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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 105 - 112 (8page)
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Recently, BEMS(Building Energy Management Systems) are widely adopted in large existing buildings and there is a growing interest in applying model-assisted optimal control based on the BEMS data. Unfortunately, current BEMS are used only for measurement, data collection and rule-based operation. It would be ideal if a building’s data-driven energy model can be automatically generated out of BEMS data and is used for real-time optimal control. This paper presents such approach that a data-driven genetic programming can be beneficially utilized for automatic development of a room air temperature prediction model. In this study, the room air temperature prediction model was developed and successfully validated using the genetic programming and actual BEMS data. In the paper, pros and cons of the genetic programming approach is discussed.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터 기반 모델링
3. 유전 프로그래밍
4. 유전 프로그래밍을 이용한 시뮬레이션 모델 개발
5. 결과 분석
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Agapitos, A. / 2012 / Controlling overfitting in symbolic regression based on a bias/variance error decomposition / Parallel Problem Solving from Nature-PPSN XII:438~447
Al-Homoud, M. S. / 2001 / Computer-aided building energy analysis techniques / Building and Environment 36:421~433
ASHRAE / 2011 / ASHRAE Handbook-HVAC Applications, Atlanta, American Society of Heating / Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc
Braun, J. E. / 1989 / Applications of Optimal Control to Chilled Water Systems without Storage / ASHRAE Transactions 652-662
Dolsma, J. M. / 2007 / Nonlinear Controller Design Based on Genetic Programming
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Braun, J. E. / 1989 / Applications of Optimal Control to Chilled Water Systems without Storage / ASHRAE Transactions 652-662
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