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Commande prédictive économique basée sur un réseau neuronal récurrent appliquée aux systèmes CVC des bâtiments.

Recurrent neural networkbased economic MPC applied to building HVAC systems.

Numéro : 3649

Auteurs : ELLIS M. J., CHINDE V.

Résumé

Numerous studies have demonstrated the potential benefit of economic model predictive control (EMPC) applied to building heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems. However, technological barriers preventing largescale adoption of EMPC to building HVAC systems exist including model construction and training. In this work, an encoder decoder long short term memory based EMPC framework is developed. The encoderdecoder model, a datadriven modeling approach, offers advantages in model construction and training over conventional greybox modeling approaches. The EMPC objective is to minimize the HVAC operating utility cost by manipulating the building zone temperature setpoints. Closedloop simulations under the EMPC using EnergyPlus are employed to demonstrate the approach on a prototypical fivezone commercial building.

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Format PDF

Pages : 10

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    20 €

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Détails

  • Titre original : Recurrent neural networkbased economic MPC applied to building HVAC systems.
  • Identifiant de la fiche : 30028663
  • Langues : Anglais
  • Sujet : Technologie
  • Source : 2021 Purdue Conferences. 6th International High Performance Buildings Conference at Purdue.
  • Date d'édition : 24/05/2021
  • Document disponible en consultation à la bibliothèque du siège de l'IIF uniquement.

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