Parameter-input estimation of RC thermal models of buildings using unscented Kalman filter and nonlinear least square method
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.
Notice bibliographique
Résumé
Effective building energy management (e.g. temperature control strategies) necessitates reliable and computationally efficient building thermal models. One type of them is the resistor-capacitor (RC) model. However, estimating model parameters and inputs (e.g. solar heat gain) simultaneously is challenging, especially when some of the temperature states are missing due to instrumentation limitations and/or sensor malfunctions. The present study utilizes unscented Kalman filter (UKF) and nonlinear least squares (NLSs) methods for parameters and input estimation of RC models with possible unavailable temperature states. The estimation procedure, mathematical operations and result analysis are presented in detail. To evaluate the capability of the method, two case studies were conducted. The first case study involved a simple, made-up RC model with known parameters, inputs and states, while the second case study used monitored data from a single detached house. The capability of the method was evaluated by comparing the estimated parameters, inputs and states to the corresponding true values in both study cases. The performance evaluation shows that the proposed method can effectively estimate RC model parameters and inputs, even with certain missing states. The proposed method can be employed for timely online updating of RC model parameters to improve response prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle