Calibrando modelos de energia em edifícios usando agentes de machine learning treinados em supercomputadores

RESUMO A modelagem de energia em edifícios (BEM) é uma abordagem para modelar o uso de energia em edifícios para propósitos de design e retrofit. EnergyPlus é o software flagship do Departamento de Energia que realiza BEM para diferentes tipos de edifícios. A entrada para o EnergyPlus pode frequentemente se estender na ordem de alguns milhares de parâmetros que precisam ser calibrados manualmente por um especialista para uma modelagem de energia realista. Isso torna o processo desafiador e caro, tornando a BEM inviável para projetos menores. Neste artigo, descrevemos a pesquisa ‘Autotune’ que emprega algoritmos de machine learning para gerar agentes para os diferentes tipos de edifícios de referência padrão na base de construção dos EUA. O espaço paramétrico e a variedade de locais e tipos de edifícios tornam este um problema computacional desafiador, necessitando do uso de supercomputadores. Milhões de simulações do EnergyPlus são executadas em supercomputadores que são posteriormente usadas para treinar algoritmos de machine learning para gerar agentes. Esses agentes, uma vez criados, podem então ser executados em uma fração do tempo, permitindo assim uma calibração econômica dos modelos de edifícios. Publicado em 2014. Este artigo é uma obra do governo dos EUA e está no domínio público nos EUA.