基于云平台的建筑室内舒适度监控系统.pdfVIP

。 堡』)篁l宣8 l 』) 0 0 基于云平台的建筑室内舒适度监控系统水 冯 鑫 段培永 段晨旭 崔 冲 张洁珏 (山东建筑大学信息与 电气工程学院，济南市 250101) Building IndoorComfortDegreeM onitoring System Based on Cloud Platform FENG Xin DUANPeiyong DUAN Chenxu CUIChong ZHANGJiejue (SchoolofInformationandElectricalEngineering，ShandongJianzhuUniversity，Ji’nan 250101，China) Abstract： This article proposes an idea that 中图分类号 ：TP23 文献标识码 ：A combines ARM technology， radio transmission doi：10．3969／j．issn．1003—8493．2016．03．013 technology and Intemet of Things device cloud technology together to create a cloud monitoring 0 引言 platform based on wireless sensor network for the environmental variable monitoring and the comfort 当今 ，随着各国工业化进程的加快 。全球能源消 degree control， which fills the gap of the current 耗总量逐年增加 。在建筑能耗方面，建筑能源消耗量 representativePredictedMeanVote (PMV)indexofr 约 占世界能源消耗总量的40％左右；而在建筑能耗 thermalcomfort degree evaluation which is limited to 的总量中，为满足人们对室内环境舒适性的要求而带 a particular area．The platfomr can remotely monitor 来的能源消耗约 占建筑能耗 的40％～6O％…，因 and controlthe comfort degree in every area of a 此 ．室 内环境 的舒适与节能成为当今智能环境研究 whole building oreven in awholebuildinggroup． 的热点 。 Key words：cloud platform ；monitoring system ； PredictedMean Vote (PMV)index；comfortdegree； 影响人们舒适感觉的因素有：热舒适、光舒适及 wireless network； Internet of Things；device cloud； 空气质量。其中，热舒适对人体的舒适感影响尤为明 energy conservation 显。对于热舒适度的评价，以丹麦教授 Fanger提出 的PMV (PredictiveMeanVote)指标最具代表性 口]。 摘 要 ：针对 当前具有代表性的热舒适度 PMV PMV