Προσωποποιημένα μοντέλα προσδιορισμού εσωτερικής έντασης φωτισμού με χρήση τεχνικών υπολογιστικής ευφυΐας
Creators: name: Κατσανού, Βαρβάρα Ν.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Προσωποιημένος έλεγχος φωτισμού
Οπτική άνεση
Συμπεριφορά χρηστών
Υπολογιστική ευφυία
Personalized Lighting control
Visual Comfort
User Behavior
Machine Learning

description: Αντικείμενο της παρούσας διατριβής είναι η μελέτη της αλληλεπίδρασης κάθε ατόμου με τον τεχνητό φωτισμό και τα συστήματα σκίασης στον χώρο εργασίας και η εύρεση τεχνικών για να αποτυπώσουν και να μοντελοποιήσουν την συμπεριφορά αυτή, να προβλέψουν τις αντίστοιχες ημερήσιες δράσεις του χρήστη ανάλογα με τις εξωτερικές συνθήκες και τέλος να προσδιορίζουν για κάθε χρονική στιγμή την βέλτιστη φωτεινότητα στην επιφάνεια εργασίας του κάθε χρήστη. Η στοχαστικότητα των ανθρώπινων αντιδράσεων και οι συνεχώς μεταβαλλόμενες συνθήκες του φυσικού φωτός εισάγουν μια έντονη πολυπλοκότητα στους παραπάνω στόχους, αφού προϋποθέτουν τον συνδυασμό μεγάλου αριθμού μεταβλητών. Η κατανόηση της συμπεριφοράς και ο σχεδιασμός των κατάλληλων μοντέλων αποτελούν τους βασικούς άξονες για την εφαρμογή έξυπνων προσωποποιημένων συστημάτων διαχείρισης φωτισμού, με κυμαινόμενο φωτισμό ο οποίος θα ακολουθεί την φυσική φωτεινότητα του κάθε χώρου. Αρχικά μελετάται η επίδραση των εξωτερικών συνθηκών και των δράσεων των χρηστών στην εσωτερική φωτεινότητα μέσω των μετρήσεων που πραγματοποιήθηκαν σε τρία πανεπιστημιακά γραφεία. Τα δεδομένα των μετρήσεων αξιοποιούνται για την ανάπτυξη μιας νέας μεθοδολογίας για την μοντελοποίηση της συμπεριφοράς, που αφορά στον έλεγχο του τεχνητού φωτισμού και των περσίδων που κάνει ο χρήστης για να επιτύχει συνθήκες άνεσης στον χώρο του. Η μοντελοποίηση γίνεται με την χρήση καμπυλών συμπεριφοράς, οι οποίες αποδίδουν την πιθανότητα για τον κάθε χρήστη να δράσει συναρτήσει της φωτεινότητας στην επιφάνεια εργασίας του. Στη συνέχεια δημιουργούνται και αξιολογούνται δύο νέα ξεχωριστά μοντέλα με βάση την μέθοδο των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ), που έχουν ως στόχο την πρόβλεψη της φωτεινότητας στην επιφάνεια εργασίας ανάλογα τις εξωτερικές συνθήκες και τα χαρακτηριστικά του κάθε χώρου καθώς και τον προσδιορισμό αντίστοιχων δράσεων που θα εκτελέσει ο κάθε χρήστης υπό τις συνθήκες αυτές. Τέλος γίνεται χρήση της ασαφούς λογικής για τη δημιουργία ενός νέου προσωποποιημένου μοντέλου που παράγει κάθε στιγμή την τιμή της βέλτιστης φωτεινότητας στην επιφάνεια εργασίας, βασιζόμενο αποκλειστικά στις μετρήσεις φωτεινότητας του κάθε χώρου. Τα βασικά πλεονεκτήματά του είναι ότι παράγει τιμές φωτεινότητας που ελαχιστοποιούν την πιθανότητα παρέμβασης του χρήστη και ότι οι ημερήσιες μορφές της προβλεπόμενης φωτεινότητας προσεγγίζουν την μορφή της φυσικής φωτεινότητας που θα υπήρχε στον κάθε χώρο.
description: The scope of this thesis is to study the interaction of each individual with the artificial lighting and shading systems in an office and to develop techniques for modeling this behavior, predicting the daily actions of the user and finally determining the optimal illuminance on the work-plane of each user depending on external conditions and his unique preferences. The stochastic nature of human reactions and the ever-changing daylight conditions must be quantified, combined and forecasted. Thus, it is necessary to model the behavior of each user and to develop appropriate tools in order to achieve accurate, personalized and energy-efficient control of lighting and shading systems. Initially, the effect of external conditions and user actions on the internal illuminance is studied using illuminance measurements conducted in three university offices. These data are utilized in the formulation of models which capture the probability for each user to control the artificial lights or the blinds in order to create a comfort environment in his office. This data-driven modeling results in behavioral curves which provide the probability for each user to act, depending on his work-plane illuminance. In addition, two new separate models are developed and evaluated based on Artificial Neural Networks (ANN) that predict the work-plane illuminance, taking into account the daylight entering the workspace and the special requirements of each user. The illuminance curve due to the external daylight is predicted for each day of the year, depending on the sky type (clear-overcast), the building location and the office orientation. This prediction also takes into account the distance from the windows and the usage of blinds. Finally, a data-driven fuzzy-based model is provided, that implements the concept of user comfort in an office space, based on illuminance measurements and modeling of occupant behavior. The scope of this model is to determine the current optimal value of work plane illuminance under the respective external conditions, so that visual comfort is achieved for each user. This personalized model can also increase the user acceptability when integrated in a smart lighting and shading control system.