論文の概要: Longitudinal thermal imaging for scalable non-residential HVAC and
occupant behaviour characterization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09288v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 01:43:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 17:15:28.449283
- Title: Longitudinal thermal imaging for scalable non-residential HVAC and
occupant behaviour characterization
- Title(参考訳): 拡張性非居住型HVACの経時的熱画像化と占有特性評価
- Authors: Vasantha Ramani, Miguel Martin, Pandarasamy Arjunan, Adrian Chong,
Kameshwar Poolla, Clayton Miller
- Abstract要約: 本研究では, 都市規模の赤外観測所から収集した熱画像から, 非住宅の空調(AC)利用パターンを解析した。
運用パターンの予測精度は午後8時から午前10時までが最も高く,日射や高温のため日中は低下することがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This work presents a study on the characterization of the air-conditioning
(AC) usage pattern of non-residential buildings from thermal images collected
from an urban-scale infrared (IR) observatory. To achieve this first, an image
processing scheme, for cleaning and extraction of the temperature time series
from the thermal images is implemented. To test the accuracy of the thermal
measurements using IR camera, the extracted temperature is compared against the
ground truth surface temperature measurements. It is observed that the
detrended thermal measurements match well with the ground truth surface
temperature measurements. Subsequently, the operational pattern of the
water-cooled systems and window AC units are extracted from the analysis of the
thermal signature. It is observed that for the water-cooled system, the
difference between the rate of change of the window and wall can be used to
extract the operational pattern. While, in the case of the window AC units,
wavelet transform of the AC unit temperature is used to extract the frequency
and time domain information of the AC unit operation. The results of the
analysis are compared against the indoor temperature sensors installed in the
office spaces of the building. It is realized that the accuracy in the
prediction of the operational pattern is highest between 8 pm to 10 am, and it
reduces during the day because of solar radiation and high daytime temperature.
Subsequently, a characterization study is conducted for eight window/split AC
units from the thermal image collected during the nighttime. This forms one of
the first studies on the operational behavior of HVAC systems for
non-residential buildings using the longitudinal thermal imaging technique. The
output from this study can be used to better understand the operational and
occupant behavior, without requiring to deploy a large array of sensors in the
building space.
- Abstract(参考訳): 本研究は,都市赤外線観測所から収集した熱画像から非住宅ビルの空調(ac)利用パターンの特徴について検討した。
まず、熱画像から温度時系列のクリーニングと抽出を行う画像処理方式を実行する。
赤外線カメラによる温度測定の精度をテストするため, 抽出した温度を地上の真理表面温度測定と比較した。
その結果, 変形熱測定は地表面温度測定とよく一致していることがわかった。
その後、熱シグネチャの分析から水冷システムと窓交流ユニットの動作パターンを抽出する。
水冷システムでは, 窓の変化率と壁面の変化率の違いが操作パターンの抽出に有効であることが観察された。
一方、窓ACユニットの場合は、ACユニット温度のウェーブレット変換を用いて、ACユニット動作の周波数及び時間領域情報を抽出する。
分析結果は,ビルのオフィス空間に設置された室内温度センサと比較した。
運転パターンの予測精度は午後8時から午前10時の間が最も高く,日射量や日中の高温のため日中は低下することが判明した。
その後、夜間に収集した熱画像から8つの窓/分割交流ユニットの特性評価を行った。
これは、長手熱画像技術を用いた非住宅用HVACシステムの運用挙動に関する最初の研究の1つである。
この研究の成果は、建物空間に大量のセンサーを配置する必要なしに、運用と占有者の振る舞いをよりよく理解するために利用することができる。
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