Ước lượng tham số mô hình nhiệt RC sử dụng giải thuật di truyền

Bài viết Ước lượng tham số mô hình nhiệt RC sử dụng giải thuật di truyền trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền để ước lượng các tham số của mô hình nhiệt dựa trên mạng nhiệt trở và tụ nhiệt. Cấu trúc mô hình nhiệt được sử dụng trong nghiên cứu này gồm 5 nhiệt trở và 2 tụ nhiệt, hay còn gọi là mô hình nhiệt 5R2C.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ước lượng tham số mô hình nhiệt RC sử dụng giải thuật di truyền 96 Nguyễn Minh Hòa ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ MÔ HÌNH NHIỆT RC SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ESTIMATION OF RC THERMAL MODEL PARAMETERS USING GENETIC ALGORITHM Nguyễn Minh Hòa Trường Đại học Trà Vinh; hoatvu@tvu.edu.vn Tóm tắt - Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng giải Abstract - This article presents the study result of using genetic thuật di truyền để ước lượng các tham số của mô hình nhiệt dựa algorithms to estimate parameters for the thermal dynamic models trên mạng nhiệt trở và tụ nhiệt. Cấu trúc mô hình nhiệt được sử built based on networks of thermal resistors and capacitors. The dụng trong nghiên cứu này gồm 5 nhiệt trở và 2 tụ nhiệt, hay còn proposed RC model structure includes 5 thermal resistors and 2 gọi là mô hình nhiệt 5R2C. Đây là mô hình nhiệt cải tiến từ mô hình thermal capacitors, also called 5R2C thermal model. This model is nhiệt chuẩn 5R1C. Các tham số cần ước lượng là các tụ nhiệt và an improved model based on the standard 5R1C thermal model. các nhiệt trở trong mô hình. Giải thuật tối ưu hóa dùng để ước Parameters needed to be estimated are thermal capacitors and lượng các tham số là giải thuật di truyền. Kết quả mô phỏng dựa resistors. The genetic algorithm is used for the estimation of trên dữ liệu thực tế thu thập được từ một tòa nhà cho thấy mô hình parameters. The simulation which is based on real collected data nhận dạng có độ chính xác khá cao. Ngoài ra, tính hiệu quả của from a building shows that the model obtained gives a relatively giải thuật di truyền cũng được so sánh với giải thuật quét các tham high accuracy. In addition, the effectiveness of the genetic số dựa trên hệ số tương quan. algorithm is also compared to that of the parameter-scanning algorithm based on correlation coefficient. Từ khóa - Mô hình nhiệt RC; ước lượng tham số; giải thuật di Key words - RC thermal models; parameter estimation; genetic truyền; hệ số tương quan. algorithm; correlation coefficient. 1. Giới thiệu 2. Mô hình nhiệt dựa trên mạng RC Năng lượng dùng cho quá trình điều hòa không khí 2.1. Mô hình nhiệt 5R1C như làm mát hoặc sưởi ấm chiếm khoảng 30% tổng năng Mô hình 5R1C là mô hình truyền nhiệt chuẩn được đề lượng tiêu thụ trong các tòa nhà [1]. Vì vậy, quản lý năng xuất bởi tổ chức tiêu chuẩn quốc tế ISO [9] để tính toán, lượng điều hòa tối ưu giúp sẽ giúp cho việc sử dụng năng mô phỏng năng lượng tiêu thụ của quá trình điều hòa không lượng trong các tòa nhà được hiệu quả và tiết kiệm hơn. khí trong các tòa nhà. Một trong những chiến lược điều khiển năng lượng tối ưu 2.1.1. Cấu trúc mô hình 5R1C trong các tòa nhà là điều khiển dự báo mô hình [2, 3]. Tuy nhiên, chiến lược điều khiển dự báo đòi hỏi phải có mô hình toán của đối tượng điều khiển. Một trong những mô hình được sử dụng phổ biến trong mô hình hóa nhiệt động của các tòa nhà là mô hình mạng nhiệt trở và tụ nhiệt RC [4-8]. Tuy nhiên, mô hình mạng RC mô tả một khu vực hoặc toàn bộ tòa nhà thường có số lượng nhiệt trở và tụ nhiệt khá lớn, làm cho quá trình phân tích và tính toán trở nên phức tạp. Vì vậy, tổ chức tiêu chuẩn quốc tế ISO đã đề xuất một mô hình nhiệt động đơn giản hóa gồm 5 nhiệt trở và 1 tụ nhiệt, hay còn gọi là mô hình 5R1C [9]. Do mô hình 5R1C không xem xét đầy đủ các yếu tố quán tính nhiệt, nên các tác giả trong [10] đề xuất mô hình cải tiến gồm 5 nhiệt trở và 2 tụ nhiệt hay còn gọi là mô hình 5R2C. Phương pháp xác định các tham số tụ nhiệt trong mô hình 5R2C được đề xuất trong [10] là phương pháp quét tham số. Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản, dễ dàng thực thi. Tuy nhiên, do bản chất là chạy vòng lặp lần lượt từng tham số nên phương pháp này có các hạn chế như sau: Hình 1. Cấu trúc mô hình 5R1C Chỉ thích hợp với bài toán ước lượng có số lượng tham số nhỏ; thời gian tính toán nhiều - tiêu tốn nhiều năng lượng Mô hình gồm có 5 nhiệt trở và một tụ nhiệt, trong đó: tính toán; không có khả năng cập nhật tham số theo sự ???????????? = 1/???????????? là nhiệt trở của thông gió; ???????????? = 1/???????????? là nhiệt thay đổi của thời tiết và điều kiện vật lý; và không xem trở của đối lưu và bức xạ nhiệt bên trong tòa nhà; xét các ràng buộc vật lý của các tham số. Giải thuật di ???????????? = 1/???????????? là nhiệt trở của các khung kính; ???????????? = 1/???????????? truyền (GA) đã được nghiên cứu áp dụng thành công là nhiệt trở của các lớp tường bên trong; ???????????? = 1/???????????? là trong nhiều bài toán ước lượng khác nhau [11-13]. Bài nhiệt trở của các lớp tường bên ngoài; ???????? là nhiệt dung của báo này đề xuất giải thuật GA để ước lượng các tham số tường; ???????????? là nhiệt độ không khí bên ngoài; ???????? là nhiệt độ mô hình 5R2C. không khí bên trong; ???????????? là nhiệt độ bên ngoài khung kính; ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 18, NO. 7, 2020 97 ???????? là nhiệt độ trung bình có trọng số giữa nhiệt độ không khí dữ liệu nhiệt độ và thời tiết thu thập dùng để ước lượng và bên trong và nhiệt độ bức xạ trung bình bên trong tòa nhà; kiểm chứng được trình bày chi tiết trong [10]. C ...