Automated model order reduction for building thermal load prediction using smart thermostats data
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a methodology to automatically determine the structure of sufficiently accurate grey-box models for model predictive control, energy efficiency and flexibility applications in buildings. The methodology is based on model reduction and system identification techniques, with a path that enhances data pre-processing, a multistage order reduction, and parameter estimation. The model structure is determined with a cascade approach that either neglects, keeps, or aggregates thermal zones by using discrete and continuous frequency domain techniques. Once the optimal structure is identified, the parameters are calibrated with the measured data from smart thermostats, using the model predictive control relevant identification method. The methodology is applied to a monitored house located in Québec, Canada. The developed algorithm identifies adjacent zones, even when the building layout is unknown, by studying indoor temperature fluctuations. The results concerning the model creation suggest that, for this specific building, the aggregation by floor is the most efficient way for creating reduced order thermal models, limiting uncertainty due to thermal zone interaction. This methodology provides control-oriented models that accurately predict response up to 24-h ahead with Root Mean Square Error less than 0.5 °C and acceptable Fitness Function values for the minimum number of selected parameters. Finally, several scenarios demonstrate the insights gained from using grey-box building thermal models for design, control, and retrofitting applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».