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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：
大岡龍三
金额：
$ 29.12万
依托单位：
The University of Tokyo
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's equipment and machinery are used and the indoor environment is maintained. Equipment, machinery and equipment, such as モデリングについては, ANN, etc. Create and learn the latest researchフィードフォワード type ANN and re-type ANN and other combinations せたアンThe proposal of the sauna method is high, and the accuracy of the prediction is high.また、これまでのphysicsモデル开発の知见を生かし、学データセットにおける realm strip When using the settings of the software, you can use the automatic switching method of physics and statistics. Indoor environment indoor environment indoor environment indoor environment space representative point Calculation of temperature changes, etc., and detailed calculation of spatial distribution are necessary.そこで、CFD (Computational fluid dynamics)をUse the して indoor environment モデリングのためのdetailed なspace データベースの to create を行った. The calculation accuracy of CFD and the calculation accuracy of CFD can be verified in indoor warm and air-conditioned environment.さらにCFD によるデータベースをMechanical learning を Use いてlearning し、High-speed indoor environment prediction technique をProposal した. In this study, we will improve the accuracy and generalization of high-precision and general-purpose components, and use the new features of the ANN to predict and predict the results.これは Mutual relationship しているEquipment machine のエネルギーConsumption とIndoor environment をAt the same time にモデリングするコンセプトであり、Physical モデル化がdifficultyしいRelationship の Accuracy Good いモデル化ができる. Indoor environment control indoor environment control indoor environment control indoor environment control system.