Resumen

El control predictivo basado en modelos es teóricamente adecuado para el control óptimo del edificio, lo cual proporciona un marco para optimizar una función de costo dada (por ejemplo, el consumo de energía) sujeta a restricciones (por ejemplo, violaciones de confort térmico y limitaciones del sistema HVAC) a lo largo del horizonte de predicción. Sin embargo, debido a la naturaleza heterogénea de los edificios, el desarrollo de modelos físicos orientados al control puede resultar costoso en términos de tiempo y dinero. El control predictivo basado en datos, con la integración del Internet de las Cosas, intenta evitar la necesidad de modelado físico. Este trabajo presenta un estudio innovador sobre un control predictivo basado en datos (DPC) para la gestión energética de edificios dentro de la arquitectura de Internet de las Cosas energéticas de edificios de cuatro niveles. Aquí, desarrollamos un marco de sistema de gestión energética de edificios SCADA basado en la nube para la estandarización de protocolos de comunicación

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Control predictivo basado en modelos; Gestión energética de edificios; Control predictivo basado en datos; Internet de las cosas; árbol de regresión; Aumento de mínimos cuadrados
• Keywords:Model predictive control; Building energy management; Data-driven predictive control; Internet of things; Regression tree; Least-squares boosting