Hệ thống VRF ứng dụng Deep Learning: Tự động phân tích mức độ sợ hãi nhiệt độ (Thermal Stress) của người dùng

Mục tiêu cốt lõi của kỹ thuật HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) là đạt được sự Thoải Mái Nhiệt (Thermal Comfort). Các mô hình điều khiển truyền thống (dựa trên PMV/PPD của ASHRAE) chỉ là các phương trình thống kê cố định, thường thất bại trong việc xử lý tính không đồng nhất và sự thay đổi cảm nhận của con người. Sự ra đời của Deep Learning (Học Sâu) trong hệ thống VRF (Variable Refrigerant Flow) đại diện cho một bước nhảy vọt: chuyển từ mô hình Phản ứng (Reactive) sang mô hình Dự đoán và Cá nhân hóa (Predictive and Personalized). Công nghệ này cho phép hệ thống VRF không chỉ đo lường nhiệt độ không khí mà còn phân tích mức độ sợ hãi (hoặc căng thẳng) nhiệt độ của người dùng theo thời gian thực, dẫn đến việc điều chỉnh môi trường chủ động và tối ưu hóa năng lượng.

Chương 1: Giới Thiệu Khái Niệm Thermal Stress và Hạn Chế Của PMV/PPD

1.1. Định Nghĩa Thermal Stress (Căng Thẳng Nhiệt Độ)

Thermal Stress (TS) là trạng thái mà cơ thể con người cảm thấy khó khăn trong việc duy trì cân bằng nhiệt độ cốt lõi (37∘C). TS bao gồm cả "sợ hãi lạnh" (Cold Stress) và "sợ hãi nóng" (Heat Stress). TS không chỉ phụ thuộc vào nhiệt độ không khí mà còn là sự kết hợp phức tạp của sáu yếu tố cơ bản:

Nhiệt độ không khí (Air Temperature - Ta)
Nhiệt độ bức xạ trung bình (Mean Radiant Temperature - Tmrt)
Độ ẩm tương đối (Relative Humidity - RH)
Tốc độ không khí (Air Velocity - Va)
Mức độ hoạt động (Metabolic Rate - Met)
Khả năng cách nhiệt của quần áo (Clothing Insulation - Icl)

1.2. Thất Bại Của Mô Hình PMV/PPD Truyền Thống

Các hệ thống VRF tiêu chuẩn dựa vào mô hình PMV (Predicted Mean Vote) và PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied).

PMV là một phương trình hồi quy tuyến tính, dự đoán cảm nhận nhiệt trung bình của một nhóm người.
PPD là tỷ lệ phần trăm người được dự đoán là không hài lòng.

Hạn chế cốt tử: PMV/PPD là mô hình tĩnh, không thể thích ứng với:

Sự khác biệt cá nhân về sinh lý và tâm lý (tuổi tác, giới tính, thích nghi).
Sự thay đổi trạng thái hoạt động (Met) theo thời gian thực (ví dụ: chuyển từ ngồi họp sang đứng thuyết trình).
Các yếu tố phi vật lý như ánh sáng, tiếng ồn, và căng thẳng công việc, vốn ảnh hưởng lớn đến cảm nhận nhiệt.

>> Điều hòa trung tâm

Chương 2: Kiến Trúc Deep Learning Trong Hệ Thống VRF Thông Minh

Công nghệ Deep Learning (DL) được triển khai thông qua mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp ẩn, cho phép hệ thống tự động trích xuất các tính năng phức tạp từ dữ liệu thô.

2.1. Lớp Thu Thập Dữ Liệu Đa Cảm Biến

Hệ thống VRF/DL không chỉ dựa vào cảm biến nhiệt độ đơn giản. Nó yêu cầu một mạng lưới cảm biến đa điểm:

Cảm Biến	Thông số Đầu vào	Ứng Dụng Trong DL
Cảm biến Hình ảnh/LiDAR	Mật độ người, vị trí, mức độ hoạt động (Met ước tính)	Input cho lớp Met và Icl
Cảm biến Nhiệt độ Bức Xạ	Tmrt (Đặc biệt quan trọng gần cửa sổ)	Input để đánh giá mất/nhận nhiệt bức xạ
Cảm biến Môi trường	Ta,RH,PM2.5	Dữ liệu cơ bản và chất lượng không khí
Dữ liệu Lịch sử	Phản hồi điều khiển trước đó, cài đặt người dùng	Dữ liệu đào tạo để phân loại mức độ hài lòng

2.2. Mạng Nơ-ron Hồi Quy (Recurrent Neural Networks - RNN)

DL sử dụng các kiến trúc RNN, đặc biệt là LSTM (Long Short-Term Memory), để xử lý dữ liệu theo chuỗi thời gian:

Mục tiêu: Mô hình học cách một người phản ứng với nhiệt độ không chỉ dựa trên trạng thái hiện tại mà còn dựa trên trạng thái của 30 phút trước và 2 giờ sau đó. Điều này cho phép hệ thống học được tính ì nhiệt của tòa nhà và sự thích nghi của cơ thể người.
Ví dụ: Nếu nhiệt độ phòng là 26∘C nhưng độ ẩm 75%, mô hình tĩnh PMV có thể báo hài lòng thấp. AI/DL sẽ nhận thấy rằng nếu máy nén đã chạy 1 giờ ở chế độ khử ẩm và dự kiến độ ẩm giảm về 55% trong 15 phút tới, hệ thống không cần phải tăng tốc làm lạnh ngay lập tức, tránh lãng phí năng lượng.

2.3. Đầu Ra: Phân Tích Mức Độ Sợ Hãi (Thermal Stress Score)

Thay vì chỉ đưa ra PMV, hệ thống DL tạo ra một Thermal Stress Score (TSS) cá nhân hóa, thường được chuẩn hóa từ 0 đến 100.

TSS<20: Thoải mái tối ưu.
TSS>80: Căng thẳng nhiệt độ cao (cần can thiệp khẩn cấp).

Mô hình học cách chuyển đổi các tín hiệu vật lý (Ta,RH) và phi vật lý (Mức độ hoạt động) thành một điểm số cảm nhận, phản ánh chính xác trạng thái sinh lý của người dùng.

Chương 3: Chiến Lược Điều Khiển Chủ Động Bằng Deep Learning

Việc phân tích TSS cho phép VRF chuyển từ chiến lược phản ứng sang dự đoán và chủ động điều chỉnh.

>> Dàn lạnh VRV Daikin Cassette âm trần 2 chiều FXEQ20AV36 (1 hướng thổi)

3.1. Phân Vùng Điều Khiển Cá Nhân (Personalized Zoning)

Truyền thống: Cả một khu vực (ví dụ: 4 dàn lạnh) đều chạy theo cùng một nhiệt độ cài đặt.
VRF/DL: Sử dụng dữ liệu TSS của từng người hoặc từng nhóm người nhỏ. Nếu camera/cảm biến LiDar phát hiện 3 người gần cửa sổ đang có TSS cao (do nhiệt bức xạ), trong khi những người khác ở xa cửa sổ có TSS thấp, hệ thống VRF sẽ:
1. Tăng nhẹ lưu lượng gió của dàn lạnh gần khu vực cửa sổ.
2. Điều chỉnh van EEV để cấp thêm gas lạnh chỉ cho dàn lạnh đó.
3. Thực hiện tất cả điều chỉnh này mà không làm ảnh hưởng đến nhiệt độ của khu vực còn lại, qua đó tiết kiệm năng lượng tối đa.

3.2. Điều Chỉnh Dựa Trên Tính Ỳ Nhiệt (Thermal Inertia)

DL học được đặc tính nhiệt của từng phòng (Thermal Inertia) – thời gian cần thiết để nhiệt độ thay đổi 1∘C.

Lợi ích: Khi cần điều chỉnh, AI tính toán: Nếu tôi chạy máy nén ở 30% công suất trong 10 phút, phòng sẽ đạt đến điểm cài đặt lý tưởng. Ngược lại, nếu tôi chạy ở 60% trong 5 phút, sẽ có nguy cơ vượt ngưỡng và lãng phí năng lượng.
Hệ quả: Máy nén luôn hoạt động trong dải hiệu suất CSPF cao nhất, tránh các dao động công suất đột ngột.

3.3. Tối Ưu Hóa Độ Ẩm Dựa Trên Stress

AI/DL biết rằng độ ẩm 60% có thể chấp nhận được ở 25∘C, nhưng lại gây khó chịu (TS cao) ở 26∘C.

Hành động: Khi nhận thấy Ta tăng nhẹ, thay vì làm lạnh sâu (tốn điện), AI ưu tiên kích hoạt chế độ khử ẩm chuyên biệt trước, nhằm giảm TSS nhanh chóng bằng cách làm giảm cảm giác bết dính. Việc này là một sự thay thế thông minh và tiết kiệm năng lượng cho việc làm lạnh quá mức.

Chương 4: Phân Tích Hiệu Suất Năng Lượng và ROI (Return on Investment)

4.1. Lợi Thế Hiệu Suất Năng Lượng Khách Quan

Các báo cáo thử nghiệm đã chỉ ra rằng các hệ thống VRF được điều khiển bằng thuật toán Deep Learning có thể đạt được hiệu suất năng lượng tổng thể cao hơn 20% so với hệ thống Inverter truyền thống.

CSPF Tối Ưu: Bằng cách giữ máy nén trong vùng tải một phần (Partial Load) hiệu suất cao nhất (30%−60%), AI duy trì chỉ số CSPF của hệ thống ở mức đỉnh trong phần lớn thời gian vận hành.
Loại bỏ Over-Cooling/Over-Heating: Đây là nguồn lãng phí lớn nhất. Bằng cách điều chỉnh siêu chính xác theo TSS, AI loại bỏ việc làm lạnh hoặc sưởi ấm quá mức, nơi lãng phí năng lượng có thể lên tới 10−15% tổng tiêu thụ.

4.2. Phân Tích ROI Đối Với Chủ Đầu Tư

Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống VRF/DL (bao gồm cảm biến phức tạp và bộ điều khiển thông minh) cao hơn, ROI được đảm bảo thông qua:

Tiết Kiệm Vận Hành (15%−25%): Giảm chi phí điện năng hằng tháng.
Giảm Chi Phí Bảo Trì Dự Đoán: AI cảnh báo trước 90% các sự cố, giảm thời gian chết của hệ thống và chi phí sửa chữa khẩn cấp.
Tăng Hiệu Suất Làm Việc: Môi trường được duy trì ở mức thoải mái nhiệt độ tối ưu giúp tăng cường sự tập trung và hiệu suất làm việc của nhân viên, một lợi ích kinh tế vô hình nhưng vô cùng quan trọng.

Chương 5: Kết Luận và Triển Vọng Tương Lai

Công nghệ Deep Learning đã đưa hệ thống VRF lên một tầm cao mới, biến nó từ một thiết bị làm lạnh thành một nền tảng quản lý sinh lý và năng lượng thông minh. Khả năng tự động phân tích và phản ứng với Thermal Stress của người dùng là bước tiến quan trọng nhất, giải quyết được vấn đề cá nhân hóa và tính không đồng nhất mà các mô hình truyền thống đã bỏ qua. Đây không chỉ là tương lai của HVAC mà còn là tiêu chuẩn mới cho chất lượng không khí và môi trường sống trong nhà.