ASHRAE OR-16-C067-2016 Medidor de flujo de aire exterior virtual para la puesta en marcha continua de sistemas HVAC: lecciones de un edificio de estudio de caso
ASHRAE - American Society of Heating@ Refrigerating and Air-Conditioning Engineers@ Inc.
Alcance
El uso de datos de tendencias de los sistemas de gestión de energía de edificios (BEMS) es una solución rentable para proporcionar los datos necesarios para la puesta en marcha continua. Este artículo presenta el uso de tres medidores de flujo de aire virtuales diferentes junto con datos de tendencias registrados cada 15 minutos para estimar el caudal de aire exterior que ingresan las unidades de tratamiento de aire. Un medidor de flujo virtual estima el valor de una variable física en el sistema de calefacción@ventilación y aire acondicionado donde no existe un sensor físico. Para ello se utiliza un modelo matemático junto con mediciones de los sensores disponibles en el sistema. En este estudio@ los resultados se presentan como la proporción ?? del caudal de aire exterior al caudal de aire de suministro. Se aplican tres modelos matemáticos a la caja de mezcla para calcular ??: (a) una ecuación de balance de energía simplificada junto con mediciones de temperatura del aire@ (b) la masa de aire@ masa de agua y ecuaciones de balance de energía junto con mediciones de temperatura del aire y humedad relativa @ y (c) la ecuación del balance energético junto con las mediciones de la temperatura del aire y la humedad relativa. También se estima la propagación de la incertidumbre debida a errores de medición. El edificio del estudio de caso es un nuevo centro de investigación de una universidad en Montreal. El artículo presenta los resultados del 7 de abril al 12 de mayo de 2014. Para cada modelo matemático se desarrolla un modelo de regresión para ser utilizado por el medidor de flujo virtual. Los modelos de regresión basados en a y b dan buenas estimaciones con R2 = 0,97@ con el conjunto de datos de verificación; mientras que el modelo de regresión basado en c tiene un rendimiento bajo con R2 = 0,19. Debido a la propagación del error a través de las ecuaciones detalladas, la incertidumbre de las estimaciones es mucho mayor en el segundo y tercer caso. El modelo de regresión basado en a es el mejor candidato para el medidor de flujo de aire virtual.