Gebouwen die weten waar je uithangt
In:Cursor 9, jaargang 54, 10 januari 2012
Kantoorgebouwen kunnen veel milieuvriendelijker worden wanneer de verlichting, de airconditioning en de verwarming beter worden afgestemd op de gebruikers van het pand. Florian Wahl, student Embedded Systems, werkt daarom mee aan een sensorsysteem dat gebouwen duurzaam en ‘slim’ moet maken.
‘Toen ik pas om elf uur ‘s avonds langs de High Tech Campus reed, zag ik dat in verschillende gebouwen alle lichten aanstonden’, vertelt Wahl ongelovig. ‘Met ‘slimme’ gebouwen is die verspilling dus verleden tijd.’
Zijn systeem werkt met warmtesensoren aan beide zijden van elke deur in het gebouw. Telkens als iemand passeert, zenden ze een signaal uit naar een control unit (computer). Deze berekent vervolgens of een bepaalde ruimte leeg is of bezet, en hoeveel mensen zich in de ruimte bevinden.
Comfort
‘Het licht in elke ruimte kan zo beter worden afgestemd op de gebruikers, maar ook bijvoorbeeld de verwarming en de koeling’, zegt Wahl. ‘Een vergaderzaal met meerdere personen hoeft minder warm gestookt te worden dan een ruimte met maar een persoon, maar heeft wellicht meer luchtcirculatie nodig. Zo bezuinig je energie en vergroot je het comfort voor de gebruikers.’
Zonnecellen voorzien de sensoren van energie, zodat het systeem zelf geen extra stroom verbruikt. Het verzenden van de signalen gebeurt draadloos, wat de installatie en het onderhoud van het systeem relatief goedkoop maakt. Het systeem staat of valt echter met een algoritme dat een juiste analyse van alle data mogelijk maakt.
Zonnecellen voorzien de sensoren van energie, zodat het systeem zelf geen extra stroom verbruikt. Het verzenden van de signalen gebeurt draadloos, wat de installatie en het onderhoud van het systeem relatief goedkoop maakt. Het systeem staat of valt echter met een algoritme dat een juiste analyse van alle data mogelijk maakt.
Vernieuwend
‘De wetenschappelijke, vernieuwende kant van het project zit ‘em in dat algoritme’, vertelt Wahl. ‘Het baseert zich niet alleen op personen die deuren passeren, maar ook op de afstanden tussen de verschillende ruimten en de tijd die nodig is om die afstanden af te leggen. Als twee personen hun kamers verlaten en even later gaan twee andere deuren open, weet je op grond van de tussenliggende tijd wie welke deur is binnen gegaan.’
Zodra het een groep van twintig personen betreft, wordt de berekening uiteraard stukken ingewikkelder. Het wordt daarom een lerend algoritme, dat beter werkt naarmate de tijd vordert. ‘Mensen bezoeken vaak een beperkt aantal ruimten, bijvoorbeeld hun werkkamer, die van hun begeleider en het keukentje. De computer leert dat, zodat hij, naast eerder genoemde imput, ook kansrekening kan meenemen in zijn analyse.’
