Development of Control Strategies for Demand Controlled Ventilation using IoT

Abstract

Som et resultat av utbredelsen av energieffektive bygg, er lufttette konstruksjoner blitt vanlige i nye bygg for å redusere energibruk til oppvarming. Dette påvirker innendørs luftkvalitetsparametere og kan gi utslag på folks helse og velvære. Behovsstyrt ventilasjon (DCV) er et vanlig tiltak for å redusere energibruk, hvor sensorer brukes for å måle forskjellige parametere innendørs som brukes til kontroll av ventilasjonssystemet. Utviklingen av sensorteknologi gjør at lavkostnadssensorer nå kan konkurrere mot kjente, pålitelige detektorer. Derfor er det fordelaktig å undersøke kontrollstrategier for ventilasjon for å optimalisere både energieffektivitet og inneklima.

En full-skala kontormodell er konstruert og blir brukt til eksperimenter for å undersøke forskjellige kontrollstrategier for det tilhørende DCV-systemet. Arduino-baserte lavkostnadssensorer brukes for å måle CO2, PM2.5, TVOC, formaldehyd, temperatur og relativ fuktighet. Hver kontrollstrategi er satt sammen av en eller flere kontrollparametere, som måles av sensorene, for kontroll av luftmengde inn til rommene. I tillegg er forskjellig logikk for omluft implementert i kontrollstrategiene. Dataen fra eksperimentene brukes for å validere en bygningsmodell som brukes i samsimularing mellom EnergyPlus og CONTAM. Simuleringer av forskjellige kontrollstrategier for DCV-systemer setter dermed grunnlaget for analysen av de forskjellige kontrollstrategiene. Analysen vil basere seg på å evaluere både energibruk og inneklima.

Simuleringene indikerer at ved å endre kontrollparameterne for ventilasjonskontroll kan både energibruk og inneklima forbedres. Ved å introdusere omluft til systemet, blir innendørs konsentrasjon av utendørsgenererte forurensninger, som eksempelvis PM2.5, redusert. Omluft resulterer også i større energibesparelser. Relatert til romluftskontroll vil hvilke parametere som passer best avhenge av klima og bygningskarakteristikk. Simuleringene indikerte at formaldehyd bør vurderes for bruk til kontroll av luftmengder i DCV systemer, mens utendørsgenererte forurensninger er mindre egnet.

With the prevalence of energy-efficient buildings, airtight constructions to reduce energy for space heating have become common in new buildings. This impacts parameters in the indoor environment which may affect occupants' health and well-being. Demand-controlled ventilation (DCV) is a common energy-saving measure, where sensors measure indoor air quality (IAQ) parameters for control of the ventilation system. The recent development in sensing technologies allows for low-cost sensors (LCSs) to be able to compete with known, reliable detectors. Hence, investigating control strategies to optimize both energy efficiency and IAQ is advantageous.

A full-scale office model is constructed and is used to conduct experiments investigating control strategies for the associated DCV system. Arduino-based low-cost sensors are used to measure CO2, PM2.5, TVOC, formaldehyde, temperature, and RH concentrations. Each control strategy is constructed by one or several control parameters, measured by the LCSs, for control of supply airflow to the rooms. Additionally, control of recirculation of air is implemented in the control strategies. The obtained data is used to validate a building model for co-simulation between EnergyPlus and CONTAM. Thus, simulations with various control strategies for DCV systems are performed and set the base for the analysis of control strategies. The analysis aims to evaluate both IAQ and energy use related to each control strategy.

The simulations indicate that changing the control parameters for ventilation control can improve both energy consumption and IAQ. By introducing recirculation to the system, indoor concentrations of outdoor generated pollutants, such as PM2.5, are improved. Recirculation of air also results in larger energy savings. With regard to room airflow control, applying more control parameters to the ventilation logic showed great results. The simulations indicated that formaldehyde should be considered used for airflow control in DCV systems, while outdoor-generated pollutants may be less suited. However, what parameters are most efficient may depend on climate and building characteristics.