用一组指标来评估日光连接控制系统的实际性能外文翻译资料

英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

附录A 译文

用一组指标来评估日光连接控制系统的实际性能

M. Bonomolo, M. Beccali, V. Lo Brano, G. Zizzo

摘 要

一般来说，楼宇自动化控制系统（BACs）的安装是一种实现相关节能的有效措施。安装在住宅或小型办公室的商业楼宇自动化控制系统，通常包括照明控制功能，作为日光连接控制系统（DLCSs）。然而，由于系统性能严格依赖于不同的参数，楼宇自动化控制系的硬件和软件配置以及不准确的调试并不总是允许完美地执行所需的任务；因此，系统不能像预期的那样工作。此外，众所周知，节能潜力与光环境的可变性尤其有关。虽然有许多可行的评估方法，但这些方法主要是基于平均数据、表格因素和嵌入在详细模拟中使用的天气文件中的气候/光照时间序列，并且通常它们采用理想控制系统的性能作为基准。本文通过一套指标对日光连接控制系统的实际性能进行了评价，这些指标一般可以在测量后、在调试阶段或在系统的定期监测中进行计算。特别是，这些指标考虑到照明系统应该提供的目标设定点随时间的过量和不足以及相关的能量消耗。这些指数已经通过在商业日光连接控制系统工作的实验室设置中测量的数据进行了测试，其工作并不接近理想，并且安装和评估了不同的最终用途、运作时间表、控制策略（调光和开/关）和日光条件。最终，发现了系统性能与环境条件之间有用的关系。

关键词：日光连接控制系统；楼宇自动化；照明设计；日光

1. 介绍

在过去的几年里，研究人员、设计师和技术人员有越来越多的注意力集中在自动光控制系统的使用中，这些系统是当今智能建筑的普遍组成部分。这类系统可以在实现显著降低照明用电量以及从日光中获取所有公认收益方面（例如居住者的舒适、健康、福祉和生产力）发挥关键作用。设计步骤中，在节能和可用日光之间建立可靠的关系是非常常见的，这对设计师和建筑师来说是一项重要的任务[1]。许多研究试图了解如何通过安装一个根据日光贡献工作的照明设备的照明控制系统来评估所能实现的节能。其中大多数比较有和没有控制系统的能耗[2]，其余一部分使用模拟软件[3-13]，一部分使用现场测试和监测[14-19]，另一部分开发了算法或结合了更多的方法[20,21]。此外，考虑到气候和明亮背景，已经定义了很多指标来合成这些信息。Reinhart改进了最初由“瑞士电力协会”提出的自然采光制度[22]。两个自然采光的修改分别是“连续采光量（）”和“最大采光量（）”。,正如Roger[23]建议的那样，以线性方式将日光水平低于用户定义的阈值的部分信用联系起来。有效照度（UDI）是另一个考虑每年照度分布的三大范围/箱的指标[24]。Tregenza提出了简单的计算程序来确定面对阳光街道的光照度[25]。另一个用于评估年采光性能的指标称为年曝光量(ASE)。在即将推出的IES LM-83中[26]，它被定义为每年阳光直射超过250小时的区域的百分比，因此，它被用于评估有多少空间接收到如此多的阳光直射，这可能会导致视觉不适（眩光）或增加冷却负荷。空间采光量（sDA）描述了有多少空间接收到足够的日光。具体地说，它描述了建筑面积的百分比的计算点每年可以至少有50%的时间接受到至少300lx的照度。

欧洲标准EN 15193[27]包含了一种通过照明能源数字指示器（LENI）来估计照明的电能耗的方法，它表示用于建筑中的人工照明的每平方米的年能耗。该指数考虑了几个参数，如照明安装总功率、年运行时间、考虑区域中的采光量、日光响应控制系统的类型和已安装的遮阳系统。

新的标准prEN15193-1:2015引入了一种计算照明能量需求的新方法。一个给定的照明系统的能量性能的表达式可以用支出系数来表示，其中支出系数越高，该照明系统的效率就越低。这可以通过先前导出的值的相关性得到。应用这种方法可以快速分析电力照明系统中的能量流。照明系统的支出系数定义为用于照明的能量（计算或测量）与照明所需的参考能量之间的比率。这是一个传统的数字，它可以结合与向工作区域传递电灯、灯具效率和光源效率相关的一系列因素来计算。

楼宇自动化控制（BAC）和采光连接控制系统（DLCs）的实际性能往往不及理想运行的性能；因此，对它们的“效率”进行评估是必要的，但几乎从未完成[28]。电力照明的控制系统经常被发现是不良执行、校准或调试，或可能过于复杂，导致节能减少、用户恼怒，甚至完全停用控制系统。这强调了需要更好地指导照明控制系统的安装、调试和运行[29]。因此，近年来对照明控制系统的优化进行了大量的研究[30]。Valiacute;thorn;ek等人[31]注意到在使用Konnex（KNX）技术的智能家居（SH）中对恒定照度的调节原理中可能存在的问题。首先，由于平均照度标准值的视觉工作可能不会观察到，重要的是要注意光电传感器在设计步骤中的位置，并在视觉工作中设置一个常数将这些测量值转换为实际照度值，例如Bellia等人[32]提到的可以影响带有每种控制类别的照明控制系统的可实现的节能性能的因素以及Doulas等人[33]解释到，光电传感器的性能取决于许多变量，如照明的分布和调试控制的调整设置。同一作者在另一篇论文[34]中提醒我们，由于制造商之间没有标准规则，承包商经常使用试错法来获得下降调光响应。此外，安装在住宅或小型办公室的商业型BACs来管理家庭服务的若干功能，通常包括照明控制功能充当DLCSs。它的硬件和软件配置以及一个不准确的调试，不能总是让它完美地达到期望的任务；因此，系统不能像预期的那样工作。

本文提出了一种基于一套指标的方法，它可以评估已安装的照明控制自动化系统的效率，包括能源消耗或保持视觉舒适目标的能力。这种评估可以通过一组预定的测量值来进行。它允许估计实际的系统操作，这通常与模拟结果或由频率指数评估的结果非常不同，频率指数通常假设系统以理想的方式运行。因此，该方法可在调试阶段或定期或事后监测系统性能。这些指标的有效性和可靠性已经通过使用在配备有商业型DLCs的监测空间进行的实验活动中收集的数据进行了测试。

1. 实验设置

测量活动已经在太阳能实验室中实施[35]。它位于意大利巴勒莫大学的DEIM大楼的三层。占地面积为106㎡，高度4.4m包括天花板，除去天花板3.4m。在长长的一侧，有四扇窗户（2.40*2.90m）。它们配备了双层玻璃和铝框架，没有任何盲区，位于东南侧。在他们的前面，有一个绿色的屋顶（反照率平均值=0.25），绿色屋顶上的中等高度的植物覆盖着两扇窗户。此外，正面有一个遮蔽物（2.70*19m）。实验室安装以下照明灯具：4个配备LED的悬挂灯（每个功率为54W）和4个室内LED单光聚灯（15W）。第一灯具的特点是有一个具有DALI接口的电源单元，并在聚碳酸酯盖上配备微透镜光学器件。制造商宣布的初始光通量为3600lm，初始LED灯具效能为92lm/W。对于单光LED，初始光通量为700lm，灯具效能为50lm/W。两种灯具的色温均为3000K，显色指数均ge;80。对于整个区域来说，照明功率密度为1.86W/m2；对于本工程考虑的区域（安装三个可调光悬挂灯具）来说，照明功率密度为2.9 W/m2。

选择灯具是为了实现每个区域的照度值，该照度值对于住宅案例由意大利UNI 10380标准[36]规定，对于办公室案例由EN 12464标准[37]规定。为了设计照明系统，已使用照明模拟软件DIALUX（图1）进行了初步计算。

图1 真显色和假显色

DLCSs由光电传感器、场景编程器、DALI控制器单元、两个调光器执行器和四个手动执行器组成。

该系统是由BTICINO生产的商业产品，可使用专用软件MyHome套件进行设置，该软件可以管理多个BAC功能，包括照明控制。

图2显示了有着已分析的照明工作区域标识的Solarlab的平面图和剖面图，以及灯具和控制系统设备的分布。特别是，根据CEI Guide 205-18[38]，已经实现了属于F48A（存在检测自动开启/减少/关闭）的照明控制功能。用于控制三个灯具的光电传感器安装在离窗户1.60米远的天花板上，（靠近安装在天花板上用来测量的两个Delta Ohm光传感器中的一个）且其特征是角度为纵向180°，水平360°。和大多数照明控制系统一样，它的定位没有用精确的方法优化，只是按照制造商的建议安装。

光电传感器控制算法为闭环算法。通过远程控制设备对光敏传感器进行“快速”校准后，可以在软件菜单上设置目标亮度。用亮度计测量工作区域所需的照明水平后，设备向光电传感器发送“校准”命令。这个程序一次是只使用人造光，另一次是只使用日光（没有直接太阳辐射）。这是软件所允许的唯一选择，并且显然导致了系统的近似校准。事实上，如果我们看一下图3，可以看到光电传感器上与工作区域上的照度的两个不同图表。在第一种情况下，我们可以观察到，只有人工光或漫射光，可以通过数据导出一定的相关性。在第二种情况下，值得注意的是，工作区域的照度值非常高，使得与天花板照度的关系不再可靠。

图2 带有灯具和DLCSs设备的实验室平面图剖面图

图3 天花板上照度和任务区域上的照度（1：晴朗，2：多云）

尽管如此，需要强调的是，该系统配置和校准符合研究目标，既不分析最佳系统，也不分析理想系统。

在实验过程中，我们收集了以下数据：六种室内照度、照明电路的视在功率、有功功率、无功功率以及电流。数据已通过平台LabVIEW系统设计进行收集。6个Delta Ohm HD 2021T（测量范围为0.02-20klx）已安装在实验室，来监测实验活动期间的照度值。“平面1”和“平面2”放置于工作平面高度上（在下文部分解释），“墙1”和“墙2”放置地面0.80米处， “天花板1”和“天花板2” 在天花板上。必须注意的是，这些仪器与控制系统没有连接；它们仅用于测量房间六个点的照度。使用西门子SENTRON电力监控设备PAC3200测量电力消耗，该设备用于测量配电变量，如电压、电流、功率、电功和频率。

1. 实验活动

只有通过处理给定空间中可用的自然和人工照明数据（测量或模拟），才能对给定系统的照明和能源性能进行评估。在使用能够分别计算这两个项目的模拟软件的情况下，这个问题变得微不足道，而在实践中，一旦打开或调暗人工光源，光电传感器就不再能够分割这两个贡献。事实上，当自然光随时间变化，系统减少或增强其光通量时，就不可能再准确地估计它了。此外，只有一个“理想”系统能够保证一个恒定的照度设定点；因此，人工光的绝对和相对贡献是可变的。为了分割自然照明和人工照明对室内照度的贡献，在实验工作中研究了两种方法。第一种方法是基于光通量与吸收功率之间的比例，这是相当可靠的。由于自然光和人工照明的贡献之和，有必要测量吸收功率和照度值。通过应用W/lx因子（在夜间测量），可以轻松计算出仅人工照明的贡献，因此，发现测量到的总照度和计算出的人工照明之间的自然照明贡献是不同的。在工作的第一步中，该方法已用于测试连续运行计划中的指标。

第二种方法是基于这两个值的短时间位移测量值。该方法的基本原理是，在试验期间，照明系统可以在其运行期间以5分钟的时间步长内关闭和打开几分钟。图4显示了一个开关动作和测量时间线的方案。通过这样做，可以在没有人工光贡献的情况下测量采光水平，也可以计算出后者作为之前和后续测量之间的时间插值所得出的总值的补充。必须注意的是，与人工照明系统操作相关的每个照度值都是在打开几分钟后测量出来的。为了避免控制系统的正常滞后造成的假值，需要一定的时间才能达到照度目标值。必须注意，当任何用户占用空间时，测量活动必须在短时间内完成。如果没有获取消耗数据，或在由同一数据采

集者测量其他电气消耗的系统的情况下，可以使用这种方法。

用两种方法得到的结果比较如图4。为了在几种操作场景下测试该系统进行了实验。我们所说的“场景”指的是不同的运行时间表的不同组合，不同的最终用途（办公室或住宅），它们也对应于不同的目标照度，以及照明控制策略。

为了计算此次研究对象的指数，所有照度值都是使用放置在观察到良好均匀性的工作区域内的两对光电传感器（两个在天花板上、两个在工作平面上）所采取措施的平均值来计算的。此外，通过计算生成了一组具有开/关控制功能的“虚拟”场景。这是通过计算照明设备在灯具开启时的100%功率来实现的，即使它们变暗了。因此，在这些时间步长中，光通量被认为是100%。

关于住宅运营时间表，由于住宅空间的占用模式是非常灵活且多样的，这些已经使用特定的由巴勒莫大学的DEIM在国家科研项目SIRRCE[39]中开发的模拟工具SirSym-Home定义。该工具根据Monte Carlo方法生成了几个占用时间表，并考虑到照明系统的使用概率。使用时间表见表1。可以观察到，连续运行20天（早上6点打开，调光，21点关闭）也已测试用于办公室。共计考虑了150种方案：40种连续运行，110种计划时间运行。

住宅空间任务区域的照度目标值在客厅普通咖啡桌0.60米的高度固定为200lx。假设工作平面上的照度目标值为0.85米高度的工作平面上的为500lx，则定义了办公室操作工作平面上的照度目标值。

表1

某些场景的指数计算示例

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[591399]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word