Методика обеспечения комфортного состояния микроклимата умного дома с использованием ансамбля нечетких искусственных нейронных сетей

Анализ применения технологии умный дом указывает на недостаточный уровень управляемости его инфраструктурой, что приводит к избыточному потреблению энергетических и информационных ресурсов. Проблема управления цифровой инфраструктурой жилого пространства человека, связана с большим числом узкоспециализированных решений по домашней автоматизации, которые усложняют процесс управления. Умный дом рассматривается как множество независимых киберфизических устройств направленных на достижение своей цели. Для согласованной работы киберфизических устройств предлагается обеспечивать их совместную работу через единый информационный центр. Моделирования режимов работы устройств в цифровой среде сохраняет ресурс физических устройств, производя виртуальный расчет для всевозможных вариантов взаимодействия устройств между собой и физической средой. Разработана методика управления микроклиматом умного дома с применением ансамбля нечетких искусственных нейронных сетей, на примере совместного использования кондиционера, вентиляции и отопления. Алгоритм работы нейронной сети позволяет контролировать параметры состояния физической среды, прогнозировать режимы работы киберфизических устройств и формировать сигналы управления для каждого из них, обеспечивая совместную работу устройств с минимальным ресурсопотреблением и информационным трафиком. Предложен вариант практической реализации системы управления микроклиматом умного дома на примере многофункционального учебного компьютерного класса. Разработаны гибридные нейронные сети систем кондиционирования, вентиляции и отопления. Произведено тестирование работы системы управления микроклиматом многофункциональной аудитории университета с применением гибридных нейронных сетей, в качестве устройства управления использован программируемый логический контроллер отечественного производства. Целью управления на основе взаимодействующих киберфизических устройств является достижения минимума используемой мощности и информационного трафика при их совместной работе

Методика обеспечения комфортного состояния микроклимата умного дома с использованием ансамбля нечетких искусственных нейронных сетей

Analysis of the application of smart home technology indicates an insufficient level of controllability of its infrastructure, which leads to excessive consumption of energy and information resources. The problem of managing the digital infrastructure of human living space, is associated with a large number of highly specialized solutions for home automation, which complicate the management process. Smart home is considered as a set of independent cyber-physical devices aimed at achieving its goal. For coordinated work of cyber-physical devices it is proposed to provide their joint work through a single information center. Simulation of device operation modes in a digital environment preserves the resource of physical devices by making a virtual calculation for all possible variants of interaction of devices between themselves and the physical environment. A methodology for controlling the microclimate of a smart home using an ensemble of fuzzy artificial neural networks is developed, with the example of joint use of air conditioning, ventilation and heating. The neural network algorithm allows you to monitor the parameters of the physical environment, predict the modes of cyber-physical devices and generate control signals for each of them, ensuring the joint operation of devices with minimal resource consumption and information traffic. A variant of practical implementation of a smart home climate control system on the example of a multifunctional educational computer class is proposed. Hybrid neural networks of air conditioning, ventilation and heating systems were developed. The testing of the microclimate control system of a multifunctional university classroom using hybrid neural networks was carried out, a programmable logic controller of domestic production was used as a control device. The goal of management based on cooperating cyber-physical devices is to achieve a minimum of power and information traffic when they work together.Анализ применения технологии умный дом указывает на недостаточный уровень управляемости его инфраструктурой, что приводит к избыточному потреблению энергетических и информационных ресурсов. Проблема управления цифровой инфраструктурой жилого пространства человека, связана с большим числом узкоспециализированных решений по домашней автоматизации, которые усложняют процесс управления. Умный дом рассматривается как множество независимых киберфизических устройств направленных на достижение своей цели. Для согласованной работы киберфизических устройств предлагается обеспечивать их совместную работу через единый информационный центр. Моделирования режимов работы устройств в цифровой среде сохраняет ресурс физических устройств, производя виртуальный расчет для всевозможных вариантов взаимодействия устройств между собой и физической средой. Разработана методика управления микроклиматом умного дома с применением ансамбля нечетких искусственных нейронных сетей, на примере совместного использования кондиционера, вентиляции и отопления. Алгоритм работы нейронной сети позволяет контролировать параметры состояния физической среды, прогнозировать режимы работы киберфизических устройств и формировать сигналы управления для каждого из них, обеспечивая совместную работу устройств с минимальным ресурсопотреблением и информационным трафиком. Предложен вариант практической реализации системы управления микроклиматом умного дома на примере многофункционального учебного компьютерного класса. Разработаны гибридные нейронные сети систем кондиционирования, вентиляции и отопления. Произведено тестирование работы системы управления микроклиматом многофункциональной аудитории университета с применением гибридных нейронных сетей, в качестве устройства управления использован программируемый логический контроллер отечественного производства. Целью управления на основе взаимодействующих киберфизических устройств является достижения минимума используемой мощности и информационного трафика при их совместной работе

Analysis of energy management for heating, ventilating and air-conditioning systems

AbstractIn the office buildings, large energy is consumed due to poor thermal performance and low efficiencies of HVAC systems. A cooling load calculation is a basis for the design of building cooling systems. The current design methods are usually based on deterministic cooling loads, which are obtained by using design parameters. However, these parameters contain uncertainties, and they will be different from that used in the design calculation when the cooling system is put in use. The actual cooling load profile will deviate from that predicted in design. A modified bin method was used in this paper to optimize the energy efficiency ratio (EER). A design optimization method is proposed by considering uncertainties related to the cooling load calculation. Impacts caused by the uncertainties of seven factors are considered, including the outdoor weather conditions and internal heat sources. The cooling load distribution is analyzed. Comparison between the modified bin method and CLTD/SCL/CLF method is also conducted. With the distributions of their energy consumption, decision makers can select the optimal configuration based on quantified confidence. According to the economic benefits and energy efficiency ratio, using modified bin method will increase the overall energy efficiency ratio by 45.57%

Design of an Online Optimisation Tool for Smart Home Heating Control

The performance of model predictive smart home heating control (SHHC) heavily depends on the accuracy of the initial setup for individual building characteristics. Since owners or renters of residential buildings are predominantly not experts, users’ acceptance of SHHC requires ease of use in the setup and minimal user intervention (e.g. only declaration of preferences), but at the same time high reliability of the initial parameter settings and flexibility to handle different preferences. In contrast, the training time of self-learning SHHC (e.g. based on artificial neural networks) to reach a reliable control status could conflict with the users’ request for comfortable heating from the very beginning. Dealing with this trade-off, this paper follows the tradition of design science research and presents a prototype of an online optimisation tool (OOT) for SHHC. The OOT is multi objective (e.g. minimising lifecycle energy (cost) or carbon emissions) under constraints such as thermal comfort. While the OOT is based on a discrete dynamic model, its self-adaptation is accelerated by a database of physically simulated characteristic buildings, which allows parameter setting at the beginning by a similarity measurement. The OOT artefact provides a base for empirically testing advantages of different SHHC design alternatives

Smart Review of the Application of Genetic Algorithm in Construction and Housing

Genetic algorithm (GA) is an example of evolutionary algorithms that are bio-inspired computational methods. GA has been applied to numerous fields. It has been applied in different aspects of construction and building but that is scarcely any review that documents it. The paper reviewed the application of GA in construction and building. It was revealed that energy management is the major area of application which are further subdivided into load scheduling, prediction, and optimization. Other nonenergy applications are pricing, environment, and construction design or real estate. The review presents research information to researchers. The information can assist in the optimization of construction processes which can reduce the construction time and costs, ensure optimal allocation and use of energy, prediction of energy demands and supply in houses and incorporation of sustainability in construction and management of real estate

Transfer Learning to study an HVAC of a logistic warehouse through a thermal digital twin

El funcionament dels sistemes de calefacció, ventilació i aire condicionat (HVAC) dels edificis és de vital importància, ja que representa al voltant del 35% del consum d'energia de l'edifici i afecta directament la comoditat, la productivitat i fins i tot la salut dels ocupants. Avui dia es considera apropiat tenir un control intel·ligent sobre aquest consum energètic ja que el preu de l'electricitat ha incrementat significativament en els darrers 2 anys a Espanya i al món. En aquest cas, l‟objecte d‟estudi és un magatzem industrial ubicat a Marchamalo, Guadalajara, Espanya. Aquesta instal·lació té una extensió de 114.894 m2 amb 15 metres dalçada i està equipada amb un sistema de climatització amb mètode de control ON-OFF. S'han realitzat estudis previs considerant el comportament ambiental real del magatzem, però també s'han realitzat alguns estudis addicionals utilitzant un Bessó Digital d'aquest magatzem, creat pel Centre de Diagnòstic Industrial i Fluidodinàmica de la UPC (CDIF), que permet entendre el comportament ambiental i de consum denergia de ledifici sota diferents tipus descenaris. Aquest estudi va néixer considerant que el CDIF estava explorant noves formes perquè el sistema HVAC mantingués el confort tèrmic dins del magatzem, però alhora essent el més eficient possible amb el consum denergia. Tenint en compte les eines disponibles a la nau industrial, i els enfocaments recents per al control d'HVAC, un d'aquests camins és, en una primera etapa, desenvolupar un model de predicció de temperatura basat en xarxes neuronals recurrents amb dades simulades del Bessó Digital , després tornar a entrenar-lo amb dades reals del Sistema de Monitorització Ambiental i finalment verificar que tan precises són les seves prediccions. Això permet comprendre si lús de dades simulades dun bessó virtual realment podria ajudar a crear models de predicció per a aplicacions de la vida real.El funcionamiento de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) de los edificios es de vital importancia, ya que representa alrededor del 35% del consumo de energía del edificio y afecta directamente la comodidad, la productividad e incluso la salud de los ocupantes. Hoy en día se considera apropiado tener un control inteligente sobre este consumo energético ya que el precio de la electricidad ha incrementado significativamente en los últimos 2 años en España y el mundo. En este caso, el objeto de estudio es un almacén industrial ubicado en Marchamalo, Guadalajara, España. Esta instalación tiene una extensión de 114.894 m2 con 15 metros de altura y está equipada con un sistema de climatización con método de control ON-OFF. Se han realizado estudios previos considerando el comportamiento ambiental real del almacén, pero también se han realizado algunos estudios adicionales utilizando un Gemelo Digital de este almacén, creado por el Centro de Diagnóstico Industrial y Fluidodinámica de la UPC (CDIF), que permiten entender el comportamiento ambiental y de consumo de energía del edificio bajo diferentes tipos de escenarios. Este estudio nació considerando que el CDIF estaba explorando nuevas formas para que el sistema HVAC mantuviera el confort térmico dentro del almacén, pero al mismo tiempo siendo lo más eficiente posible con el consumo de energía. Teniendo en cuenta las herramientas disponibles en la nave industrial, y los enfoques recientes para el control de HVAC, uno de estos caminos es, en una primera etapa, desarrollar un modelo de predicción de temperatura basado en redes neuronales recurrentes con datos simulados del Gemelo Digital, luego volver a entrenarlo con datos reales del Sistema de Monitoreo Ambiental y finalmente verificar qué tan precisas son sus predicciones. Esto permite comprender si el uso de datos simulados de un Gemelo Virtual realmente podría ayudar a crear modelos de predicción para aplicaciones de la vida real.The operation of the heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems of buildings is of vital importance, since it represents around 35% of the energy consumption of the building and directly affects the comfort, productivity and even the health of the buildings. occupants. Nowadays it is considered appropriate to have an intelligent control over this energy consumption since the price of electricity has increased significantly in the last 2 years in Spain and the world. In this case, the object of study is an industrial warehouse located in Marchamalo, Guadalajara, Spain. This facility has an area of ​​114,894 m2 with a height of 15 meters and is equipped with an air conditioning system with an ON-OFF control method. Previous studies have been carried out considering the real environmental behavior of the warehouse, but some additional studies have also been carried out using a Digital Twin of this warehouse, created by the Center for Industrial Diagnosis and Fluid Dynamics of the UPC (CDIF), which allow understanding the behavior environment and energy consumption of the building under different types of scenarios. This study was born considering that the CDIF was exploring new ways for the HVAC system to maintain thermal comfort inside the warehouse, but at the same time being as efficient as possible with energy consumption. Taking into account the tools available in the industrial building, and the recent approaches to HVAC control, one of these paths is, in a first stage, to develop a temperature prediction model based on recurrent neural networks with simulated data from the Digital Twin, then retrain it with real data from the Environmental Monitoring System, and finally check how accurate its predictions are. This allows to understand if the use of simulated data from a Virtual Twin could really help to create prediction models for real life applications