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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 833 - 836 (4page)
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Kalman filtering has been used to estimate building physical states such as temperatures of zones and surfaces or heat gain and loss rates of zones. However, the exact parameters of a building energy model, which are used in Kalman filtering, is uncertain in common, hence the final estimates are unreliable. It is one of the cons of the Kalman filtering technique. This weakness can be moderated by a nonlinear filtering technique which estimates the states and uncertain model parameters simultaneously. This paper explores the estimation performance of the representative nonlinear filter, a particle filter. A simple room model was developed for a virtual experiment and a series of experiments was conducted to verify the estimation performance under uncertain model parameters and a system input. The preliminary result shows that the particle filter can estimates states and parameters effectively under the uncertain building energy model.
목차
Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 실험설계
3. 실험결과 분석
4. 결론
References
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