Occupant-centric building controls
अधिभोग-केंद्रित भवन नियंत्रण या अधिभोग-केंद्रित नियंत्रण (ओ. सी. सी.) आंतरिक वातावरण के लिए एक नियंत्रण रणनीति है, जो विशेष रूप से भवन ऊर्जा की खपत को कम करते हुए भवन में रहने वालों की वर्तमान जरूरतों को पूरा करने पर केंद्रित है। ओ. सी. सी. का उपयोग प्रकाश और उपकरणों को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसका उपयोग आमतौर पर हीटिंग, वेंटिलेशन और एयर कंडीशनिंग (एच. वी. ए. सी.) को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है। ओ. सी. सी. ऊर्जा प्रणाली नियंत्रण रणनीतियों के लिए इनपुट के रूप में इनडोर पर्यावरणीय स्थितियों, रहने वाले की उपस्थिति और रहने वाले की प्राथमिकताओं पर एकत्र किए गए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करता है। वास्तविक समय के निवेश का जवाब देकर, ओ. सी. सी. लचीले ढंग से ऊर्जा सेवाओं का उचित स्तर प्रदान करने में सक्षम है, जैसे कि हीटिंग और कूलिंग, जब और जहां रहने वालों को इसकी आवश्यकता होती है। यह सुनिश्चित करना कि भवन ऊर्जा सेवाएं सही मात्रा में प्रदान की जाती हैं, केवल सही समय पर और सही स्थान पर इन सेवाओं को प्रदान करते हुए रहने वालों के आराम में सुधार करने का उद्देश्य समग्र ऊर्जा उपयोग को कम करना है। ओ. सी. सी. के विपरीत, पारंपरिक भवन नियंत्रण रणनीतियाँ, जिन्हें भवन ऊर्जा प्रबंधन प्रणाली (बी. ई. एम. एस.) के रूप में जाना जाता है, आमतौर पर पूर्व निर्धारित तापमान सेटप्वाइंट और बैकबैक शेड्यूल का उपयोग करती हैं। इन तापमान और तापमान अनुसूचियों को अक्सर उद्योग मानकों द्वारा निर्धारित किया जाता है जिसमें भवन में रहने वालों से कोई इनपुट नहीं होता है। पारंपरिक बी. ई. एम. एस. में आम तौर पर स्थिर संचालन मापदंड होते हैं जो पूरे दिन भवन में रहने वालों की बदलती जरूरतों, नए भवन किरायेदारों की बदलती जरूरतों या भवन में रहने वालों के किसी भी समूह की विविध तापीय जरूरतों को पूरा करने के लिए न्यूनतम लचीलापन देते हैं। अमेरिकन सोसाइटी फॉर हीटिंग, रेफ्रिजरेशन एंड एयर-कंडीशनिंग इंजीनियर्स ने रेखांकित किया है कि रहने वालों का थर्मल आराम विकिरणकारी गर्मी, आर्द्रता, हवा की गति और मौसम जैसी पर्यावरणीय स्थितियों के साथ-साथ शरीर विज्ञान, पहने हुए कपड़े और गतिविधि के स्तर जैसे व्यक्तिगत कारकों से प्रभावित होता है। तापीय आराम की इस गतिशील और व्यक्तिगत प्रकृति ने पारंपरिक रूप से इसे एच. वी. ए. सी. नियंत्रणों में एकीकृत करने के लिए जटिल बना दिया है, लेकिन संवेदन और कंप्यूटिंग क्षमताओं में वृद्धि के साथ-साथ संवेदन और कंप्यूटिंग लागतों में कमी ने ओ. सी. सी. के लिए निर्माण ऊर्जा प्रणालियों को नियंत्रित करने का एक प्रभावी और मापनीय साधन बनना संभव बना दिया है। इमारतों द्वारा वैश्विक ऊर्जा का 33 प्रतिशत से अधिक उपभोग करने और लगभग 40 प्रतिशत उत्सर्जन का उत्पादन करने के साथ, ओ. सी. सी. वैश्विक ऊर्जा खपत और उत्सर्जन को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। पृष्ठभूमि अधिभोग-केंद्रित नियंत्रण इनपुट ओ. सी. सी. नियंत्रण एल्गोरिदम के इनपुट के रूप में वास्तविक समय अधिभोग और अधिभोगकर्ता वरीयता डेटा पर निर्भर करता है। यह डेटा लगातार विभिन्न तरीकों से एकत्र किया जाना चाहिए और पूरे भवन, फर्श, कमरे और उप-कमरे सहित विभिन्न पैमानों पर एकत्र किया जा सकता है। अक्सर, इमारत के थर्मल ज़ोनिंग से मेल खाने वाले पैमाने पर डेटा एकत्र करना सबसे उपयोगी होता है। एक तापीय क्षेत्र एक इमारत का एक खंड है जो सभी एक ही तापमान निर्धारित बिंदु के तहत वातानुकूलित है। रहने वाले की उपस्थिति (कब्जे वाले या खाली) और रहने वाले स्तर (रहने वालों की संख्या) पर डेटा या तो स्पष्ट या अंतर्निहित सेंसर के साथ एकत्र किया जा सकता है। स्पष्ट संवेदक सीधे अधिभोग को मापते हैं और इसमें निष्क्रिय अवरक्त संवेदक, अल्ट्रासोनिक गति डिटेक्टर और प्रवेश द्वार पर गिनती करने वाले कैमरे शामिल हो सकते हैं। अंतर्निहित संवेदक एक पैरामीटर को मापते हैं जिसे कुछ अंशांकित संबंध के माध्यम से अधिभोग से सहसंबद्ध किया जा सकता है। अंतर्निहित अधिभोग संवेदक के उदाहरणों में संवेदक और वाई-फाई से जुड़े उपकरण गणना शामिल हैं। अधिभोग संवेदी उपकरणों का चयन निगरानी किए जा रहे स्थान के आकार, संवेदक के लिए बजट, वांछित सटीकता, संवेदक के लक्ष्य (रहने वाले की उपस्थिति या गिनती का पता लगाना), और सुरक्षा विचारों पर निर्भर करता है। रहने वाले की उपस्थिति के आंकड़ों के विपरीत, रहने वाले की वरीयता के आंकड़ों को प्राप्त करने के लिए इमारत में रहने वालों से सीधे प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। यह प्रतिक्रिया मांगी जा सकती है या अवांछित हो सकती है। अवांछित रहने वाले वरीयता डेटा में एक मैनुअल थर्मोस्टैट सेटप्वाइंट परिवर्तन का समय और परिमाण शामिल हो सकता है। हालांकि यह रहने वाले थर्मल असंतोष का एक अच्छा संकेतक हो सकता है, थर्मोस्टैट सेटप्वाइंट परिवर्तन कभी-कभी ओ. सी. सी. में रहने वाले वरीयता को एकीकृत करने में बाधा पैदा कर सकते हैं। अनुरोधित अधिभोगकर्ता वरीयता जानकारी का उपयोग अक्सर अधिक अधिभोगकर्ता वरीयता जानकारी प्राप्त करने के साधन के रूप में किया जाता है और यह समय पर सर्वेक्षण या पारिस्थितिक क्षण मूल्यांकन (ई. एम. ए.) का रूप लेता है। ये सर्वेक्षण, आमतौर पर कंप्यूटर, स्मार्ट फोन या स्मार्ट घड़ियों पर तैनात किए जाते हैं, प्रतिभागियों से उनकी थर्मल सनसनी, थर्मल संतुष्टि या किसी अन्य कारक के बारे में पूछ सकते हैं जो अंतरिक्ष में उनके आराम को दर्शाता है। ओ. सी. सी. में अधिभोगियों की वरीयता की जानकारी को लागू करना अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है और इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग का अभी भी शैक्षणिक वातावरण में अध्ययन किया जा रहा है। प्रेडिक्टिव कंट्रोल्स ओ. सी. सी. को प्रतिक्रियाशील नियंत्रण या प्रेडिक्टिव नियंत्रण के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। प्रतिक्रियाशील नियंत्रण वास्तविक समय में रहने वाले की वरीयता का उपयोग करता है और स्थान की स्थितियों को तुरंत बदलने के लिए प्रतिक्रिया प्रस्तुत करता है। जबकि यह दृष्टिकोण प्रकाश प्रणालियों जैसे तेज़ प्रतिक्रिया समय के साथ प्रणालियों को नियंत्रित करने के लिए उपयोगी है, प्रतिक्रियाशील ओ. सी. सी. एच. वी. ए. सी. जैसे धीमी प्रतिक्रिया समय वाले प्रणालियों के लिए आदर्श नहीं है। इन धीमी प्रतिक्रिया प्रणालियों के लिए, भविष्यसूचक नियंत्रण निर्माण सेवाओं, जैसे हीटिंग, को सेवा की आवश्यकता के समय और सेवा प्रदान किए जाने के समय के बीच बिना किसी अंतराल के सही समय पर प्रदान करने की अनुमति देता है। प्रतिक्रियाशील नियंत्रणों के विपरीत, भविष्यवाणी नियंत्रण प्रणाली संचालन को सीधे प्रभावित करने के बजाय भविष्यवाणी नियंत्रण एल्गोरिदम को सूचित करने और प्रशिक्षित करने के लिए वास्तविक समय में रहने वाले वरीयता और उपस्थिति डेटा का उपयोग करते हैं। प्रेडिक्टिव कंट्रोल्स में एक 'प्रेडिक्शन होराइजन' होता है जो कि एक ओ. सी. सी. को एक निश्चित तापमान या इनडोर वायु गुणवत्ता स्तर प्राप्त करने के लिए एक निर्धारित बिंदु या वेंटिलेशन दर को बदलने की आवश्यकता होगी। ओ. सी. सी. के लिए आवश्यक भविष्यवाणी क्षितिज इमारत के प्रतिक्रिया समय के आधार पर भिन्न होगा। एच. वी. ए. सी. प्रणालियों को नियंत्रित करते समय एक लंबे पूर्वानुमान क्षितिज की आवश्यकता में योगदान करने वाली विशेषताओं में बड़े खुले कमरे, उच्च तापीय द्रव्यमान और अधिभोग स्तरों में तेजी से परिवर्तन वाले स्थान शामिल हैं। वाणिज्यिक एच. वी. ए. सी. ओ. सी. सी. के लिए, भविष्यसूचक एल्गोरिदम को ए. एस. एच. आर. ए. ई. द्वारा उल्लिखित छह सूचना ग्रेड (आई. जी.) द्वारा सूचित किया जाएगा। ये आई. जी. अधिभोगियों की उपस्थिति, अधिभोगियों की संख्या और अधिभोगियों की वरीयता हैं, जिनमें से प्रत्येक को भवन और तापीय क्षेत्र स्तर पर माना जाता है। रहने वाले की उपस्थिति के आंकड़ों से, एक ओ. सी. सी. सबसे पहले रहने वाले के आगमन के समय और नवीनतम प्रस्थान समय की भविष्यवाणी कर सकता है। रहने वालों की गिनती से, एक ओ. सी. सी. इमारत में रहने वालों की अधिकतम अपेक्षित संख्या और कब की भविष्यवाणी कर सकता है। निवासी वरीयता डेटा से, एक ओ. सी. सी. पूरे दिन स्थान के वांछित तापमान और आर्द्रता की भविष्यवाणी कर सकता है। इस जानकारी के साथ, एक ओ. सी. सी. भविष्यवाणी कर सकता है कि उसे एक विशिष्ट समय पर वांछित तापमान और वायु गुणवत्ता स्तर प्राप्त करने के लिए तापमान निर्धारित बिंदुओं और वेंटिलेशन दरों को बदलने की आवश्यकता होगी। सटीक नियंत्रण भविष्यवाणियों को विकसित करने के लिए प्रेडिक्टिव एल्गोरिदम को पर्याप्त मात्रा में डेटा के साथ-साथ अपेक्षाकृत नियमित रहने वाले वरीयता और उपस्थिति पैटर्न की आवश्यकता होती है। अधिभोग-केंद्रित नियंत्रण विकास ओ. सी. सी. के विकास को वर्तमान में अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (आई. ई. ए.) भवनों और समुदाय में ऊर्जा (ई. बी. सी.) अनुलग्नक 79 द्वारा समर्थित किया जा रहा है। एनेक्स 79, जो 2018 से 2023 तक चलेगा, एक अंतरराष्ट्रीय सहयोगी पहल है जो प्रौद्योगिकी, डेटा संग्रह विधियों, अनुकरण विधियों, नियंत्रण एल्गोरिदम, कार्यान्वयन नीतियों और उपयोगकर्ता-केंद्रित भवन डिजाइन और नियंत्रण के उद्देश्य से अनुप्रयोग रणनीतियों के विकास और तैनाती पर केंद्रित है। यह सहयोग पिछले अनुलग्नक 66 से प्राप्त ज्ञान को लागू करने पर केंद्रित है जो 2013 से 2018 तक चला था। अनुलग्नक 66 ने यह समझने के लिए काम किया कि रहने वाले का व्यवहार निर्माण ऊर्जा की खपत से कैसे संबंधित है और साथ ही साथ निर्माण संचालन और डिजाइन रहने वाले के तापीय आराम को कैसे प्रभावित करते हैं। यह मुख्य रूप से रहने वाले व्यवहार डेटा एकत्र करके और रहने वाले अनुकरण विधियों को विकसित करके किया गया था। ओ. सी. सी. विकसित करने के लिए काम करने वाले अतिरिक्त समूहों में इमारतों में रहने वाले व्यवहार पर ए. एस. एच. आर. ए. ई. बहु-विषयक कार्य समूह (MGT.OBB), और नेशनल साइंस फाउंडेशन फ्यूचर ऑफ वर्क सेंटर फॉर इंटेलीजेंट एनवायरनमेंट्स शामिल हैं। ऑक्यूपेंट-सेंट्रिक कंट्रोल एल्गोरिदम ओ. सी. सी. अभी भी विकास में है जहाँ विभिन्न नियंत्रण एल्गोरिदम का निर्माण और मूल्यांकन अध्ययन का मुख्य केंद्र है। ओ. सी. सी. के लिए जिन एल्गोरिदम का अध्ययन किया गया है, उनमें शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं, पुनरावृत्ति डेटा संलयन विधियाँ, अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग और सुदृढीकरण शिक्षण। इनमें से प्रत्येक एल्गोरिदम में कम्प्यूटेशनल जटिलता, आवश्यक निवेश और ऊर्जा में कमी की क्षमता के अलग-अलग स्तर हैं। पुनरावृत्ति डेटा संलयन विधियाँ प्रतिक्रियाशील ओ. सी. सी. नियंत्रणों का एक उदाहरण हैं और दो या दो से अधिक स्रोतों से डेटा के संयोजन का एक साधन हैं। इस विधि के लिए, कई रहने वालों से वरीयता डेटा और इनडोर पर्यावरणीय स्थितियों पर डेटा का उपयोग औसत रहने वाले की संतुष्टि और ऊर्जा बचत के दो अनुकूलन लक्ष्यों को संतुलित करने के लिए किया जाता है। इन लक्ष्यों को संतुलित करने के लिए, हर बार जब सिस्टम में नया डेटा डाला जाता है, तो एल्गोरिथ्म यह निर्धारित करेगा कि क्या किसी नियंत्रण कार्रवाई की आवश्यकता है, जैसे कि तापमान सेटप्वाइंट को बदलना, नियंत्रण नियमों के एक सेट के आधार पर जो यह निर्धारित करता है कि अनुकूलन लक्ष्यों को कितनी अच्छी तरह पूरा किया जा रहा है। इन समूहों का उपयोग तब अंतरिक्ष में विशिष्ट रहने वालों की तापीय प्राथमिकताओं को समझकर प्रतिक्रियाशील या भविष्यसूचक नियंत्रणों को सूचित करने के लिए किया जा सकता है। इस विधि के लिए, अनुरोधित रहने वाले की वरीयता की जानकारी को एक अनसुपरवाइज़्ड मशीन एल्गोरिदम में डाला जाता है जो रहने वालों को उनकी थर्मल प्राथमिकताओं के समान होने के आधार पर समूहित करेगा। समूहों की संख्या और आकार उपयोग किए गए अनसुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम के प्रकार के साथ-साथ विश्लेषण किए जा रहे डेटा पर निर्भर करता है। सुदृढीकरण मशीन लर्निंग का उपयोग रहने वाले की संतुष्टि और ऊर्जा बचत को अनुकूलित करने के लक्ष्य के साथ एक भविष्यसूचक नियंत्रण एल्गोरिदम के रूप में किया जा सकता है। इस विधि के लिए, एल्गोरिथ्म रहने वाले की उपस्थिति और वरीयता डेटा को स्वीकार करता है और पिछले डेटा पर एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता के बिना रहने वाले की प्राथमिकताओं को सीखने के लिए इसका उपयोग करता है। एल्गोरिदम अपने इनाम को अधिकतम करने के लिए प्रत्येक नियंत्रण निर्णय का मूल्यांकन करेगा जो रहने वाले की संतुष्टि और ऊर्जा बचत को अनुकूलित करने की अपनी क्षमता पर आधारित है। यह एल्गोरिथ्म प्राप्त होने वाली नई जानकारी के आधार पर निरंतर समायोजन करने में सक्षम है। संदर्भ एर्गोनॉमिक्स मानव-कंप्यूटर अंतःक्रिया वेंटिलेशन