Розробка моделі нейронної мережі для автоматизованої HVAC системи на основі зібраних даних

Анотація

Об’єктом дослідження є системи вентиляції та кондиціонування, яка виступає об’єктом збору даних для розробки на їх основі моделі нейронної мережі. Основна увага приділена вибору алгоритму, збору даних для навчання моделі нейронної мережі на основі програмного пакета MATLAB, для спрощення процесу розробки моделі.

Головною проблемою, яка була розглянута в дослідженні, є складність побудови математичних моделей для систем вентиляції та кондиціонування. Традиційні підходи вимагають значних обчислювальних ресурсів та глибокого аналізу фізичних процесів, що ускладнює їхню розробку та практичне використання.

Результати дослідження показують один з підходів до створення моделі систем вентиляції та кондиціонування з використанням нейронних мереж. Запропонований підхід забезпечує швидке навчання моделі на основі реальних даних, що в подальших дослідженнях дозволить адаптувати систему до змінних умов експлуатації та підвищувати її ефективність.

Отримані результати пояснюються тим, на відміну від класичних математичних моделей, які потребують точного формулювання всіх залежностей та параметрів, нейронні мережі здатні апроксимувати складні нелінійні функції без необхідності повного розуміння фізичних процесів.

Запропонований підхід може бути використаний для систем вентиляції та кондиціонування за умови наявності достатнього обсягу даних для навчання нейронної мережі. Також важливим є інтеграція такої системи із контролерами та SCADA-системами, які забезпечують оперативний збір параметрів з середовища. Використання нейромережевих моделей особливо ефективне в розумних будівлях, промислових об’єктах та енергозберігаючих системах, де важливо оптимізувати витрати енергії та забезпечити комфортні умови для користувачів. Крім того, такі моделі можуть бути впроваджені у хмарні платформи для централізованого управління кліматичними параметрами в різних будівлях або виробничих комплексах.