1 research outputs found
Hybrid Method for Dynamic Thermal Modelling of Buildings Based on the Resistance- Capacitance Analogy
U ovoj disertaciji istražena je izrada termodinamičkog modela zgrade i HVAC sustava, s
namjerom da se model koristi kao temelj upravljanja u modelskom prediktivnom upravljanju, a
sve s ciljem poboljšavanja energetske učinkovitosti u zgradi. Cilj istraživanja bio je razvoj metode
za izradu hibridnog termodinamičkog modela zgrade tipa siva kutija koji se temelji na otporničkokapacitivnoj
analogiji za određivanje strukture modela i te određivanju parametara modela na
temelju raspoloživih mjernih podataka. Predstavljen je algoritam koji omogućuje automatiziranu
izradu strukture termodinamičkog modela zgrade u obliku prostora stanja iz građevinskog nacrta
zgrade. Početni parametri modela postavljaju se na temelju nazivnih podataka o svojstvima
korištenih materijala, no u drugom koraku koriste se mjerenja sa zgrade za prilagodbu modela kroz
prepodešavanje njegovih parametara. Za prilagodbu se koristi minimalizacija funkcije greške
definirane razlikom između mjerenja i izlaza modela. Razvijena metoda i njome dobiveni modeli
testirani su korištenjem mjernih podataka sa stvarne zgrade te uspoređeni s mjerenjima i
rezultatima dobivenim pomoću umjetnih neuronskih mreža. Rezultati pokazuju da se predložena
metoda može koristiti za automatiziranu izradu termodinamičkog modela zgrade, s rezultatima
koji su dovoljno točni za korištenje u modelskom prediktivnom upravljanju, a usporedba pokazuje
da hibridni model daje bolje rezultate od umjetnih neuronskih mreža.This thesis investigates the development of thermodynamic model of building and HVAC
system, with purpose of using this model as a basis for Model Predictive Control, with goal of
increasing the energy efficiency in buildings. The goal of the research was to develop a method
for developing grey-box thermodynamic model of building based on resistance-capacitance
analogy for structure of model and estimation of model parameters based on available measured
data. It proposes an algorithm that enables automated development of structure of thermodynamic
model in state-space representation based on construction drawing of building. Initial parameters
of the model are based on nominal information of building materials' properties, but in second
step, measured data from a building are used for fitting of model. The fitting is accomplished by
minimization of error-function defined as difference between the measurements and outputs of
the model. The method and developed models are tested with data from a real building and
compared to measurements and results from Artificial Neural Network. Results show that
proposed method enables automated development of thermal model of building, with results
acceptable for use in Model Predictive Control, while comparison shows that hybrid model gives
better results than Artificial Neural Network