Solução combinada de AVAC adaptativo

Abstract

Os sistemas AVAC necessitam de um controlo automatizado e que seja capaz de cumprir com as respostas expectáveis para garantir os padrões exigidos para um espaço que possa ser ocupado ou não por pessoas. Estas exigências passam pelo campo da temperatura, humidade e qualidade do ar. Tendo em mente o cumprimento de todas as exigências, deve recorrer-se a sistemas de controlo que sejam capazes de uma constante análise dos diversos parâmetros do espaço, através da utilização de sensores e, com esses dados, proceder às alterações das máquinas de forma a satisfazer as necessidades. Desta feita, foi analisada uma gama de métodos de controlo passíveis de serem aplicados no campo da climatização e ventilação de edifícios. Estes métodos que tanto recorrem a formulações matemáticas como à inteligência computacional ou ambas, foram posteriormente estudados no que toca à sua fundamentação, implementação e lacunas de forma a inferir qual o método que se adequaria para o cumprimento dos parâmetros de temperatura e humidade relativa exigidos para um espaço industrial. A realização desta análise, que passou por uma comparação entre controlo adaptativo e preditivo, culminou com a escolha da lógica fuzzy como método de controlo alternativo a aplicar na UTA que climatiza o espaço industrial. Com base nas exigências dos responsáveis do espaço comercial e na equipa responsável do fabrico da UTA, foram implementadas as regras de controlo em MATLAB, que permitissem alterar os valores de temperatura do caudal de água que circula na bateria de arrefecimento/aquecimento da UTA que abastece a zona de trabalho. Obtendo valores de temperatura adequados para proceder à troca de calor com o ar que passa na UTA, tem-se como reflexo valores de temperatura e humidade relativa do espaço que igualam os requeridos, bem como menor consumo energético, já que o sistema não trabalha num cenário de sobredimensionamento.

HVAC systems need automated control to be able to comply with the expected responses to ensure the standards required for a space that can be occupied by people or not. These requirements can be: temperature, humidity and air quality. In order to fulfill all requirements, it must be chosen control systems that are capable of constant analysis of the various parameters of space by using sensors and, with that data, to change the equipments in order to meet the needs. Therefore, a range of control methods that could be applied in the field of air conditioning and ventilation of buildings was analyzed. These methods, which use both mathematical formulations or computational intelligence or both, were studied with regard to their grounding, implementation and gaps in order to understand which method would better suit with the temperature and relative humidity parameters responses, required for an industrial space. The performance of this analysis, which went through a comparison between adaptive and predictive control, culminated in the choice of fuzzy logic as an alternative control method to be applied in the AHU that supplies the industrial space. Based on the requirements of the commercial space managers and the AHU manufacturing team, a range of control rules were implemented in MATLAB to allow the temperature values of the water flow circulating in the AHU cooling/heating coil that is mounted in the working area to be changed. Obtaining adequate temperature values to exchange heat with the air that passes in the AHU, will cause temperature values and relative humidity values of the space to match the required, as well as being able to lower energy consumption, since the system is not oversized.