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Strategie di controllo basate su intelligenza artificiale per la gestione energetica degli edifici = Artificial intelligence based control strategies for buildings energy management

Davide Bruno Morciano

Strategie di controllo basate su intelligenza artificiale per la gestione energetica degli edifici = Artificial intelligence based control strategies for buildings energy management.

Rel. Alfonso Capozzoli, Silvio Brandi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021

Abstract:

Il lavoro svolto in questa tesi propone una metodologia per l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale per la gestione della regolazione energetica di sistemi HVAC. Nell'elaborato è stato creato un ambiente di simulazione in cui si mostra come sia possibile allenare un agente di Reinforcement Learning che apprende una policy di regolazione basandosi sui dati storici a disposizione. I dati utilizzati sono relativi ad un ipermercato situato a Torino, il cui impianto è regolato attraverso un controllo di tipo tradizionale. Questo approccio consente di effettuare dei test di una nuova strategia di regolazione in un ambiente controllato e, rispetto ai controlli di tipo tradizionale attualmente presente nella maggior parte degli impianti, è più robusto, si adatta meglio al mutamento delle condizioni in cui l'agente sceglie le azioni da compiere e consente di utilizzare delle funzioni di ricompensa multi-obiettivo per ottenere policy più performanti. I risultati ottenuti sono stati confrontati con quelli prodotti dal controllo attualmente in campo nell'edificio utilizzato come caso studio e la metodologia proposta può costituire la base per futuri sviluppi.

Relatori: Alfonso Capozzoli, Silvio Brandi
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 91
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-44 - MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA
Aziende collaboratrici: ENERBRAIN S.r.l.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/20793
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