A Computationally Efficient, High-Fidelity Testbed for Building Climate Control
A Computationally Efficient, High-Fidelity Testbed for Building Climate Control
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用于建筑气候控制的计算高效、高保真测试台
DOI：
10.1115/1.4048895
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Max Zhang, K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kircher, Kevin J.;Schaefer, Walter;Max Zhang, K.
先进的建筑气候控制系统有可能显著减少温室气体排放和能源成本，但需要更多的研究将这些系统推向市场。建筑控制研究的一个关键组成部分是通过仿真测试算法。存在许多高保真仿真测试平台，但它们往往对用户来说是复杂和不透明的。也存在更简单、更透明的测试平台，但它们往往忽略了实践中遇到的重要非线性和干扰。在本文中，我们开发了一个模拟测试平台，是计算效率，透明和高保真度。我们验证的试验台经验，然后证明它的使用，通过系统识别，在线状态和参数估计，模型预测控制（MPC）的例子。该测试平台旨在对建筑控制算法进行快速、可靠的分析，从而加快大规模减少温室气体排放的进程。我们将生成的测试床和支持功能称为thebldgtoolbox，它是免费的、开源的，并且可以在线获取。
Advanced building climate control systems have the potential to significantly reduce greenhouse gas emissions and energy costs, but more research is needed to bring these systems to market. A key component of building control research is testing algorithms through simulation. Many high-fidelity simulation testbeds exist, but they tend to be complex and opaque to users. Simpler, more transparent testbeds also exist, but they tend to neglect important nonlinearities and disturbances encountered in practice. In this paper, we develop a simulation testbed that is computationally efficient, transparent and high fidelity. We validate the testbed empirically, then demonstrate its use through the examples of system identification, online state and parameter estimation, and model predictive control (MPC). The testbed is intended to enable rapid, reliable analysis of building control algorithms, thereby accelerating progress toward reducing greenhouse gas emissions at scale. We call the resulting testbed and supporting functions thebldgtoolbox, which is free, open source, and available online.
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