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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

Donaisky, Emerson; Oliveira, Gustavo H. C.; Mendes, Nathan
2010-02-01

Resumo em português 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 co (mais) nforto 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. Resumo em inglês 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 (sin (mais) gle 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.

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