Modeling and Optimization of Complex Building Energy Systems with Deep Neural Networks

Modern buildings encompass complex dynamics of multiple electrical, mechanical, and control systems. One of the biggest hurdles in applying conventional model-based optimization and control methods to building energy management is the huge cost and effort of capturing diverse and temporally correlated dynamics. Here we propose an alternative approach which is model-free and data-driven. By utilizing high volume of data coming from advanced sensors, we train a deep Recurrent Neural Networks (RNN) which could accurately represent the operation's temporal dynamics of building complexes. The trained network is then directly fitted into a constrained optimization problem with finite horizons. By reformulating the constrained optimization as an unconstrained optimization problem, we use iterative gradient descents method with momentum to find optimal control inputs. Simulation results demonstrate proposed method's improved performances over model-based approach on both building system modeling and control

Multiobjective optimization of electromagnetic structures based on self-organizing migration

Práce se zabývá popisem nového stochastického vícekriteriálního optimalizačního algoritmu MOSOMA (Multiobjective Self-Organizing Migrating Algorithm). Je zde ukázáno, že algoritmus je schopen řešit nejrůznější typy optimalizačních úloh (s jakýmkoli počtem kritérií, s i bez omezujících podmínek, se spojitým i diskrétním stavovým prostorem). Výsledky algoritmu jsou srovnány s dalšími běžně používanými metodami pro vícekriteriální optimalizaci na velké sadě testovacích úloh. Uvedli jsme novou techniku pro výpočet metriky rozprostření (spread) založené na hledání minimální kostry grafu (Minimum Spanning Tree) pro problémy mající více než dvě kritéria. Doporučené hodnoty pro parametry řídící běh algoritmu byly určeny na základě výsledků jejich citlivostní analýzy. Algoritmus MOSOMA je dále úspěšně použit pro řešení různých návrhových úloh z oblasti elektromagnetismu (návrh Yagi-Uda antény a dielektrických filtrů, adaptivní řízení vyzařovaného svazku v časové oblasti…).This thesis describes a novel stochastic multi-objective optimization algorithm called MOSOMA (Multi-Objective Self-Organizing Migrating Algorithm). It is shown that MOSOMA is able to solve various types of multi-objective optimization problems (with any number of objectives, unconstrained or constrained problems, with continuous or discrete decision space). The efficiency of MOSOMA is compared with other commonly used optimization techniques on a large suite of test problems. The new procedure based on finding of minimum spanning tree for computing the spread metric for problems with more than two objectives is proposed. Recommended values of parameters controlling the run of MOSOMA are derived according to their sensitivity analysis. The ability of MOSOMA to solve real-life problems from electromagnetics is shown in a few examples (Yagi-Uda and dielectric filters design, adaptive beam forming in time domain…).