Heat loads and predictive control in heating of buildings

Rakennusten lämmitys, rakennuksissa käytetty huoneisto- ja kiinteistösähkö, rakennustarvikkeiden valmistus ja rakentaminen kattavat noin 40 % koko Suomen loppuenergiankäytöstä. Tämän energiankulutuksen vähennys tehdään niin kuluttajatasolla kuin uusien tekniikoiden kehitystyölläkin. Rakennussektorilla yleisesti älykkäiden ja oppivien menetelmien soveltaminen on ollut vielä harvinaista. Yksittäisiä sovelluksia löytyy kuitenkin ja tiedeyhteisö onkin ollut innokas ottamaan käyttöön sumeaa logiikkaa, neuroverkkoja ja prosessimalleja. Tässä työssä esitellään rakennuksen lämmitykseen ja säätöön kokonaisuudessaan liittyvää aikaisempaa tutkimusta. Tämän avulla tutkitaan kuuden kohteen lämpökäyttäytymistä ja analysoidaan säädön kehittämistä. Kohteiden mittauksista tarkastellaan sisälämpötilan riippuvuutta kellonaikaan ja säähän. Tarkimmin tutkitaan Schneider Electricin Vantaan konttoria, jonka toiminnasta analysoidaan myös patteriverkoston toimivuutta. Lopuksi esitellään neljä olemassa olevaa erilaista säätöratkaisua rakennusten lämmitykseen ja verrataan teoreettisesti niiden toimivuutta olemassa olevaan kohdedataan. Lisäksi analysoidaan ratkaisujen hyviä ja huonoja puolia sekä pohditaan jatkokehitysmahdollisuuksia.Heating, used electricity and constructions of buildings cover approximately 40 % of terminal use of energy in Finland. This energy consumption can be reduced by consumers and development of new technologies. Intelligent and learning methods have rarely adapted to building automation systems, although scientific community has been eager to introduce fuzzy logic, neural networks and process models. This thesis presents prior research of building heating and heating control, by means of which the heat budged and control are analyzed in six different buildings. The interdependence between indoor temperature of the buildings and weather conditions is examined. The main case is Schneider Electric's office in Vantaa, Finland, where the functioning of the radiator network is analyzed. Finally, the thesis presents four different solutions for building heating control. The performances of these four heating control solutions are analyzed theoretically and compared to the obtained measurements. Also, the possibilities for further development are considered