(in lingua inglese) - Introduction: HVAC Control; Objective and Workflow: Design and implementation of a DRL agent for temperature control in a medium-sized building - Case Study - Reinforcement Learning Agent - RL Control Strategies - Robustness Analysis - Conclusions and Future Developments
Luca Ferrarini
- Luca Ferrarini, Alberto Valentini
- Articoli/Atti convegno
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- Introduzione e motivazioni - Descrizione del caso di studio - Modello di riferimento di edificio e HVAC - Schemi di controllo basati su reinforcement learning predittivo - Discussione dei risultati - Osservazioni conclusive
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Introduzione: descrizione del contesto, obiettivi del lavoro. Il modello di Sistema. Analisi del caso Studio. Identificazione. Analisi di sensitività: con modelli semplificati identificati, con metodi analitici. I parametri e le prestazioni del sistema di controllo. Conclusioni.
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La gestione intelligente e sostenibile degli edifici ha rivelato: -Modellazione multi-zona con stratificazione verticale della temperatura -Compensazione Non-lineare degli attuatori HVAC -Separazione di heating e cooling in MPC -Architettura di controllo distribuito per la partecipazione di un building alle operazioni di ottimizzazione della rete -Framework modellistico unificato per controllo building/microgrid
- Luca Ferrarini
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Il Progetto PowerCity mira alla progettazione di un nuovo prodotto che integra fotovoltaico, vetro isolante, finestra, il collegamento elettrico, sistemi di monitoraggio e di diagnosi. I moduli BIPV (Building Integrated Photovoltaics) sono progettati in maniera standard per facilitare il montaggio, ma sono personalizzabili in termini di forma, dimensioni, colore, trasparenza, tipologia e il posizionamento di celle fotovoltaiche.