Bài viết tiến hành mô tả khai thác giải thuật di truyền thông qua phần mềm jEPlus+EA để tối ưu hoá thiết kế một công trình văn phòng cho phép tiêu thụ năng lượng dành cho làm mát và sưởi trong cả năm là nhỏ nhất. Bài toán tối ưu được thực hiện trên máy chủ tính toán hiệu năng cao thuộc phòng Lab mô phỏng và tính toán hiệu năng cao, Viện Công nghệ HaUI.
SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 KHAI THÁC MÁY CHỦ TÍNH TỐN HIỆU NĂNG CAO (HPC) VÀO THIẾT KẾ TỐI ƯU HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG TOÀ NHÀ BUILDING DESIGN OPTIMISATION FOR ENERGY EFFICIENCY ON HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC) SYSTEM Đặng Hồng Anh TĨM TẮT Hiện nay, để đáp ứng nhu cầu mơ hình hố hiệu cơng trình xây dựng, công cụ mô phát triển cho phép thực tính tốn chi tiết tiêu thụ lượng nhà theo thiết kế thụ động, chủ động, lịch vận hành điều kiện vi khí hậu bên ngồi cơng trình Tuy nhiên, mơ hình lượng tồ nhà tổng thể toán lĩnh vực vật lý khác để giải được, đặc biệt tốn tối ưu, địi hỏi cấu hình máy tính mạnh thời gian tính tốn dài tuỳ thuộc vào mức độ chi tiết mơ hình mơ Trong báo này, nội dung nghiên cứu mô tả khai thác giải thuật di truyền thông qua phần mềm jEPlus+EA để tối ưu hố thiết kế cơng trình văn phòng cho phép tiêu thụ lượng dành cho làm mát sưởi năm nhỏ Bài toán tối ưu thực máy chủ tính tốn hiệu cao thuộc phịng Lab mơ tính tốn hiệu cao, Viện Cơng nghệ HaUI Từ khóa: Mơ lượng; hiệu lượng; tối ưu hố; tính tốn hiệu cao ABSTRACT Nowadays, to adapt necessities of building performance modelling, simulation tools have been developed to calculate building energy consumption following modification of passive designs, occupancy, operating schedules and weather conditions However, building energy models are multi-physical problems therefore they, especially optimal problems, require high performance computation and long calculation duration This paper describes the research of Genetic Algorithms using through jEPlus+EA software to optimize the design of an office building for minimizing cooling and heating demand The optimal problem was performed on a high-performance computing system in High Performance Simulation and Calculation Laboratory, HaUI Institute of Technology Keywords: Building energy modelling; building energy efficiency; optimisation; high performance computing Viện Công nghệ HaUI, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email: danghoanganh@haui.edu.vn Ngày nhận bài: 10/01/2020 Ngày nhận sửa sau phản biện: 13/6/2020 Ngày chấp nhận đăng: 23/12/2020 CHỮ VIẾT TẮT HPC High Performance Computing GA Genetic Algorithms Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn PBS CPU GPU RAM GB SSH Portable Batch System Central Processing Unit Graphic Processing Unit Random Access Memory Gigabytes Secure shell GIỚI THIỆU Hiện nay, để đáp ứng nhu cầu mô hình hố hiệu cơng trình xây dựng, cơng cụ mô phát triển cho phép thực tính tốn chi tiết tiêu thụ lượng nhà theo thiết kế thụ động, chủ động, lịch vận hành điều kiện vi khí hậu bên ngồi cơng trình Ở giai đoạn thiết kế cơng trình, thơng qua phân tích tham số (parametric analysis) tối ưu hố thiết kế (design optimization) mơ hình mơ đặc biệt hiệu việc phân tích đưa định lựa chọn phương án thiết kế đáp ứng tiêu chí lượng, cơng hoạt động chi phí xây dựng [1] Trong đó, phân tích tham số phương pháp thường sử dụng phân tích phương án với số lượng tham số giới hạn thông qua việc thực so sánh kết mô tất tổ hợp tham số cần đánh giá Cịn tối ưu hố thiết kế thường sử dụng trường hợp lượng tham số cần phân tích lớn, cần áp dụng thuật toán tối ưu kết hợp với thuật toán xác suất lựa chọn tổ hợp tham số, cho phép kết mô hội tụ phương án tối ưu theo điều kiện ràng buộc định sẵn mà không cần phải chạy tất trường hợp mơ Tuy nhiên, mơ hình lượng tồ nhà tổng thể toán lĩnh vực vật lý khác truyền nhiệt, thông gió, chiếu sáng, điện, biến đổi lượng… để giải được, đặc biệt tốn tối ưu, địi hỏi cấu hình máy tính mạnh thời gian tính tốn dài tuỳ thuộc vào mức độ chi tiết mơ hình mơ [2] Trong số trường hợp, để giảm khối lượng tính tốn tăng khả hội tụ nghiệm tối ưu, việc phân tích độ nhạy cần thực để xác định tham số có tác động nhiều tới q trình tối ưu hố [3] Ngồi ra, tối ưu hoá sử dụng Vol 56 - No (Dec 2020) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY KHOA HỌC CƠNG NGHỆ ngược trở lại cơng cụ hiệu chỉnh mơ hình mơ phỏng, giảm sai số kết tính tốn mơ hình mơ kết đo lương thực nghiệm [4] Trong nhiều phương pháp tối ưu hố khác áp dụng cho lĩnh vực mơ lượng tồ nhà, giải thuật di truyền (GA) khai thác sử dụng nhiều nhiều cơng cụ tối ưu hố tiếng như: Opt-E-Plus, GENE_ARCH, BEopt™, TRNOPT, Multiopt2, jEPlus+EA… [5] Nội dung nghiên cứu báo khai thác giải thuật di truyền thông qua phần mềm jEPlus+EA để tối ưu hố thiết kế cơng trình văn phịng [6], thực máy chủ tính tốn hiệu cao thuộc phịng Lab mơ tính tốn hiệu cao, Viện Công nghệ HaUI Các kịch thuật toán tối ưu lựa chọn từ 14 loại tham số khác từ thiết kế kiến trúc tới điện đẩy vào tất nhân tính tốn vi xử lý hệ thống máy chủ để tìm thiết kế tối ưu cho phép tiêu thụ lượng dành cho làm mát sưởi năm nhỏ Tập nghiệm tối ưu thể đường cong Pareto với nghiệm thoả mãn hai tiêu chí nằm gần trục đồ thị P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 hình tham số, ràng buộc hàm mục tiêu dạng file dự án jEPlus+EA Sau phần mềm tự động thực việc tối ưu hoá theo giải thuật di truyền Điểm mạnh phần mềm khả phân tính tốn quần thể thành mơ đơn lẻ theo tập tham số cụ thể để đẩy mơ (các jobs) cho nhân tính tốn vi xử lý máy tính Máy tính nhiều nhân tính tốn quần thể nhanh số lượng nghiệm quần thể có điều kiện tăng lên Điều cho phép phần mềm khai thác hiệu hiệu phần cứng, đặc biệt hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Giải thuật di truyền phần mềm jEPlus+EA Giải thuật di truyền (GA) tối ưu hố hình thành từ học thuyết tiến hoá Darwin với lưu đồ thuật toán thể hình Bắt đầu từ việc lựa chọn ngẫu nhiên tham số để tạo quần thể nghiệm ban đầu (thế hệ thứ nhất), nghiệm tương ứng với tập hợp tham số (Genes) Các nghiệm tốt lựa chọn để làm tạo quần thể nghiệm (thế hệ tiếp theo) thông qua việc thay đổi tham số chéo (lai chéo), thay đổi ngẫu nhiên tham số (đột biến) Quá trình tối ưu lặp lại tìm đủ nghiệm thoả mãn tiêu chí số vịng lặp đạt tới giới hạn Hình Nguyên lý hoạt động phần mềm jEPlus+EA (jeplus.org) 2.2 Bài toán tối ưu thiết kế cơng trình Đối tượng nghiên cứu cơng trình văn phịng điển hình Anh với dạng cơng trình 13 tham số thiết kế: hình dáng cơng trình, hướng cơng trình, tỷ lệ tường kính, lớp phủ kính, che nắng (ơ văng), điều khiển chiếu sáng theo sáng tự nhiên, mức độ hồn thiện (rị lọt), nhiệt độ đặt sưởi làm mát, thơng gió, mật độ công suất chiếu sáng, mật độ công suất thiết bị sử dụng điện mật độ người công trình (hình 3) Mục tiêu tốn lựa chọn thiết kế tối ưu để đảm bảo tiêu thụ lượng phục vụ sưởi vào mùa đông làm mát vào mùa hè nhỏ theo tham số mơ tả Bài tốn đưa vào phần mềm jEPlus+EA thực tính tốn thiết kế tối ưu hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) Phịng tính tốn mơ hiệu cao, Viện Cơng nghệ HaUI Hình Lưu đồ thuật toán giải thuật di truyền [4] Phần mềm jEPlus+EA công cụ mô thông dụng chạy mô với nhân tính tốn tin cậy EnergyPlus Bộ Năng lượng Mỹ sử dụng thuật toán tối ưu NSGA2 (Deb and Srinivas's Nondominated Sorting Genetic Algorithm) với nguyên lý hoạt động thể hình Để thực tối ưu hoá với phần mềm này, cần thiết phải xây dựng trước đối tượng mơ (mơ hình lượng) dạng EnergyPlus, cấu 10 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 56 - Số (12/2020) Hình Mơ hình cơng trình tham số thiết kế [6] Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 2.3 Hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) Hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) trường Đại học Công nghiệp Hà Nội trang bị cho Phịng mơ tính tốn hiệu cao thuộc Viện Công nghệ HaUI hướng tới thực nghiên cứu chuyên sâu xoay quanh mô tính tốn, đồng thời cho phép giảng viên thuộc trường tham gia khai thác sử dụng nhằm nâng cao chất lượng nghiên cứu khoa học nhà Trường Hệ thống bao gồm máy chủ tính tốn với máy có 28 nhân CPU/56 luồng tính tốn có tốc độ xử lý 2,2GHz 128GB RAM Trường hợp khai thác hiệu máy (điều phối qua phần mềm PBS Work) cho phép khai thác đến 224 luồng tính tốn song song có tốc độ xử lý 2,2GHz với nhớ khai thác lên tới 512GB RAM Riêng máy chủ tính tốn trang bị thêm GPU NVIDIA Tesla P100 ứng dụng vào giải tốn xử lý hình ảnh, tính tốn song song học máy HPC cho phép mô nhanh lần (30 phút so với tiếng 30 phút) Trường hợp khai thác tối đa máy chủ tính tốn hệ thống máy chủ HPC cho phép thời gian mơ nhanh 28 lần (7,5 phút so với tiếng 30 phút) Max generations: số vịng lặp tối đa giải tốn tối ưu Các thơng số cịn lại cấu hình mặc định theo khuyến nghị phần mềm Hình Cấu hình tốn mơ giao diện phần mềm jEPlus+EA Hình Sơ đồ hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Bài tốn tối ưu thực máy chủ tính tốn 28 nhân/56 luồng tính tốn tốc độ xử lý 2,2GHz Việc kết nối tới máy chủ để chạy phần mêm jEPlus+EA thơng qua giao thức SSH, cho phép cấu hình tốn trực tiếp giao diện phần mềm (hình 5) qua mạng Internet Trong jEPlus Project: tham số thiết kế hàm mục tiêu cấu hình theo mô tả mục 2.2 Algorithm: giải thuật di truyền sử dụng NGSA2 Population size: kích thước tập nghiệm phụ thuộc nhiều vào số lượng tham số thiết kế cấu hình phần cứng Thơng số cấu hình 56 tương ứng với số luồng tính tốn phần cứng đồng thời đáp ứng tốt số lượng tham số thiết kế tốn So với cấu hình máy tính cá nhân thông thường sử dụng chip Intel Core i7 với nhân logic xung nhịp, thời gian mô máy chủ tính tốn hệ thống máy chủ Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Hình Tập nghiệm tối ưu thể đường Pareto Hình thể kết tối ưu toán thiết kế dạng đường Pareto với chấm đồ thị kết theo cấu hình tham số thiết kế lựa chọn Với hàm hai mục tiêu tối thiểu hố lượng sưởi ấm làm mát có khuynh hướng ngược nhau, thiết kế đảm bảo lượng sử dụng sưởi nhỏ dẫn tới lượng sử dụng để làm mát tăng lên ngược lại Mối tương quan tham số đầu vào với kết tối ưu thể hình Vol 56 - No (Dec 2020) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 11 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Bài báo trình bày nghiên cứu tối ưu hố sử dụng giải thuật di truyền thông qua phần mềm jEPlus+EA để thực tối ưu hố thiết kế cơng trình văn phịng, thực máy chủ tính tốn hiệu cao HPC Các nội dung nghiên cứu cho phép làm chủ phương pháp phần mềm tính toán tối ưu hiệu cho toán tối ưu tương lai phục vụ thực tiễn nghiên cứu ứng dụng thực tế thiết kế cơng trình xây dựng theo định hướng hiệu lượng Kết tính tốn tối ưu thể dạng đường đặc tính Pareto Nghiệm tối ưu lựa chọn thiết kế cho phép cân tiêu thụ lượng sưởi làm mát với tổng tiêu thụ lượng thấp Nghiên cứu chứng minh hiệu khai thác máy chủ tính toán hiệu cao tương lai tiếp tục nghiên cứu khai thác phối hợp máy chủ cịn lại để đạt hiệu tính tốn tối đa Hình Phân bố nghiệm tham số thiết kế q trình tối ưu Do thiết kế tối ưu lựa chọn điểm nằm gần trục đồ thị tuỳ thuộc vào khuynh hướng lựa chọn Nghiệm tối ưu lựa chọn phạm vi báo cân hướng tới tổng sử dụng lượng sưởi làm mát nhỏ nhất, tương ứng với điểm gần gốc toạ độ nhất, có thơng số thiết kế kết tính tốn lượng thể hình TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Coakley D, Raftery P, Keane M, 2014 A review of methods to match building energy simulation models to measured data Renew Sustain Energy Rev 2014;37:123–41 [2] Ivan Korolija, Yi Zhang, 2013 Impact of model simplification on energy and comfort analysis for dwelling 13th Conference of International Building Performance Simulation Association, Chambéry, France, August 26-28 [3] Gloria Calleja Rodríguez, Antonio Carrillo Andrés, Fernando Domínguez Munoz, José Manuel Cejudo López, Yi Zhang, 2013 Uncertainties and sensitivity analysis in building energy simulation using macro-parameters Energy and Buildings Volume 67, December 2013, Pages 79-87 [4] Rigoberto Arambula Lara, Emanuele Naboni, Giovanni Pernigotto, Francesca Cappelletti Yi Zhang, Furio Barzon, Andrea Gasparella, Piercarlo Romagnoni, 2016 Optimization Tools for Building Energy Model Calibration 8th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings, SEB-16, 1113 September 2016, Turin, Italy [5] Matti Palonen, Mohamed Hamdy, Ala Hasan, 2013 MOBO a new software for multi-objective building performance optimization 13th Conference of International Building Performance Simulation Association, Chambéry, France, August 26-28 [6].jeplus.org UK Office Building Archetypal Models http://www.jeplus.org/wiki/doku.php?id=examples:projects:benchmark AUTHOR INFORMATION Dang Hoang Anh HaUI Institute of Technology, Hanoi University of Industry Hình Nghiệm tối ưu lựa chọn 12 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 56 - Số (12/2020) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn ... số mơ tả Bài tốn đưa vào phần mềm jEPlus+EA thực tính toán thiết kế tối ưu hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) Phịng tính tốn mô hiệu cao, Viện Công nghệ HaUI Hình Lưu đồ thuật tốn giải... đồ hệ thống máy chủ tính tốn hiệu cao (HPC) KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Bài tốn tối ưu thực máy chủ tính tốn 28 nhân/56 luồng tính tốn tốc độ xử lý 2,2GHz Việc kết nối tới máy chủ để chạy phần... nghiên cứu khai thác phối hợp máy chủ cịn lại để đạt hiệu tính tốn tối đa Hình Phân bố nghiệm tham số thiết kế q trình tối ưu Do thiết kế tối ưu lựa chọn điểm nằm gần trục đồ thị tuỳ thuộc vào khuynh