Heating and cooling supply estimation to control buildings temperature using resistor-capacitor thermal model, unscented kalman filter, and nonlinear least square method
Notice bibliographique
Résumé
Buildings can have varying heating and cooling set points to take advantage of favorable environmental conditions and low time-of-use rates. To optimize temperature scheduling and energy planning, building energy managements need reliable building thermal models and efficient estimation methods to accurately estimate space heating and cooling supply (or power demand) over a certain period (e.g., 24 h). This accurate estimation capability is vital for performing temperature control strategies. Therefore, the present study used resistor-capacitor (RC) models and unscented Kalman filter (UKF) integrated with nonlinear least square (NLS) to develop a method for precisely estimating heating and cooling supply to control zone temperature. To evaluate the capability of the method, two case studies are conducted. The first case study involves a made-up simple RC model, while the second case study uses monitored data from a single detached house in different scenarios. The capability of the method is evaluated by applying the estimated heating and cooling supply to the RC thermal model and simulated zone temperatures. Then, assess whether the controlled zone's temperature meets the expected temperature or not. The performance evaluation shows that the developed method can accurately estimate the heating and cooling supply, validating its applicability to temperature control objectives. Practical Application: This research provides a valuable contribution to modern building industry professionals by offering a precise method for estimating heating and cooling supply for temperature control in buildings. By equipping practitioners with an effective tool to optimize energy management, this study addresses a critical aspect of building performance. The practical case studies demonstrate the versatility and applicability of this approach in real-world scenarios. In a world increasingly prioritizing energy efficiency and sustainability, this research empowers professionals to make informed decisions, enhance building performance, and contribute to a greener and more sustainable future, all within a concise and actionable framework.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».