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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-04152019-130106


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
VECCHIOLLA, PAOLO
URN
etd-04152019-130106
Titolo
Comparative evaluation of grey- and black-box methods for forecasting building heating demand
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA ENERGETICA
Relatori
relatore Prof. Testi, Daniele
relatore Dott. Conti, Paolo
relatore Dott.ssa Schito, Eva
Parole chiave
  • predizione
  • neural network
  • NARX
  • MPC
  • model
  • Kalman
  • HVAC
  • heating demand
  • grey-box
  • grey box
  • forecasting
  • edificio
  • CTSM
  • building
  • black-box
  • black box
  • previsione
  • reti neurali
  • SEAS
  • system identification
Data inizio appello
09/05/2019
Consultabilità
Completa
Riassunto
Recentemente sono stati sviluppati nuovi metodi per il controllo climatico degli edifici, al fine del risparmio energetico. Le tecniche di controllo moderne richiedono la conoscenza dei carichi termici non solo real time, ma anche futuri. Per questo motivo, è necessario un modello matematico dell'edificio per effettuare una predizione. Tali modelli sono noti in letteratura come white, grey o black box. E' stata effettuata una review di molti di questi metodi.

L'obiettivo di questa tesi è di comparare quattro metodi: CTSM (grey box), SEAS (grey box), correlation analysis (black box), NARX (black box). I modelli sono stati testati sulla base di modelli di edificio white box, controllati idealmente in temperatura, con assenza di apporti termici interni. Per ognuno di questi quattro metodi sono stati evidenziati vantaggi e svantaggi.

Il modello più efficace, in termini di errore quadratico medio sulla potenza termica prevista, e di errore relativo medio sulla domanda di energia prevista, è risultato essere la rete neurale NARX. Questo modello è stato quindi testato in situazioni diverse, cioè con controllo reale di temperatura (banda morta) e in presenza di apporti interni.
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