論文の概要: Identification of Energy Management Configuration Concepts from a Set of
Pareto-optimal Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08318v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 07:38:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 19:56:40.784759
- Title: Identification of Energy Management Configuration Concepts from a Set of
Pareto-optimal Solutions
- Title(参考訳): パレート最適解の集合によるエネルギー管理構成概念の同定
- Authors: Felix Lanfermann and Qiqi Liu and Yaochu Jin and Sebastian Schmitt
- Abstract要約: 概念識別は、構成オプションを意味のあるグループに分類することで意思決定を容易にする。
20000の最適エネルギー管理構成では、複数の概念識別を繰り返している。
記述空間の選択が抽出可能な情報のタイプにどのように影響するかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.13918865694443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Optimizing building configurations for an efficient use of energy is
increasingly receiving attention by current research and several methods have
been developed to address this task. Selecting a suitable configuration based
on multiple conflicting objectives, such as initial investment cost, recurring
cost, robustness with respect to uncertainty of grid operation is, however, a
difficult multi-criteria decision making problem. Concept identification can
facilitate a decision maker by sorting configuration options into semantically
meaningful groups (concepts), further introducing constraints to meet trade-off
expectations for a selection of objectives. In this study, for a set of 20000
Pareto-optimal building energy management configurations, resulting from a
many-objective evolutionary optimization, multiple concept identification
iterations are conducted to provide a basis for making an informed investment
decision. In a series of subsequent analysis steps, it is shown how the choice
of description spaces, i.e., the partitioning of the features into sets for
which consistent and non-overlapping concepts are required, impacts the type of
information that can be extracted and that different setups of description
spaces illuminate several different aspects of the configuration data - an
important aspect that has not been addressed in previous work.
- Abstract(参考訳): 効率的なエネルギー利用のための建築構成の最適化は、現在研究によって注目されており、この課題に対処するいくつかの方法が開発されている。
しかし、初期投資コスト、繰り返しコスト、グリッド操作の不確実性に対する堅牢性など、複数の相反する目標に基づく適切な構成の選択は、難しいマルチクリトリア意思決定問題である。
概念識別は、構成オプションを意味のあるグループ(概念)に分類し、目的の選択に対するトレードオフ期待を満たすための制約を導入することで意思決定を容易にする。
本研究では,多目的進化最適化による20000pareto-optimal building energy managementの設定に対して,複数の概念識別イテレーションを実施し,インフォームド投資決定の基盤を提供する。
その後の一連の分析ステップで、記述空間の選択、すなわち、一貫性のある概念と重複しない概念を必要とする集合への特徴の分割が、抽出可能な情報のタイプに影響を与え、記述空間の異なるセットアップが構成データのいくつかの異なる側面を照らしていることを示す。
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