Aquesta és una còpia de la versió författarens slutliga utkast d'un artikel publiceras på a la revista Energi och byggnader. http://hdl.handle.net/2117/106961 Article publicat/Published paper: Macarulla, M., Casals, M., Forcada, N., Gangolells, M. (2017). Genomförande av prediktiv kontroll i ett kommersiellt energiledningssystem med hjälp av neurala nätverk. Energi och byggnader, Detta är en PDF-fil av en oredigerad manuskript som har godkänts för publicering. Som en tjänst till våra kunder tillhandahåller vi denna tidiga version av manuskriptet. Manuskriptet kommer att kopieras, typsättning och granskning av det framtagna beviset innan det offentliggörs i sin slutliga form. Observera att under produktionsprocessen kan fel upptäckas som kan påverka innehållet, och alla juridiska disclaimers som gäller för tidskriften gäller.  De flesta befintliga system för hantering av kommersiell byggnadsenergi (BEMS) är reaktiva regelbaserade. Detta innebär att en handling uppstår när en händelse inträffar. Följaktligen kan dessa system inte förutsäga framtida scenarier och förutse händelser för att optimera byggnadsverksamheten. I detta dokument presenteras förfarandet för att genomföra en prediktiv kontrollstrategi i ett kommersiellt BEMS för värmepannor i byggnader och beskrivs de resultat som uppnåtts. Den föreslagna kontrollen är baserad på ett neuralt nätverk som slår på pannan varje dag vid optimal tidpunkt, enligt den omgivande miljön, för att uppnå termisk komfort nivåer i början av arbetsdagen. Den kontrollstrategi som presenteras i detta dokument jämförs med den nuvarande kontrollstrategi som genomförs i BEMS och som bygger på planerad kontroll/av-kontroll. Kontrollstrategin testades under en uppvärmningssäsong och en uppsättning nyckelindikatorer användes för att bedöma fördelarna med den föreslagna kontrollstrategin. Resultaten visade att införandet av prediktiv kontroll i ett BEMS för att bygga pannor kan minska den energi som krävs för att värma byggnaden med cirka 20 % utan att äventyra användarens komfort. Bygga energihanteringssystem; energibesparingar; pannhantering; neurala nätverk 3
I synnerhet föreslog författarna i REF en prediktiv kontrollstrategi baserad på Neural Networks, för värmepannor kontroll i byggnader, för att bestämma den optimala tiden för att slå på anläggningen för att garantera energibesparingar och värmekomfort.
Implementation of predictive control in a commercial building energy management system using neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Energy and Buildings', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}