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]
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
多多少少忖测的情完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI5应助兴奋的宛白采纳,获得10
1秒前
2秒前
zhanlonglsj发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
芍药完成签到,获得积分10
2秒前
Yogita完成签到,获得积分10
3秒前
DoctorYan完成签到,获得积分10
3秒前
Adler完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
坐宝马吃地瓜完成签到 ,获得积分10
4秒前
SciGPT应助Strike采纳,获得10
4秒前
自强不息完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
czq发布了新的文献求助30
5秒前
望春风完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
huangJP完成签到,获得积分10
6秒前
情怀应助Tira采纳,获得10
6秒前
王阳洋完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
通~发布了新的文献求助10
7秒前
李爱国应助非常可爱采纳,获得20
7秒前
7秒前
8秒前
阿敏发布了新的文献求助10
9秒前
JamesPei应助小憩采纳,获得10
9秒前
jkhjkhj发布了新的文献求助10
9秒前
风中香之发布了新的文献求助30
9秒前
忍冬完成签到,获得积分10
10秒前
Zhong发布了新的文献求助10
11秒前
胡图图关注了科研通微信公众号
11秒前
爱吃泡芙发布了新的文献求助20
11秒前
xiuxiu_27发布了新的文献求助10
11秒前
小书包完成签到,获得积分10
12秒前
xxx发布了新的文献求助10
12秒前
直率的钢铁侠完成签到,获得积分10
12秒前
大模型应助Elaine采纳,获得10
13秒前
花痴的骁完成签到 ,获得积分10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527521
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107606
关于积分的说明 9286171
捐赠科研通 2805329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539901
邀请新用户注册赠送积分活动 716827
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709740