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Enregistrement W2023765655 · doi:10.1109/cdc.2011.6161302

Parameter estimation of a building system model and impact of estimation error on closed-loop performance

2011· article· en· W2023765655 sur OpenAlex
Sorin Bengea, Veronica Adetola, Keunmo Kang, M. J. Liba, Draguna Vrabie, Robert R. Bitmead, S. Narayanan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesConstruction Engineering Research LaboratoryEnvironmental Security Technology Certification Program
Mots-clésEstimatorHVACControl theory (sociology)Estimation theoryMonte Carlo methodComputer scienceSensitivity (control systems)Model predictive controlController (irrigation)Noise (video)System identificationMathematical optimizationEngineeringData modelingControl (management)AlgorithmMathematicsStatisticsArtificial intelligenceAir conditioning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictive-control methods have been recently employed for demand-response control of building and district-level HVAC systems. Such approaches rely on models and parameter estimates to meet comfort constraints and to achieve the theoretical system-efficiency gains. In this paper we present a methodology that establishes achievable targets for control-model parameter estimation errors based on closed-loop performance sensitivity. The control algorithm is designed as a Model Predictive Controller (MPC) that uses perturbed building-model parameters. We perform simulations to estimate the dependency of energy cost and constraint infringement time on the magnitude of these perturbations. The simulation results are used to define targets for the parameter estimation errors, which in turn are applied to specify the character of excitation and model structure used for identification. We design a parameter estimator and perform Monte-Carlo simulations for a model that includes sensor noise and load uncertainty. The distribution of the estimation errors are used to demonstrate that the established targets are met.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations44
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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