Development and optimization of artificial neural network algorithms for the prediction of building specific local temperature for <scp>HVAC</scp> control
Notice bibliographique
Résumé
This research accounts for the outcome of a major cloud-based smart dual fuel switching system (SDFSS) project, which is a dual-fuel integrated hybrid heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system in residential homes. The SDFSS was developed to enable optimized, flexible, and cost-effective switching between the natural gas furnace and electric air source heat pump (ASHP). In order to meet the optimal energy consumption requirements in the house and provide thermal comfort for the residents, various high-quality sensors and meters were installed to record multiple data points inside and outside the house. The performance of the system was monitored in the long term, which is a common practice in energy monitoring projects. Outdoor temperature data plays the most crucial role in operating HVAC systems and also is a key variable in the decision-making algorithm of the SDFSS controller. Therefore, this study introduces an innovative and unique approach to obtain the outdoor temperature that could potentially replace high precision sensors with a data-driven model utilizing weather station data at a time resolution of 2 minutes and 1 hour. In this work, a series of artificial neural network algorithms were developed, optimized, and implemented to predict the outdoor temperature with an average of 0.99 coefficient of correlation (R), 1.011 mean absolute error (MAE), and 1.315 root mean square error (RMSE). It has been demonstrated that the developed ANN is a reliable and powerful tool in predicting outdoor temperature. Thus, the proposed model is strongly suggested to be implemented as an alternative to temperature sensors in hybrid energy systems or similar systems requiring accurate ambient temperature measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».