Termal konfor ve enerji verimliliği odaklı akıllı klima kontrol sistemi
Thermal comfort and energy conservation based automatic air conditioner control system
Yazar: ONURALP SÖZER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Enerji korunumu = Energy conservation ; PI denetleme = PI control ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Sistem tanıma = System identification ; Termal konfor = Thermal comfort

Özet:
Bu tezde, klima kumandası ile klimayı kontrol eden bir kullanıcı gibi çalışan akıllı
klima kontrol sistemi anlatılmaktadır. Tasarlanan akıllı klima kontrol sistemiyle klima,
kullanıcıların termal konfor sıcaklığına otomatik olarak ayarlanmakta ve tasarım
sayesinde enerji verimliliği arttırılmaktadır.
Günümüzde insanlar konforlu, modern ve kaliteli bir yaşama ortamı sağlamak için
iklimlendirme sistemlerini hiç olmadığı kadar yoğun bir şekilde kullanmaktadırlar.
Aynı zamanda klimaların kullanımı gelir seviyesindeki artış ile birlikte artmaktadır ve
bununla paralel olarak elektrik harcamalarında da artış gözlenmektedir. Bu sebeplerle
artan ihtiyaca yönelik klima kullanımın konforunu arttırmak ve yoğun kullanımdan
doğan enerji ihtiyacı azaltmak araştırmaya değer ve gerekli bir konudur.
Akıllı klima kontrol sistemi İnternet üzerinden erişilebilirlik, alıcılar ile haberleşme,
lineer olmayan denklem çözme, optimizasyon algoritması  ve klima kontrolü
algoritması gibi yazılım unsurlarını üzerinde barındıran ve bu unsurları aynı anda
performans kaybı yaşamadan koşturabilecek donanım unsurlarından oluşmaktadır.
Kontrol edilecek klimanın kumandasının tuşlarına basıldığında gönderdiği kızıl ötesi
komutlar, kızıl ötesi alıcı yardımıyla kontrolörün içine önceden kayıt edilmektedir.
Klima kontrol sistemi bu sayede, kurulu klimanın iç ve dış birimlerinin çalışma şekline
müdahale etmeden kızıl ötesi yoluyla klima kumandası komutları gönderen bir
kullanıcı rolünde çalışır.
Klima kontrol sistemini akıllı yapan, termal konfor sıcaklığını belirleyen algoritma,
deney ortamına yerleştirilen sıcaklık ve nem alıcılarından aldığı bilgiler ve sabit deney
koşulları altında termal konfor sıcaklığını belirleyerek klimanın kızıl ötesi yoluyla
konfor sıcaklığına ayarlanmasını sağlar.
Termal konfor sıcaklığını belirleyen algoritmanın çekirdeğini, çevre ve insan faktörleri
arasındaki termodinamik ilişki ile deney sonuçlarından alınan istatistiksel verilerin
birleştirilmesiyle  ortaya  çıkarılan  tahmini  ortalama  oy (PMV) fonksiyonu
oluşturmaktadır. Fonksiyon sonucunda elde edilen PMV değeri, ISO 7730 ve
ASHRAE Standard 55'de belirtilen termal konfor yelpazesinde bir noktaya denk gelir
ve büyük bir insan gurubunun ortalama termal konforunu tahmin eder.
Termal konfor yelpazesi +3 ve -3 aralığında değişmektedir ve +3 çok sıcak koşullar
için, -3 ise çok soğuk koşullar içindir. PMV fonksiyonuna göre elde edilen 0 değeri
termal konfor yelpazesinde en uygun ortam koşullarını temsil eder ve yelpazedeki bu
değerde bile PMV'ye göre istatistiksel olarak insanların %5'i kendini termal anlamda
konforlu hissetmemektedir.
ISO standartlarında  PMV değerinin  +0.5 ve -0.5 arasında olması  gerektiği
belirtilmiştir. Termal konfor sıcaklığı bulunurken de hem ISO standartları dışına
çıkmamak hem de enerji verimliliği sağlamak için deney ortamının PMV değerini yaz
aylarında +0.25, kış aylarında -0.25 olmasını sağlayacak hava sıcaklıkları seçilmiştir.
Fakat seçilen hava sıcaklığı, PMV fonksiyonunda kullanılan bir parametre olduğu için
fonksiyonun  tersi  alınmıştır.  PMV fonksiyonunun  çözümü  doğrusal  olarak
yapılamadığından fonksiyonun tersini alma işlemi de doğrusal olarak yapılamaz,
dolayısıyla PMV değerinin bulunması ve fonksiyonun tersinin alınması işlemlerinde
parçacık kümesi optimizasyonu (PSO) kullanılmıştır.
Akıllı klima kontrol sistemi deney ortamının sıcaklığını, belirlenen termal konfor
sıcaklığına aşım yapmadan olabildiğince hızlı bir şekilde tasarlanan PI kontrolör
sayesinde getirir. PI kontrolör tasarlanırken öncelikle deney ortamının termal transfer
fonksiyonu yapılan basamak cevabı deneyleriyle çıkarılmıştır. Daha sonra yapılan
benzetimler ve testler ile PI kontrolörünün katsayıları ve yapısı belirlenmiştir.
Tasarlanan termal konfor ve enerji verimliliği odaklı akıllı klima kontrol sistemi ile
klima çalışma sıcaklığı 0.1 ⁰C çözünürlükle otomatik olarak termal konfor sıcaklığına
ayarlanabilmektedir. Yapılan deneyde, PMV değeri -0.25 ve 0 olarak seçildiğinde
konfor değeri sırasıyla ortalama 21.7 ⁰C ve 22.8 ⁰C olarak bulunmuştur. Klima,
ortamın sıcaklığına ve nemine aynı anda etki ettiği için konfor sıcaklıkları ± 0.1 ⁰C
salınım yapmıştır.
Deneyde PMV -0.25 değeri için ortam sıcaklığı kontrol sistemi tarafından ±0.4 hata
payı ile 21.7 ⁰C'de tutulmaya çalışılmıştır. PMV 0 değeri için ise ortam sıcaklığı
kontrol sistemi tarafından ±0.5 ⁰C hata payı ile 22.8 ⁰C'de tutulmaya çalışılmıştır.
PMV 0 için sistemin nispeten zorlanmasının sebebi, odanın çok yavaş ısınması fakat
çok çabuk soğumasıdır.
Ayrıca dış hava sıcaklığı 20 ⁰C'de iken pencere açma senaryosu ile sistemin hata
girişine karşı olan dayanıklılığı ölçülmüş ve deney sonuçlarında kontrol sisteminin
hata sinyalini başarılı şekilde bastırdığı görülmüştür.
Verilere göre kullanıcılar, kışlık kıyafetler ile bilgisayar işleriyle uğraştıklarında ve
konfor sıcaklığı PMV -0.25 değerine göre belirlendiğinde %6-%8 arasında ortamdan
termal açıdan rahatsız olmuşlardır. Aynı koşullarda konfor sıcaklığı PMV 0 değerine
göre belirlendiğinde kullanıcılar ortalama %5.1 oranında ortamdan termal açıdan
rahatsız olmuşlardır. Bu yüzden hem enerji verimliliği hem de termal konforun
sağlanması için kış aylarında PMV -0.25 değeri tercih edilmiştir.

Abstract:
In this thesis, a smart climate control system that operates like a user who controls an
air conditioner (AC) via its remote control, is introduced. The smart climate control
system sets AC to users thermal comfort temperature automatically, also increase in
sustainability is achieved by the design.
Today, people are using the air conditioning systems more intensely than ever to
provide a comfortable, modern and quality living environment. While use of air
conditioners is increasing with increase in income, electricity spending is also
increasing in parallel.
In addition, according to the simulation results, it is predicted that global warming will
reduce the need for heating by 34% in the year 2100, but the cooling requirement is
expected to increase by 72%. It is therefore worthwhile to investigate how to increase
thermal comfort of air conditioning usage and reducing the energy requirement from
intensive use.
The smart climate control system is composed of software and hardware that contains
accessibility over internet, communication with sensors, nonlinear equation solving,
optimisation algorithms, AC control algorithm and hardware which is responsible for
running these software factors at the same time without having performance issues.
As hardware, a popular and powerful development board Raspberry Pi is used as
controller to have fast development schedule by means of its open software and
community support. In addition, three temperature and humidity sensor and 1 infrared
transmitter are used as nodes of the controller.
As software platform, Linux is used as operating system and mentioned software parts
are implemented separately as programs. Programs like optimisation algorithm and
nonlinear equation solving are written in C language to reduce calculation time. On
the other hand, web server and PI controller algorithm are written in Python language
for fast development because calculation time is not the main priority in that case.
The smart controller is designed to be able to work with any kind of AC, which has an
infrared remote control. Such compatibility is achieved by recording infrared signals
for every button that is sent to AC when pressed. Therefore, smart controller acts as a
real person who has the remote control and sending temperature commands.
Decision making algorithm for determining which temperature command is going to
be sent to AC makes the controller smart. The algorithm, determines thermal comfort
temperature with information that comes from temperature and humidity sensors under
constant test conditions.
Povl Ole Fanger's Predicted Mean Vote (PMV) function, which is derived from the
results obtained from the thermal  comfort experiments on humans and the
mathematical model of the thermal relationship of the human body with its
environment is the core component of the thermal comfort temperature algorithm. The
PMV value obtained as result of the PMV function, represents a point in thermal
comfort scale which is defined in ISO 7730 and ASHRAE Standard 55 and it predicts
the thermal comfort of a large number of people.
Thermal comfort scale varies between +3 and -3 which means very hot conditions and
very cold conditions, respectively. A value of 0 according to the PMV formula
indicates the most favourable ambient conditions and even at this value on the scale,
statistically 5% of people do not feel comfortable in a thermal sense.
PMV formula is a very popular method in thermodynamic science and thermal comfort
measurement. In ISO, it is specified that PMV value generated by the formula should
be between +0.5 and -0.5 in order to have thermal comfort for human beings. When
designing the control algorithm to determine thermal comfort temperature, staying
inside of the specified ISO range and energy efficiency are ensured by selecting target
PMV as +0.25 for summer conditions and -0.25 for winter conditions.
Because air temperature is an input argument to find PMV value, the PMV formula is
needed to be reversed. Taking reverse of PMV formula is a nonlinear task as the
function itself. Therefore, Particle Swarm Optimisation (PSO) is used for finding PMV
value and while taking reverse of the function to find thermal comfort temperature.
PSO is a population based stochastic optimization technique inspired by social
behaviour of bird flocking or fish schooling.
The smart climate control system manages the air temperature of the test environment
to stay in thermal comfort temperature by PI controller that is designed to have zero
overshoot while being as fast as possible. Firstly, thermal transfer function of the test
environment is obtained by applying the stepped temperature inputs to the air
conditioner.
After the thermal transfer function of the test environment is achieved, a PI controller
was designed to eliminate the steady state errors due to the shape of the room and the
position of the air conditioner. In addition, temperature oscillations made by the air
conditioner which are related to the position of the room and the air conditioner are
reduced.
Thanks to designed thermal comfort and energy conservation based automatic air
conditioner control system, AC temperature can be set with the resolution of 0.1 ⁰C.
In the experiment with the designed control system, when the PMV value is selected
as -0.25 and 0, the comfort value is found as 21.7 ⁰C and 22.8 ⁰C respectively. Since
the air conditioner affects the temperature and humidity of the environment at the same
time, the comfort temperatures oscillated by ± 0.1 ° C.
In the experiment, for PMV -0.25 value, air temperature of the test environment is
managed to be hold on at 21.7 ⁰C with error ±0.4 ⁰C. For PMV 0 value, air temperature
of the test environment is managed to be hold at 22.8 ⁰C with error ±0.5 ⁰C. The reason
behind the decrease of performance for PMV 0 value is that heating of the room is
slow but cooling down is faster.
In addition, when the outside air temperature is 20 ⁰C, the resistance against the error
input of the system with the window opening scenario is measured and it is seen that
the control system successfully suppresses the error signal in the test results.
According to the data, when people are sitting in winter clothes and working with their
computer and when the comfort temperature is determined according to PMV -0.25
value, the users are disturbed thermally from the environment between 6% and 8%.
When the comfort temperature was determined according to the PMV 0 value in the
same conditions, the users were disturbed thermally from the ambient by an average
of 5.1%.
The thermal comfort must be between +0.5 and -0.5 as it is specified in the ISO
standards. Therefore, PMV-0.25 is preferred for winter months in terms of both energy
efficiency and thermal comfort.