A study of different modeling approaches for model-based building thermal control
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents an assessment of different modeling methodologies for \ndeveloping dynamic thermal models for buildings and discusses the benefits of each for \nmodel-based thermal control in buildings. The modeling section consists of two main parts: \n(1) the development of a detailed dynamic thermal model by means of frequency domain \ntechniques and transfer functions (2) the development of low-order, grey-box, RC \n(resistance-capacitance) thermal network models with parameter optimization. The models \nare verified with experimental data from the Environmental Chamber (EC) test facility at \nConcordia University. Environmental Chamber is an experimental facility that is designed \nto test and calibrate building dynamic thermal models and technologies. The advantages of \neach of the modeling approaches for understanding the thermal behavior of the \nEnvironmental Chamber are discussed. \nA detailed frequency domain model is developed from the application of first principle \nheat transfer equations to study the thermal characteristics of the system. A \ndetailed lumped parameter finite difference model (LPFD) is used as a tool to calculate \nrequired data for the frequency domain model that was not available through experiment. \nLPFD model also provides significant insight into the actual behavior of the chamber under \ntransient conditions. \nThen, the creation of low-order, grey-box, RC circuit model for the Environmental \nChamber is explained, as well as a methodology for optimizing the circuit parameters to \nfind the “effective” resistances and capacitances for a defined objective which is the fit \nbetween measured and simulated air temperature. The challenges encountered while using \nexperimental data to perform optimization for the low-order RC circuits are discussed. \nSuch low-order models that capture the important physics of the problem are best suited to \nreal time MPC in building automation systems in which they can be actually implemented. \nFinally, an analytical frequency domain model is developed for a thermal zone in \nan experimental facility (one of Hydro-Québec's Twin Houses in Shawinigan). The effect \nof different floor coverings on the thermal response of the zone is investigated by means \nof the frequency domain model. Also, using the frequency domain model, the effect of \nincreasing the thermal mass and thermal conductivity of the materials used in the zone on \nthe thermal response of the zone is investigated. The importance of studying the magnitude \nof the zone transfer function for effective thermal storage in the zone in an important certain \nfrequency range is demonstrated. The key advantage of frequency domain modeling for \nevaluating design options without any need to perform simulation is presented.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».