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J-GLOBAL ID：201702232249576071   整理番号：17A0367317

仮想と実商業建築におけるオンライン適応エネルギー予測のためのシステム同定とデータ融合【Powered by NICT】

System identification and data fusion for on-line adaptive energy forecasting in virtual and real commercial buildings

著者 (3件)： Li Xiwang (Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, Drexel University, Philadelphia, PA 19104, USA) ,  Li Xiwang (Center for Green Building and Cities, Graduate School of Design, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA) ,  Wen Jin (Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, Drexel University, Philadelphia, PA 19104, USA)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 129  ページ： 227-237  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確で計算的に効率的で費用対効果に優れたエネルギー予測モデルは,モデルベース制御に必須である。モデルベース制御における既存の研究は殆どが簡素化した物理学ベースまたはデータ駆動モデルを用いたエネルギー予測モデルを開発することに焦点を当ててきた。しかし,簡易物理モデルを作成し,同定が困難である,これはモデル訓練のためのモデル簡素化と顕著な工学的努力のためのエキスパート知識を必要とする。添加では,データ駆動モデルの精度とロバスト性は常に訓練データによって制約されている。この目的のために,より少ない工学努力と優れた性能をもつ高忠実度エネルギー予測モデルの開発である緊急の課題。著者らの以前の研究は,システム同定モデルに大きな有望性を示し,他のデータ駆動およびグレーボックスモデルより優れていたが,それらはまだ特殊運転状況で大きな誤差を持っている。そこで本論文では,統合システム同定とデータ融合手法を用いたオンライン建物制御と最適化のためのエネルギー推定モデルを開発するための新しい方法論を研究した。データ融合アプローチは実際の測定に基づく特別な運転状況下で予測モデルを適合させることができた。システム同定モデルを状態空間モデルに開発した固有システム実現アルゴリズムに基づくモデル再構成法。Kalmanフィルタに基づくデータ融合技術は,モデル精度とロバスト性を改善するための状態空間モデルに実装した。開発した方法は,仮想建築(シミュレートした)からのデータと実際の小型商業建築を用いて評価した。三つの異なったデータ融合間隔:1530,および60分,を試験した。この提案された方法論からの建物全体のエネルギー推定精度により,仮想建築物におけると実建物における約90%~95%以上に達した。結果はまた,データ融合間隔を用いて,より短い,より高い精度を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *システム同定 ,  最適化 ,  モデルベース制御 ,  再構成 ,  ロバスト性 ,  *データ融合 ,  簡素化 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 推定精度 ,  状態空間モデル ,  推定モデル ,  物理モデル ,  データ駆動 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 建物のエネルギーは予測 ,  システム同定 ,  データ融合 ,  オンライン推定 ,  実現場実施

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 仮想 ,  商業建築 ,  オンライン ,  予測 ,  システム同定 ,  データ融合