Byggnader står för 40 % av den globala energianvändningen och bidrar till 30 % av de totala koldioxidutsläppen. Strävan efter att minska energianvändningen och de tillhörande utsläppen av växthusgaser från byggnader har fungerat som en katalysator i utvecklingen av avancerade beräkningsmetoder för energieffektiv design, förvaltning och styrning av byggnader och system. Värme-, ventilations- och luftkonditioneringssystem (HVAC) är den största källan till energiförbrukning i byggnader och idealiska kandidater för betydande minskningar av energiefterfrågan. Betydande framsteg har gjorts under de senaste årtiondena när det gäller tillämpningen av dataintelligenstekniker (CI) för HVAC-konstruktion, styrning, hantering, optimering och feldetektering och diagnos. I denna artikel presenteras en omfattande och kritisk granskning av teori och tillämpning av CI-teknik för förutsägelse, optimering, styrning och diagnos av HVAC-system. Analysen av trender visar att minimeringen av energiförbrukningen var det viktigaste optimeringsmålet i den granskade forskningen, tätt följt av optimering av värmekomfort, inomhusluftens kvalitet och passagerarpreferenser. Hardcoded Matlab-programmet var det mest använda simuleringsverktyget, följt av TRNSYS, EnergyPlus, DOE-2, HVACSim+ och ESP-r. Metaheuristiska algoritmer var den föredragna CI-metoden för att lösa HVAC-relaterade problem och i synnerhet genetiska algoritmer tillämpades i de flesta av studierna. Trots det låga antalet studier som fokuserar på multiagentsystem (MAS), jämfört med andra CI-tekniker, ökar intresset för tekniken på grund av deras förmåga att dela och övervinna ett HVAC-optimeringsproblem med förbättrad prestanda. I dokumentet identifieras också framtida framsteg och forskningsinriktningar.
En omfattande översyn av tillämpningen av beräkningsbaserade intelligenstekniker på byggmiljöer finns i REF.
Computational intelligence techniques for HVAC systems: A review
{'venue': None, 'journal': 'Building Simulation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}