Wireless, AI-enabled wearable thermal comfort sensor for energy-efficient, human-in-the-loop control of indoor temperature

暖通空调 热舒适性 可穿戴计算机 空调 能源消耗 高效能源利用 计算机科学 楼宇自动化 汽车工程 能量(信号处理) 控制系统 模拟 控制工程 工程类 嵌入式系统 电气工程 机械工程 统计 物理 数学 热力学
作者
Seonghun Cho,Hong Jae Nam,Chuanqi Shi,Choong Yeon Kim,Sanghyuk Byun,Karen‐Christian Agno,Byung Chul Lee,Jianliang Xiao,Joo Yong Sim,Jae‐Woong Jeong
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier BV]
卷期号:223: 115018-115018 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.bios.2022.115018
摘要

The conventional heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems are based on a set-point control approach that only considers the temperature of the environment without reflecting the thermophysiological status of the occupant. This approach not only fails to fully satisfy individual thermal preferences, but it also makes an HVAC operation energy-inefficient. One possible solution is to control the indoor thermal condition based on an accurate prediction of the occupant's thermal comfort to prevent any unnecessary energy consumption. Here, we present an artificial intelligence (AI) wearable sensor-based human-in-the-loop HVAC control system that is operated on a real-time basis reflecting the thermophysiological condition of the occupant to automatically improve their thermal comfort while reducing the energy consumption of the building. The wristband-type, AI-based, three-point wearable temperature sensor offers excellent thermal comfort prediction accuracy (93.9%), enabling a human-centric HVAC control operation. A proof-of-concept demonstration of closed human-in-the-loop HVAC control using the AI-enabled wearable sensor system confirms both the accuracy of the thermal comfort prediction and the energy-efficiency of this approach, demonstrating its potential as a new solution that improves the occupant's thermal comfort and provides building energy savings.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
简奥斯汀完成签到 ,获得积分10
4秒前
健壮的凝冬完成签到 ,获得积分10
6秒前
aaronzhu1995完成签到 ,获得积分10
8秒前
小小沙完成签到,获得积分10
9秒前
zhu完成签到,获得积分10
14秒前
yuan完成签到,获得积分10
16秒前
文艺的初南完成签到 ,获得积分10
17秒前
小白完成签到 ,获得积分10
17秒前
一张不够花完成签到,获得积分10
18秒前
丸子完成签到 ,获得积分10
19秒前
LiuChuannan完成签到 ,获得积分10
23秒前
求知完成签到,获得积分10
24秒前
ethan2801完成签到,获得积分10
29秒前
葛力发布了新的文献求助10
30秒前
meng发布了新的文献求助10
41秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
43秒前
43秒前
冬月完成签到,获得积分10
43秒前
四喜丸子完成签到,获得积分10
47秒前
含糊的画板完成签到,获得积分10
48秒前
poker84完成签到,获得积分10
49秒前
ash完成签到,获得积分10
50秒前
marc107完成签到,获得积分10
50秒前
50秒前
波波完成签到 ,获得积分10
51秒前
冯波发布了新的文献求助10
56秒前
hml123完成签到,获得积分10
1分钟前
小十一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
chrysan发布了新的文献求助10
1分钟前
yongfeng完成签到,获得积分10
1分钟前
选课完成签到,获得积分10
1分钟前
qq完成签到,获得积分10
1分钟前
菜就多练完成签到,获得积分10
1分钟前
明理糖豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chrysan完成签到,获得积分10
1分钟前
雨后完成签到 ,获得积分10
1分钟前
涂涂完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
105th Edition CRC Handbook of Chemistry and Physics 1600
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
Mixing the elements of mass customisation 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3779313
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3324815
关于积分的说明 10220137
捐赠科研通 3039971
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1668528
邀请新用户注册赠送积分活动 798717
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758503