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加热、通风和空调（HVAC）系统的适应性操作
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摘要 近年来，为了提高人在回路（HITL）加热、通风和空调（HVAC）系统的适应性操作，在开发个人热舒适模型时，生理特征得到了更多的关注。为了寻找有效的生理传感系统，以增强以人为中心和分布式控制的灵活性，我们使用机器学习算法，研究了热流传感如何改善瞬态环境条件下的个人热舒适推断。我们探索了面部和腕部皮肤热交换率的变化。这些区域通常暴露在室内环境中，并通过皮肤热交换促进体温调节机制，我们将皮肤热交换与皮肤和环境温度的变化相结合，以推断个人的热偏好。采用实验和数据分析方法，我们评估了18名受试者在不同学习场景下对著名分类器的个人热偏好建模。实验测量揭示了个人热偏好的差异以及它们如何反映在生理变量中。此外，我们还表明，即使与使用皮肤温度相比，热交换率在改善个人推理模型的性能方面也具有很大的潜力。 关键词：暖通空调，舒适驱动运行，热舒适，热流传感器，温度调节机制，个性化热舒适模型1.介绍 1.1. 暖通空调系统中个性化操作模式的出现 在过去的十年中，采暖、通风和空调（HVAC）系统以人为中心的运行受到了关注，因为其通过提高乘员舒适度和降低能耗来提高能源效率的潜力[1,2,3]。传统上，在暖通空调系统的设计和运行中，已使用集体模型，尤其是预测平均投票（PMV）模型，根据乘员舒适度确定建筑系统的配置，并反映乘员的观点。PMV模型已由美国热、制冷和空调工程师协会（ASHRAE）[4]标准化，通过采用两个与人体相关的参数，即服装水平和代谢率，使大多数居住者能够接受室内热环境。然而，已经表明，实际舒适区往往与通过PMV模型获得的舒适区不同。PMV模型假定ASHARE热感觉量表上的中性状态是乘员的首选状态[4]。然而，已经证明，居住者渴望从较低温度到较高温度的不同热感觉，作为他们个人水平的舒适状态[5]。更重要的是，根据标准化实验，PMV模型中与人体相关的参数的泛化在观察到的差异中起了一定作用[6]。代谢率的met单位的一般化来源于选定样本的对照实验[7]，这可能并不普遍适用。服装隔热层通常也被认为遵循标准值，这可能无法反映个人的实际经验。这些不匹配导致乘员的热不适和低能效[8]。 另一方面，缺乏人与建筑的相互作用加剧了当前暖通空调系统的次优性能。恒温器是用户输入的常用接口，反映了热区（由同一供气装置供应的房间或子空间集合）某一点的环境条件变化。由于当局对非住宅环境的担忧，它们可能位置不当，用户可能会犹豫是否调整恒温器[9,10]。此外，在非住宅单元中，一般温度设定点由设施经理设定，而不考虑实际用户的角度[11]。即使在用户交互的情况下，在恒温器位置使用温度设定点也会将焦点从单个用户的舒适感转移到单点空间温度表示。这些限制与恒温器的使用有关，促使人们对暖通空调操作舒适性测量和建模的个人方法进行研究。
 
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