کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6728495 | 1428925 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid approach to thermal building modelling using a combination of Gaussian processes and grey-box models
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد ترکیبی به مدل سازی ساختمان حرارتی با استفاده از ترکیبی از فرآیندهای گاوسی و مدل های خاکستری جعبه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل سازی ساختمان، فرآیندهای گاوسی، جعبه خاکستری مدل ترکیبی پیش بینی دما، پیش بینی انرژی، سیستم تهویه مطبوع،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
This paper presents a hybrid building modelling method with a reduced modelling and calibration effort. The method combines a physics-based model, which describes the general behaviour of the system, with a machine learning algorithm trained to correct the physics-based model's systematic errors. To exemplify the method, a highly simplified grey-box model is used as the physics-based part and a Gaussian process as the machine learning part. It is shown that the hybrid model improves the temperature and energy predictions of the grey-box model while having a lower generalization error than the pure Gaussian process. Specifically, the hybrid approach achieved a day-ahead zone temperature prediction error ca. 0.1Â K (RMSE) lower than the grey-box model. As for the energy prediction, the hybrid model obtained an error of 3% compared to 8% for the grey-box model. In comparison to the Gaussian process, the hybrid approach achieved better predictions in all cases. The improvements were especially high when the models were trained with small datasets: 0.7Â K in the temperature prediction and 25 percentage points in the energy prediction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy and Buildings - Volume 165, 15 April 2018, Pages 56-63
Journal: Energy and Buildings - Volume 165, 15 April 2018, Pages 56-63
نویسندگان
Francesco Massa Gray, Michael Schmidt,