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Comparison of optimizers for model predictive thermal control of buildings

Energy and AI 2024年第1期15卷 279-287页

作者： torben andersen Department of physics Lund UniversityProfessorsgatan 1Lund22663Sweden

Considering recent developments in the energy sector,further reduction of electricity cost and flattening of the electric power demand curve are *** have focused on an autonomous electric heater control system that can easily be implemented in existing buildings without strict comfort *** are winter heating of warehouses and vacation homes,and heat drying of buildings under *** have set up a system that typically reduces electricity cost by about 40%on the basis of automatic weather and real time pricing *** system uses the building as an energy reservoir over periods with high electricity *** a model predictive control system,we compare use of a genetic algorithm,a particle swarm optimization,and a neural network for heater control,all working in a closed loop to reduce the influence of modeling *** have simulated the performance of the systems using realistic data and found that all three optimizers give about the same performance,varying only a few percent in ***,the computational and memory requirements of the neural network are much lower than for the other optimizers,so it is preferable for use with inexpensive *** carried out a full-scale experiment at a residential house and found agreement with simulation results.

关键词： Home energy management system Demand response Genetic algorithm Particle swarm optimization Neural network Model predictive control

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