Grey box modelling and advanced control scheme for building heating systems
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is aimed at generating new knowledge on Recurrent Neuro-Fuzzy Inference Systems (RenFIS) and to explore its application in building automation. Inferential sensing is an attractive approach for modeling the behavior of dynamic processes. Inferential sensor based control strategies are applied to optimize the control of residential heating systems and demonstrate significant energy saving and comfort improvement. Despite the rapidly decreasing cost and improving accuracy of most temperature sensors, it is normally impractical to use a lot of sensors to measure the average air temperature because the wiring and instrumentation can be very expensive to install and maintain. To design a reliable inferential sensor, of fundamental importance is to build a simple and robust dynamic model of the system to be controlled. This dissertation presents the development of an innovative algorithm that is suitable for the robust black-box model. The algorithm is derived from ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) and is referred to as RenFIS. Like all other modelling techniques, RenFIS performance is sensitive to the training data. In this study, RenFIS is used to model two different heating systems, hot water heating system and forced warm-air heating system. The training data is collected under different operational conditions. RenFIS gives better performance if trained with the data set representing overall qualities of the whole universe of the experimental data. The robustness analysis is conducted by introducing simulated noise to the training data. Results show that RenFIS is less sensitive than ANFIS to the quality of training data. The RenFIS based inferential sensor is then applied to design and inferential control algorithm that can improve the operation of residential heating systems. In current practice, the control of heating systems is based on measurement of the air temperature at one point within the building. The inferential control strategy developed through this study allows the control to be based on an estimate of the overall thermal performance. This is achieved through estimating the average room temperature using a RenFIS based inferential sensor and incorporating the estimate with conventional control technology. The performance of this control technology has been investigated through simulation study.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».