Ανάλυση δεδομένων ΙοΤ για τη βελτιστοποίηση της χρήσης χώρων γραφείων συνεκτιμώντας την ποιότητα του εσωτερικού αέρα
Creators: name: Λαβασά, Άρτεμις Ιακώβου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Έξυπνα κτίρια
Διαδίκτυο των Πραγμάτων
Ανάλυση χρονοσειρών
IoT
Smart buildings
Smart sensors
Time series analysis

description: Τα σύγχρονα έξυπνα κτίρια αξιοποιούν όλο και περισσότερο το ∆ιαδίκτυο των Πραγμάτων (∆τΠ) για να εκσυγχρονίσουν τον τρόπο λειτουργίας τους σύμφωνα με τις πρόσφατες ευρωπαϊκές και διεθνείς οδηγίες για την ενεργειακή απόδοση και απανθρακοποίηση του κτιριακού δυναμικού. Η εκμετάλλευση τεχνολογιών ∆τΠ σε μη οικιστικά κτίρια επιτρέπει στους διαχειριστές να ελέγχουν και να αυτοματοποιούν λειτουργίες όπως τη θέρμανση, τον εξαερισμό, τον κλιματισμό και τον φωτισμό, οδηγώντας σε σημαντική βελτίωση της ενεργειακής απόδοσης και μείωση των λειτουργικών δαπανών. Αισθητήρες παρακολουθούν τις συνθήκες του εσωτερικού περιβάλλοντος, όπως το διοξείδιο του άνθρακα, τα αιωρούμενα σωματίδια, την θερμοκρασία και την υγρασία, προκειμένου να επιτύχουν βέλτιστη ποιότητα αέρα στον εσωτερικό χώρο, επ’ ωφελεία της υγείας και της άνεσης των ατόμων που βρίσκονται στο κτίριο. Αναμφίβολα, οι τεχνολογίες ∆τΠ κρίνονται ιδιαιτέρως χρήσιμες για την προγνωστική ή προληπτική συντήρηση των κτιρίων, καθώς οι αισθητήρες μπορούν να παρακολουθούν τακτικά την απόδοση των συστημάτων τους, προβλέποντας πιθανές βλάβες και ανάγκες για συντήρηση εξοπλισμού. Ειδικότερα, οι πληροφορίες παρουσίας ανθρώπων/ πληρότητας χώρου εντάσσονται στο πλαίσιο διαχείρισης έξυπνων κτιρίων για την αυτοματοποίηση διαδικασιών σε πραγματικό χρόνο, για τη βελτιστοποίηση χρήσης του χώρου, καθώς επίσης και τον εντοπισμό σημείων που χρησιμοποιούνται ελάχιστα ή υπερβολικά. Παράλληλα, διασφαλίζεται η δυνατότητα προσαρμογής του χώρου σε κυμαινόμενα επίπεδα πληρότητας, με απώτερο στόχο την μέγιστη δυνατή αποτελεσματικότητα στη χρήση του. Βάση του κεντρικού σκέλους της εργασίας αποτελεί η κατανόηση και αποσαφήνιση μοτίβων και τάσεων χρήσης χώρων, όπως επίσης και η εξαγωγή συμπερασμάτων αναφορικά με καίριες μεταβλητές ποιότητας αέρα εσωτερικού χώρου μέσω της ανάλυσης χρονοσειρών. Τα δεδομένα παρουσίας/ πληρότητας, διοξειδίου άνθρακα και θερμοκρασίας συλλέχθηκαν από αισθητήρες εγκατεστημένους σε κτίριο γραφείων της βρετανικής πολυεθνικής εταιρίας Arup στο Λονδίνο εντός του 2023. Μία σειρά στατιστικών μεθόδων, αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων εφαρμόζονται για την ολοκλήρωση της ανάλυσης, αποσκοπώντας στην εξέταση των συνθηκών του εσωτερικού περιβάλλοντος και στην ανίχνευση δυνατοτήτων μελλοντικής βελτίωσης της υφιστάμενης διαμόρφωσης του χώρου σύμφωνα με τα δεδομένα της τρέχουσας χρήσης.
description: Modern smart buildings are increasingly utilising the Internet of Things (IoT) to transform how they operate in line with recent European and global mandates on energy performance and the decarbonisation of the building stock. Deploying IoT technologies in non-residential buildings specifically allows building managers to control and automate functions like heating, ventilation, air conditioning and lighting, leading to significant improvement in energy efficiency and reduction of operational expenses. IoT sensors monitor indoor environmental parameters, such as carbon dioxide, particulate matter, temperature and humidity to maintain optimal indoor air quality, supporting the health and comfort of building occupants. Undoubtedly, IoT technology can prove particularly beneficial for predictive maintenance in buildings as IoT devices can consistently track the performance of building systems, anticipating failures and equipment maintenance needs. In a like manner, occupancy information is utilised in smart buildings to automate processes by adapting systems in response to real-time occupancy, to refine space utilisation and identify under- or over-used areas, while ensuring that fluctuating occupancy levels can be accommodated; ultimately guaranteeing that all available space is used effectively. The overarching aim of this thesis is to understand and elucidate occupancy (usage) patterns and trends, and gain insights from key indoor air quality parameters by analysing occupancy, CO2 and temperature time series generated in 2023 by IoT sensors installed in an office space occupied by the British multinational firm Arup in London. A variety of statistical techniques, machine learning algorithms and data visualisation methods are applied for the purposes of this analysis, aimed at examining the quality of the indoor environment while identifying potential hotspots which could inform future planning for space configuration based on actual usage.
description: Τμήμα Πληροφορικής, Συνεργαζόμενα Τμήματα Οικονομικών Επιστημών