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首页> 外文期刊>International Journal of Thermal Sciences >Simplified building model for transient thermal performance estimation using GA-based parameter identification
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Simplified building model for transient thermal performance estimation using GA-based parameter identification

机译：使用基于GA的参数识别进行瞬态热力性能评估的简化建筑模型

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Building simple and effective models are essential to many applications, such as building performance diagnosis and optimal control. Detailed physical models are time consuming and often not cost-effective. Black box models require large amount of training data and may not always reflect the physical behaviors. In this study, a method is proposed to simplify the building thermal model and to identify the parameters of the simplified model. For building envelopes, the model parameters can be determined using the easily available physical details based on the frequency characteristic analysis. For the building internal mass involving various components, it is very difficult to obtain the detailed physical properties. To overcome this problem, the building internal mass is represented by a thermal network of lumped thermal mass and the parameters are identified using operation data. Genetic algorithm (GA) estimators are developed to identify these parameters. The simplified dynamic building energy model is validated on a real commercial office building in different weather conditions.
机译：建立简单有效的模型对于许多应用至关重要，例如建筑物性能诊断和最佳控制。详细的物理模型非常耗时，而且通常不具有成本效益。黑匣子模型需要大量的训练数据，并且可能并不总是反映身体行为。在这项研究中，提出了一种简化建筑物热模型并识别简化模型参数的方法。对于建筑围护结构，可以基于频率特性分析使用易于获得的物理细节来确定模型参数。对于涉及各种组成部分的建筑物内部质量，很难获得详细的物理特性。为了克服这个问题，建筑物的内部质量由集总热质量的热网络表示，并使用运行数据识别参数。开发了遗传算法（GA）估计器来识别这些参数。简化的动态建筑能耗模型已在不同天气条件下的真实商业办公楼上得到验证。

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