論文の概要: End-to-end deep metamodeling to calibrate and optimize energy loads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12390v1
• Date: Fri, 19 Jun 2020 07:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 04:32:19.196712
• Title: End-to-end deep metamodeling to calibrate and optimize energy loads
• Title（参考訳）: エネルギー負荷のキャリブレーションと最適化のためのエンドツーエンドの深部メタモデリング
• Authors: Max Cohen (TSP, IP Paris, SAMOVAR), Maurice Charbit (LTCI), Sylvain Le Corff (TSP, IP Paris, SAMOVAR), Marius Preda (TSP, IP Paris, SAMOVAR), Gilles Nozi\`ere
• Abstract要約: 本研究では,大規模建物のエネルギー性能と快適性,空気質,衛生性を最適化する新しいエンド・ツー・エンド手法を提案する。 シミュレーションプログラムでサンプル化したデータセットを用いてトランスフォーマーネットワークに基づくメタモデルを導入,訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new end-to-end methodology to optimize the energy performance and the comfort, air quality and hygiene of large buildings. A metamodel based on a Transformer network is introduced and trained using a dataset sampled with a simulation program. Then, a few physical parameters and the building management system settings of this metamodel are calibrated using the CMA-ES optimization algorithm and real data obtained from sensors. Finally, the optimal settings to minimize the energy loads while maintaining a target thermal comfort and air quality are obtained using a multi-objective optimization procedure. The numerical experiments illustrate how this metamodel ensures a significant gain in energy efficiency while being computationally much more appealing than models requiring a huge number of physical parameters to be estimated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模建物のエネルギー性能と快適性,空気質,衛生性を最適化するエンド・ツー・エンド手法を提案する。 シミュレーションプログラムでサンプル化したデータセットを用いてトランスフォーマーネットワークに基づくメタモデルを導入,訓練する。 次に、CMA-ES最適化アルゴリズムとセンサから得られた実データを用いて、いくつかの物理パラメータと、このメタモデルの構築管理システム設定を校正する。 最後に、多目的最適化手法を用いて、目標温度の快適性と空気品質を維持しながらエネルギー負荷を最小化するための最適設定を求める。 数値実験は、このメタモデルがエネルギー効率の大幅な向上を保証し、膨大な物理パラメータを推定しなければならないモデルよりも計算的に魅力的であることを示す。

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