống chưa thể hoàn thiện, nên em xin đưa vào số hướng phát triển cho hệ thống tương lai: Lê Thiết Hùng 72 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt  Mô hình hóa xây dựng đồ án trường hợp chưa tính đến ảnh hưởng người sử dụng tác động hành vi người sử dụng đến tham số mô hình (ví dụ sinh nhiệt thiết bị phòng sử dụng tác động việc đóng mở cửa nhiệt độ bên phòng) Để xây dựng mô hình có tính đến hành vi người dùng cần phải kết hợp thêm kết toán định vị phát triển Phòng nghiên cứu Môi trường cảm thụ, Viện MICA  Để nâng cao độ xác mô hình nhiệt, cần phải nghiên cứu để ước lượng xác tác động yếu tố môi trường nhiệt lượng mặt trời chiếu vào đối tượng nghiên cứu thông qua cảm biến Thời tiết Ngoài ra, em xin đề xuất ý tưởng ứng dụng hệ thống tối ưu hóa lượng tòa nhà lớn: khách sạn, khu nghiên cứu, dự án tòa nhà xanh, mở rộng cho tòa nhà dân dụng Đây hướng phát triển có tính ứng dụng cao, chi phí cho nguồn lượng tiêu thụ ngày tăng – điều ngày chủ đầu tư, nhà nước, người dân quan tâm Lê Thiết Hùng 73 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] L Ljung, System Identification - Theory for the User Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, 1999 [2] G Strang, Computational ScienceandEngineering, Wellesley - CambridgePress, MA, 2007 [3] Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia công trình xây dựng sử dụng lượng hiệu quả, QCVN 09:2013/BXD, phụ lục A [4] Lorenz, F., Masy, G (1982) Méthoded’évaluation de l’économie d’énergie apporttéepar l’intermittence de chauffage dans lesbâtiments Traitment par différences finiesd’un modèle deux constantes de temps.Facuite de Sciences Appliquées, Université de Liège, Belgium (in French) [5] Đinh Văn Thuận & Võ Chí Chính, Tính cân nhiệt cân ẩm, Science and Technology [6] Toán học sống, Chương Phép nội suy hồi quy [7] Duy Long Ha, Stéphane Ploix, Mireille Jacomino and Minh Hoang Le, G-SCOP lab (Grenoble Institute of Technology) France [8] http://www.dieukhien.net/vn/discuss.php?thid=2038 Lê Thiết Hùng 74 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt BẢNG PHỤ LỤC Bảng 7.1 Hệ số trao đổi nhiệt bề mặt kết cấu bao che W/m2.K: α (theo TCVN 298:2003 ISO 6946:1996) α(W/m2.K) Loại & vị trí kết cấu bao che αT R(m2.K/W) αN RT RN Bề mặt tường, trần, sàn bề 7.692 mặt nhẵn - 0.133 - Bề mặt tường, trần & sàn có 6.5-7 gờ - 0.1540.143 - Bề mặt tường, sàn mái có tiếp xúc trực tiếp với không khí 20-25 - 0.050.04 Bề mặt tường, mái tiếp xúc không trực tiếp với không khí nhà 10-15 - 0.1-0.07 Bảng 7.2 Thông số vất lý vật liệu xây dựng (1_QCVN09 :2013/BXD) Vật liệu Stt Khối lƣợng riêng (kg/m3) Hệ số dẫn nhiệt λ (W/m.K) Nhiệt dung riêng Cp (J/Kg.K) I - Bê tông Bê tông cốt thép 2400 1,547 840 Bê tông đá dăm 2200 1,279 1210 Bê tông gạch vỡ 1800 0,872 840 Bê tông xỉ 1500 0,698 800 Tấm thạch cao ốp mặt tường 1000 0,233 840 Tấm miếng thạch cao nguyên chất 1000 0,407 840 Lê Thiết Hùng 75 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt II - Mảng gạch xây đặc Gạch thông thường với vữa nặng 1800 0,814 880 Gạch rỗng(γ=1300), xây vữa nhẹ 1350 0,581 880 Gạch nhiều lỗ, xây vữa nặng 1350 0,523 880 III - Vật liệu trát vữa Vữa xi măng vữa trát xi măng 1800 0,930 840 10 Vữa tam hợp vữa trát tam hợp 1700 0,872 840 11 Vữa vôi trát mặt 1600 0,872 840 12 Vữa vôi trát mặt 1600 0,698 840 13 Tấm ốp mặt thạch cao 1000 0,233 840 14 Tấm sợi gỗ cứng ốp mặt 700 0,233 1470 15 IV - Vật liệu thủy tinh Kính cửa sổ 2500 0,756 840 16 Sợi thủy tinh 200 0,058 840 17 Thủy tinh thủy tinh bọt 500 0,163 840 18 V – Vật liệu gỗ Gỗ dán 600 0,17 2510 19 Tấm gỗ sợi gỗ ép 600 0,16 2510 20 Tấm gỗ sợi gỗ ép 250 0,08 2510 21 Tấm gỗ mềm 250 0,07 2090 VI – Kim loại 22 Thép – tôn 7850 58 480 23 Gang 7200 50 480 24 Nhôm 2600 220 480 Chú thích : 1W/m.K = 0,86 kcal/m.h.oC ; 1kJ/kg.K = 0,24 kcal/kg.oC Đối với vật liệu xây dựng tên bảng trên, sử dụng tiêu chuẩn nước Lê Thiết Hùng 76 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Bảng 7.3 Đặc tính xạ loại kính Bảng 7.4 Đặc tính xạ che Lê Thiết Hùng 77 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Bảng 7.5 Dòng nhiệt xạ mặt trời xâm nhập vào phòng R, W/m2 Lê Thiết Hùng 78 Khóa 2012B ... Hùng 20 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt - Thông tin nhiệt độ độ ẩm thu thập 100s/ lần, nhiệt độ môi trường thay đổi từ 0.5°C trở lên độ ẩm thay đổi... 18000 Btu sử dụng để điều khiển nhiệt độ phía bên phòng Hình 1.4 Mặt điện phòng TTAC Lê Thiết Hùng 14 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt 1.3 Công nghệ... hành theo định điều khiển đưa lớp phía Lê Thiết Hùng 11 Khóa 2012B Nghiên cứu toán giám sát điều khiển nhiệt độ Platform mô hình nhiệt Theo mô hình Tối ưu hóa lượng tòa nhà này, thấy mô hình Tối