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为了节约能源 人工智能清理了多云的天气预报

2020-03-10 16:41:33 来源:

如果预报要下雨,你可能会打伞. 如果需要感冒,你可以带上手套。 同样的准备也发生在建筑物中,在那里,复杂的供暖和冷却系统根据预测的天气来调整自己。

但是,当预测不完美-就像它通常是-建筑最终可能会浪费能量,就像我们可能发现自己潮湿,寒冷或负担额外的层,我们不需要。

康奈尔大学能源系统工程教授冯启友(FengqiYou)提出了一种新的方法,利用经过多年预报和实际天气状况数据训练的机器学习模型,预测天气预报的准确性。 您将该预测器与考虑建筑特征的数学模型相结合,包括房间的大小和形状、建筑材料、传感器的位置和窗户的位置。

根据他的团队在康奈尔大学校园内的Toboggan Lodge进行的一项案例研究,其结果是一个智能控制系统,可以将能源使用量减少高达10%。

在《过程控制》杂志上发表的一篇题为“基于数据驱动的鲁棒优化方法预测预测控制”的论文中,你说:“如果建筑本身能够“聪明”地了解天气状况,或者至少能更多地了解天气预报信息,它就能做出更好的调整,自动控制供暖和制冷系统,以节省能源,使居住者更舒适。

例如,如果我知道太阳很快就会升起,它会很暖和,那么我可能不需要给房子加热那么多。 如果我知道今晚会有暴风雨,那么我试着加热一下,这样我就能保持一个舒适的水平。 我们试图使能源系统变得聪明,这样它就可以预测未来的一点点情况,并做出最优的决定。

该论文的第一作者是赵尚,以前是康奈尔博士后在你的实验室,现在是清华大学自动化助理教授。 一个硕士学生团队帮助开发了Toboggan Lodge案例研究,除了收集多年的历史天气和气候数据来训练机器学习模型..

利用这些信息,该模型不仅可以检测温度的不确定性,而且可以检测降水、阳光和不同位置条件的不确定性。 基于预测中的不确定性水平,模型进行相应的调整..

“即使是最好的天气预报系统也不会给你最准确的信息,”你说。 “此外,天气预报信息通常是针对某一区域而不是特定地点的。

你说,将机器学习算法和数学编程方法结合起来,创造了一个比它们中的任何一种都更精确、更“聪明”的控制系统。 该框架在农业建筑控制系统和灌溉控制方面有潜在的应用,可用于在大城市越来越受欢迎的垂直农场和工厂中更有效的室内环境控制。

他说:“我们没有一个完美的方法来预测天气,所以我们能做的最好的事情是将人工智能和机械建模结合在一起。” “这两个部分以前从未系统地协调过自动控制和能源管理。

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