降低了基于仿真的神经网络优化过程的计算成本,应用于人工调节系统的能源消耗问题

Mário Alves de Araújo Silva, Iuri Praça Vergínio, Rafael de Paula Garcia, J. Carlo
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摘要

基于仿真的优化过程(OBS)能够提高建筑物的性能。OBS和机器学习方法的结合是一种替代方法,能够在不失去解决方案鲁棒性的情况下降低过程的计算成本。这项工作使用了与单目标OBS过程相关的神经网络,通过改变围护结构,最大限度地减少办公楼冷却、加热和人工照明系统的消耗。结果表明,在模拟减少50%的情况下,计算成本显著降低。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Redução do custo computacional do processo de otimização baseada em simulação utilizando redes neurais aplicadas a um problema de consumo energético com sistemas de condicionamento artificial
Processos de otimização baseada em simulação (OBS) são capazes de melhorar o desempenho de edificações. A combinação de OBS a métodos de aprendizado de máquina surge como uma alternativa, capaz de reduzir o custo computacional do processo sem perder a robustez das soluções. Este trabalho utilizou redes neurais associadas a um processo de OBS mono-objetivo para minimizar o consumo com sistemas de resfriamento, aquecimento e iluminação artificial em um edifício de escritórios por meio de modificações da envoltória. Os resultados apontaram uma redução significativa do custo computacional, em situações que permitem a redução de até 50% das simulações.
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