外文译述 | 办公室的个性化能源成本与生产力优化
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文章来源：Farhad Mofidi, Hashem Akbari,(2017),”Personalized energy costs and productivity optimization in offices”,Energy and Buildings
翻译人：戴维
审核人：周瓒
（同济大学设施管理研究中心）
摘要
使用者的舒适度与其生产力之间存在着密切的关系。室内环境对使用者的心理和身体健康都有影响，进而影响他们的生产力。一般来说，在一个共享空间，使用者对室内环境有不同的喜好。
对办公建筑的能源管理系统而言，忽视使用者的热喜好可能会导致生产力损失。办公室白领的工资比能耗成本高许多倍，因此，提高公司工作的生产力可以提供显著的经济效益。
本研究的主要目的是提出了一种多目标优化（MOOP）方法的个性化节能和舒适性的管理办公室。MOOP方法同时优化能源成本和办公人员的集体生产力，提出了帕累托最优的解决方案，根据使用者的热喜好和室内空气质量（IAQ），自动控制室内环境。除热喜好和室内空气品质之外，还有几个不断变化的室内外环境参数如建筑区能量交换、能源价格、使用者、生产率等。
本文提出的个性化和舒适性的管理方法应用在了位于加拿大蒙特利尔一个办公室，是年度能源性能仿真建筑。事实证明，该方法灵活地管理使用者的热偏好之间的多样性，大大提高了办公人员的生产力，优化能源消耗成本。
介绍
在共享空间中，使用者可能对室内环境条件有不同的偏好。一般来说，有两种方法获得每个人的热偏好。第一种方法是进行某些任务的实验研究，测量每个人的表现的同时改变环境和个人参数。另一种方法是对居住者的热感觉进行纵向研究。在这种方法中，使用者做自己的正常工作，通过特定信号表达出热偏好。随着时间的推移，使用者用行为投票，可以在广泛的环境收集到参数（如室内温度）。
在收集资料的基础上，对每个人来说，可以构造一个热的偏好模型。Haldi等人设计了一个基于Web的问卷调查和收集人在长期的观察与研究下热偏好投票，并采用Logistic回归方法确定了热偏好模型。Jazizadeh等人建议通过使用智能手机或基于Web的应用程序，参与收集住户感知反馈。第二种方法的主要要求是实时监测环境参数，通过建立环境监测系统。室内环境参数和使用者的热偏好投票应设立监测系统连续采集与使用者热偏好投票同步。
方法
一个总面积555平方米的单办公楼，位于蒙特利尔。办公室有五个区，称为北区、东区、中心区、南区、西区。在所有区域的天花板高度等于3米，简化RC网络热模型的办公室进行了能量特性模拟。为了验证该RC网络模型，其每年的能源消耗与一个类似的建筑能耗相比较。模拟办公室规划与区域和东区RC网络热模型图1、图2所示。
图1 模拟办公室规划与区域
图2 东区RC网络热模型
对于每个区域，有一组特定的能量平衡方程来自于不同类型的能量交换过程：
（1）太阳辐射透过玻璃窗
（2）内部的热量从人员、系统和设备
（3）浸润
（4）区域之间的热交换
（5）外墙的热储存的影响
（6）百叶窗的位置在窗户的热传导的影响
（7）人工照明
（8）加热和冷却系统。
办公室的每个区的控制方程，代表能量平衡的公式：
在每个区域，人工照明，自然采光，室内的温度和通风率四个环境参数，在每小时的基础上，进行自动控制。假定办公室平日使用从上午9点到下午5点。配备了变风量（VAV）系统，每个区提供护套，冷却和通风。在空闲时间，能源管理和区域的综合控制是基于行动的能源消耗成本。每个区的能源消费总量在一个小时的能源消耗包括：人工照明、制冷机、锅炉、风机：
Etotal = Elighting + Ecooling + Eheating + Efan
求解一个优化问题是找到一组设计变量的过程中，设计适合该优化问题的目标函数下的最佳目标。问题是一个多目标优化问题的一般形式：
使用者活动的具体时间可以折算成他们的小时生产率（元/小时），介绍了多目标优化问题制定一个参数。使用者的生产力可以由他们执行的任务类型、时间测量每个任务。因此，每小时生产能力损失（生产力损失）都源于个性化参数的每小时生产率（元/小时）和RPoverall的整体：
Productivity losses($/h) = productivity per hour($/h)•(1–RPoverall)
相对通风性能和相关生产率关系，如图3所示。本文提出的多目标优化问题的方法，利用MATLAB求解非线性多目标函数。此函数能够处理非线性问题的线性和非线性约束的优化问题（包括提出求解问题）。对非线性多目标函数优化算法，采用内点法。
图3 相对通风性能和相关生产率关系
三种设定场景的全年的月平均室内温度，如图4所示。高耐热性的情况下，月平均室内温度范围相比正常的耐受性和低耐受情况较宽。相应地，从使用者的耐受性较高的方法效益，通过在寒冷的季节提供较低的室内温度，和在温暖的季节较高的室内温度来优化能源成本。
图4三种设定场景全年的月平均室内温度（℃）
结论
提出的个性化求解方法来提高管理办公室的节能性和舒适性。该方法能从使用者自身的感觉构建热偏好模型。通过探索自动控制室内环境的最佳解决方案，优化能源成本和人的生产力，考虑居住者的热的喜好，和室内空气品质。该法用于能源和舒适的办公室管理的五个区域。该方法的性能，根据不同的占用情况，考虑居住者变热的喜好进行研究。
基于提供的结果，表明该方法能够同时提高办公人员的工作效率的同时最大限度地减少相关的能源成本。在办公室，可以有不同的热喜好的办公室工作人员，共享相同的空间。建筑的舒适条件控制在一个集团或区域层面，忽视了使用者的热喜好，造成的生产力损失。
基于提供的结果，已经证实该方法避免了重大的经济损失，能提高办公室人员的整体效率。该方法对个体生产力和容忍度的两参数灵敏度分析，得到个性化地节能和舒适地管理。
此外，该方法根据使用者的热偏好进行室内环境自动化控制。因此，该方法可以受益于更高的热偏好，以尽量减少能源成本的占用。未来工作的主题是包括居住者的视觉偏好和热偏好，进行个性化的能源管理。通过求解能量成本和舒适的条件，让每一个人在封闭空间中的位置，均被认为是评估和优化室内环境的热与视觉的条件。
文章来源：FM Gate网站