Construction of digital twin that fuses AI and physical model to optimize building energy system

构建融合人工智能和物理模型的数字孪生,优化建筑能源系统

基本信息

  • 批准号:
    20H00273
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.12万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

当該年度は設備機器モデリングと室内環境モデリングを行った。設備機器モデリングについては、ANN等のモデルについて構造や学習パラメータを精査した上で、新たなアプローチとしてフィードフォワード型ANNや再帰型ANN等を組合せたアンサンブル手法の提案し、予測精度ならびにロバスト性を高めた。また、これまでの物理モデル開発の知見を活かし、学習データセットにおける境界条件の設定や実運用時における物理・統計両モデルの自動切替方法について検討した。室内環境モデリングについては、従来の室内環境シミュレーションは空間の代表点の温度変化等を計算するにとどまり、空間分布を詳細に計算するためには必要がある。そこで、CFD (Computational fluid dynamics)を利用して室内環境モデリングのための詳細な空間データベースの作成を行った。またそれに先立ち、CFDの計算精度検証のための室内温熱空気環境の実験を行った。さらにCFDによるデータベースを機械学習を用いて学習し、高速な室内環境予測手法を提案した。本研究では、更なる高精度化・汎用化をおこなうと共に、要素別の畳み込みANNを用いた新しい構造の予測モデルの構築した。これは相互に関係している設備機器のエネルギー消費量と室内環境を同時にモデリングするコンセプトであり、物理モデル化が難しい関係性の精度良いモデル化が期待できる。これらによる室内環境モデリングはリアルタイムの室内環境制御システムとの連動をすることができる。
When the year is over, the equipment and the indoor environment will be destroyed. The equipment machine can be divided into three parts: structure, learning, analysis, new type ANN, re-analysis ANN, etc. The combination of structure, learning, analysis, prediction, accuracy and specificity is high. The physical and statistical methods of automatic switching are discussed when the physical and statistical methods are used to set up and apply the state conditions. The indoor environment is divided into three categories: indoor environment, indoor environment and indoor environment. CFD (Computational fluid dynamics) is used to create detailed spatial data in indoor environments. The calculation accuracy of CFD and indoor temperature and air environment are verified. The CFD system is designed for mechanical learning and high-speed indoor environment prediction. In this paper, we propose to improve the accuracy and universality of the model and to construct a new model for the application of ANN The relationship between the equipment and the indoor environment, the consumption of the equipment and the indoor environment, the physical relationship, the accuracy of the relationship, and the expectation of the environment. The indoor environment is controlled by the indoor environment.

项目成果

期刊论文数量(35)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
建物エネルギー需要予測におけるベイズ最適化を用いたオートチューニングに関する研究
贝叶斯优化在建筑能源需求预测中的自整定研究
ニューラルネットワークによる熱容量が異なる建物の自然室温の予測学習曲線による ANN と LSTM に必要な学習データ量の推定
使用神经网络预测不同热容量的建筑物的自然室温 使用学习曲线估计 ANN 和 LSTM 所需的训练数据量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    安福規之;宇多涼太朗;石藏良平;Adel Alowaisy;島田 拓也,菊池 岳人,餘利野 直人,関﨑 真也,佐々木 豊,造賀 芳文,清水 敏久;文可,大岡龍三,崔元準
  • 通讯作者:
    文可,大岡龍三,崔元準
深層学習による室内気流予測手法の開発(その5)ニューラルネットワークにおける重みの初期化による影響の検討
利用深度学习开发室内气流预测方法(第5部分)检查神经网络中权重初始化的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Izato Yu-ichiro;Shiota Kento;Miyake Atsumi;周琦,大岡龍三
  • 通讯作者:
    周琦,大岡龍三
次世代シミュレーションエンジン:Spawn-of-EnergyPlusの開発過程と従来ツールとの比較
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Building a predictive model for a heat source system with thermal energy storage using machine learning
使用机器学习为具有热能存储的热源系统构建预测模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuki Matsuda;Ryozo Ooka;Doyun Lee
  • 通讯作者:
    Doyun Lee
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  • 期刊:
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    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    崔 元準;菊本 英紀;大岡 龍三
  • 通讯作者:
    大岡 龍三
飽和多孔質地層の自然対流を把握するための多重注入熱量率熱応答試験とパラメータ推定法
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    崔 元準;大岡 龍三
  • 通讯作者:
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    $ 29.12万
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    $ 29.12万
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    $ 29.12万
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  • 资助金额:
    $ 29.12万
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  • 资助金额:
    $ 29.12万
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    $ 29.12万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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知道了