CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH NHIỆT CỦ A TÒA NHÀ

1. Mục đích đánh giá và các yếu tố đƣợc đánh giá trong mô hình nhiệt

Việ ực l a ch n ọ phương pháp mô hình hóa sử ụ d ng mô hình mạch điện tương đương cho bài toán mô hình hóa nhiệt c a tòa nhà là m t l a ch n chính xác cho ủ ộ ự ọ nh ng yêu c u cữ ầ ủa chúng ta đề ra. Tuy nhiên, chất lƣợng c a m t mô hình ph thuủ ộ ụ ộc vào các y u t ế ố sau:

- Có th mô ph ng ể ỏ đƣợc m i quan h gi a các hiố ệ ữ ện tƣợng trong th c t x y ra ự ế ả d a trên nh ng s u d báo chính xác, sai s c a mô hình mô phự ữ ố liệ ự ố ủ ỏng đủ nh ỏ so với d liữ ệu đo thực tế trong khoảng d ki n c a ngƣự ế ủ ời lập mô hình.

- Có th tể ổng quát hóa để xây d ng mô hình cho nhiự ều đối tượng và trường hợp khác nhau, việc này đòi hỏi mô hình ph i ả đƣợc xây d ng d a trên các c tính ự ự đặ v t lý nhậ ằm đáp ứng đƣợc nh ng y u t phát sinh trong th c t , v i bài toáữ ế ố ự ế ớ n xây d ng mô hình nhi t, có th l y ví d ự ệ ể ấ ụ nhƣ sự hay đổ ủ t i c a m c gió cứ ủa điều hòa không khí.

- Các tham s c a mô hình có th nh n d ng ố ủ ể ậ ạ đƣợc với độ chính xác cao, đồng th i áp dờ ụng đƣợc cho nhi u mô hình khác. ề

c các y u t này, v t ra c a bài toán là xây d ng các

Để đánh giá đƣợ ế ố ấn đề đặ ủ ự

phương án đánh giá chất lượng mô hình nh m cho phép xem xét tính kh thi c a vi c ằ ả ủ ệ áp d ng mô hình vào bài toán th c tụ ự ế. Đồng th i, d a trên s ờ ự ự đánh giá đó, ta có thể đưa ra các phương pháp cải tiến để ế k t qu mô hình là t t nh t, nhả ố ấ ằm có được m t k t ộ ế qu c a bài toán phù h p nhả ủ ợ ất với yêu cầu đề ra.

V i m t mô hình nhi t c ớ ộ ệ ụ thể đã đƣợ ực l a ch n và áp d ng trong bài toán là mô ọ ụ hình mạch điện tương đương, trong khuôn kh ổ luận văn, các bài toán đánh giá mô hình đƣợc đ t ra và th c hi n bao g m: ặ ự ệ ồ

- Đánh giá thời gian đáp ứng c a mô hình v i thủ ớ ực tế. - Phân tích và lựa chọn b d u tộ ữ liệ ối ƣu

- Đánh giá ự ảnh hưở s ng và xác định giá tr kh i t o c a các tham s ị ở ạ ủ ố trong bài toán tối ƣu.

- Đánh giá chất lƣợng của bộ giá tr tham s ị ố tính toán đƣợc.

- Đánh giá kết quả cuối cùng sau khi thực hiện các bước tối ưu.

n trình bày ti p theo s l u t

Phầ ế ẽ ần lƣợt đi vào đánh giá và phân tích các yế ố đã đề ra c a bài toán. ủ

2. Phân tích thời gian đáp ứng của mô hình

v i các mô hình tiêu chu n áp d ng các giá tr u vào th nghi m nh

Đối ớ ẩ ụ ị đầ ử ệ ằm

tìm ki m nhế ững đặc trƣng ủ c a h ệ thống nhƣ thời gian đáp ứ ng thì không mang tính thự ếc t vì lý do trong th c t không có m t h ốự ế ộ ệth ng nào có th ể điều chỉnh để thay đổi nhiệt độ độ t ngột và sau đó kiểm tra s ự phả ứn ng c a mô hình. Bên củ ạnh đó, nhiệt độ ngoài tr i là y u t không ờ ế ố thể điều khi n ể nên để theo dõi y u t này, chúng ta s dế ố ẽ ựa trên th i gian ờ đáp ứ ng c a h ủ ệ thống đối v i các giá tr nhiớ ị ệt độ thu thập đƣợ ừc t các cảm biến có s n trong phòng thí nghiẵ ệm.

Hình 3.1. Mô hình tính toán th i gian ph n h i c a h ờ ả ồ ủ ệ thống ghi l i kho ng th i gian tr ng thái nhi ngoài tr

Phương pháp ạ ả ờ ạ ệt độ ời thay đổi và

sau đó theo dõi trạng thái thay đổ ủi c a nhiệt độ ở bên trong phòng thí nghi m ệ đã đƣợc thực hi nệ , nhƣ vậy s giúp ta tính toán ẽ đƣợc ph n ng c a th i gian ả ứ ủ ờ ở chế độ trong và ngoài của hệ thống.

Một điểm thú v ị liên quan đến vấn đề này đó là xác định đƣợc hai kho ng thả ời gian phản ứng khác nhau trong 24 gi c a mờ ủ ột ngày, đƣợc đánh giá bởi m t t p d ộ ậ ữ liệu mẫu trong năm 2012:

Hình 3.2. Ki m tra h ng s ể ằ ố thời gian c a h ủ ệ thống

Khoảng thời gian đầu tiên đƣợc xem xét là th i gian ph n ng c a hệ ốờ ả ứ ủ th ng vào bu i sáng, ổ thứ hai là th i gian ph n ng c a h ờ ả ứ ủ ệ thống vào bu i tổ ối, tương ứng v i hai ớ kho ng th i gian mả ờ ặt trời m c và l n. ọ ặ

Hình 3.3. Th i gian ph n ng c a h ờ ả ứ ủ ệ thống tương ứng theo ngày

Quy trình được đưa ra là lưu lại các giá tr l n nh t và nh nh t c a ị ớ ấ ỏ ấ ủ Tinvà Tout

nh m tính toán th i gian ph n ng c a h ằ ờ ả ứ ủ ệ thống trong hai kho ng th i gian khác nhau ả ờ theo công thức (3.1):

   

   

min ( ) min ( ) min ( ) min ( )

m t out t in

e t out t in

T t T t

T t T t





 

  (3.1)

Trong đó, Tout( )t và T tin( )là tín hi u nhiệ ệt độ đo lường được b i các c m kiở ả ếm trong kho ng th i gian và ả ờ m,elần lƣợt là th i gian ờ đáp ứ ng c a h ủ ệ thống vào buổi sáng và buổi tối.

Trong th c t , không d ự ế ễ để xác định 2 h ng s ằ ố thời gian t i cùng m t b c cạ ộ ậ ủa mô hình và v i mô hình nhi t b c nh t ớ ệ ậ ấ đƣợc xây d ng ự thì chỉ có th ể xác định đƣợc m t h ng s ộ ằ ố thời gian. Trong nghiên c u ứ đƣợc th c hi n d a trên t p d u thu thự ệ ự ậ ữ liệ ập đƣợ ừc t tháng 3/2011 và tháng 4/2011 này, giá tr mong mu n cho h ng s th i gian ị ố ằ ố ờ đƣợ ực l a ch n là 4 gi . ọ ờ

H ng s ằ ố thời gian c a m t h ủ ộ ệ thống LTI b c nh v i m t giá tr c nh có th ậ ất ớ ộ ị ố đị ể đƣợc tính toán theo công th c ứ (3.2):

(3.2)

V i s ớ ự tương tự ủ c a mô hình m u, giá tr cẫ ị ủa ằh ng s ố thời gian có th ể được tính bởi công th c ứ (3.3) (t ma tr n A c a không gian tr ng thái): ừ ậ ủ ạ

 

1 4

1 1 1 1 1 1

/ v 4

w

w w v w space ep shed offices cor

A h C R

R R R R R R R R R

  

 

 

          

(3.3) ( ) . ( ) . ( )

. ( ) . ( ) . ( ), (0) 0

( ) /

( ) ( 1/ ) 1

w w

w w w

w

T t AT t BU t

S T s AT s BU s T

T s B B A

U s S A A S

 

   

   

  



V i mớ ục đích để mô hình nhiệt thu đƣợc có ý nghĩa vật lý trong th c t . Trong ự ế bài toán tối ƣu hóa tuyến tính ta ph i thêm ràng bu c v m i quan h gi a các tham s ả ộ ề ố ệ ữ ố trong phương trình (3.3).

3. Đánh giá ảnh hưởng củ cơ sở ữ liệ đầa d u u vào

Y u t quan tr ng trong vi c nh n d ng h ế ố ọ ệ ậ ạ ệ thống và ƣớc lƣợng các tham s bao ố g m chu n b d u, phân tích d ồ ẩ ị ữ liệ ữ liệu cũng nhƣ đƣa ra định nghĩa tổng quát d a trên ự d ữ liệu đo lường đã tồ ại.n t

Trong nghiên cứu này, đầu tiên chúng ta c n ph i bi t v các thông tin s n có ầ ả ế ề ẵ và d ữ liệu đƣợc cung c p b i h ấ ở ệ thống t ng hóa PREDIS MHI, ự độ sau đó lựa ch n các ọ thiế ị đo lườt b ng d a trên c u trúc mô hình và các d ệự ấ ữ li u c n thi t. Ph n ếầ ế ầ ti p theo s ẽ trình bày quá trình thu th p d ậ ữ liệu để mô hình hóa và ƣớc lƣợng lý thuy PREDIS ết MHI từ ộ ữ ệu ghi đƣợ b d li c: "DATA_2012_du_22_03_au_29_03.xls".

3.1. Tiền xử lý dữ liệu đầu vào

ng, chúng ta không th s d ng ngay nh ng d u thu th c

Thông thườ ể ử ụ ữ ữ liệ ập đượ

t h ừ ệ thống trực ti p vào các thu t toán nh n d ng tham s b i có ế ậ ậ ạ ố ở thể ồ t n t i m t s ạ ộ ố thiếu sót trong b d ệộ ữ li u, ch ng h n ẳ ạ nhƣ lỗi d ệữ li u b m t ho c ị ấ ặ việ ghi d c ữ ệu li không liên t c. Vì v y, ta ph i xem xét s d ng m t s ụ ậ ả ử ụ ộ ố phương pháp hàm nội suy để đảm bảo đƣợ địc nh d ng m u c a d li u. ạ ẫ ủ ữ ệ

Hình 3.4. Ví d v ụ ề việc thi u hế ụt dữ liệ u c a củ ảm biến nhi t đ ệ ộ

kh c ph c v u sót d u này, ta s d ng

Để ắ ụ ấn đề thiế ữ liệ ử ụ các phương pháp phân

tích hình d ng c a t p d ạ ủ ậ ữ ệli u và t ừ đó cho phép ƣớc lƣợng các d ệữ li u b ịthiếu. Một trong nh ng giữ ải pháp đƣợc th c hi n r ng rãi trong các bài toán nghiên c u là s ự ệ ộ ứ ử d ng thuụ ật toán ước lượng dựa trên độ trễ 2 bướ c:

M t giộ ải pháp khác để kh c ph c vi c thi u h t d ắ ụ ệ ế ụ ữ liệu là s d ng công c ử ụ ụ Curve FittingTool (cftool) c a ủ MATLAB ớ.V i vi c s d ng công c này, chúng ta phệ ử ụ ụ ải lựa chọn phương pháp ước lượng d u trong b ng 3.1: ữ liệ ả

Bảng 3.1. Bảng các phương pháp ước lượng dữ liệu Exponential

Fourier Gaussian Interpolant Polynominals

Power Rational Smoothing Spline Sum of Sin functions

Weibull

Hình 3.5. Kết quả ệ hi u chỉnh theo phương pháp độ trễ 2 bướ c

n i suy ho làm ph ng Trong các phương pháp trên, phương pháp ộ ặc ẳng các đườ răng cưa mang l i hi u qu cao nh t vì có th d ạ ệ ả ấ ể ự đoán được d ng cạ ủa đồ ị tương đố th i chính xác. Trong các phương pháp ộn i suy, có 4 thuật toán được s dử ụng để tìm kiếm thuật toán t t nh t cho phép kh c ph c vi c thi u h t d ệố ấ ắ ụ ệ ế ụ ữ li u m t cách t t nh t Các ộ ố ấ. phương pháp nội suy được th hi n trong b ng (3.2): ể ệ ả

B ng 3.2. Các thuả ật toán và tính chât tương ứ ng

Thuật toán Chi tiết

Nội suy tuyến tính Phương pháp đưa ra một đa thức tuyến tính tương đối phù hợp với bộ dữ liệu

Nội suy Tìm điểm gần nhất

Phương pháp này gắn giá trị của một điểm nội suy đến giá trị của các giá trị dữ liệu gần nhất. Phương pháp này không tạo ra bất kỳ điểm dữ liệu mới, chỉ chỉnh sửa bộ dữ liệu đến một mức phù hợp để tính toán.

Nội suy bậc 3 Phương pháp đưa ra một đa thức bậc 3 tương đối phù hợp với bộ dữ liệu Nội suy bảo quản dạng đồ thị Phương pháp đảm bảo tính đơn điệu và hình dạng của bộ dữ liệu

Để ự l a chọn được phương pháp nội suy phù h p c n ph thuợ ầ ụ ộc vào các đặc tính tương thích ủc a d li u, s liên t c cữ ệ ự ụ ủa đồ th ,tị ốc độ tính toán phân tích các yêu c, ầu sau khi n i suy,v.v..ộ . Các phương pháp nôi suy tuyến tính và tìm điểm tương thích ầ g n nh t có th ấ ể thực hi n nhanh ệ nhưng các đường cong k t qu mang lế ả ại thường không hoàn h o. ả Các phương pháp ộn i suy b c 3 và b o qu n hình d ng ậ ả ả ạ khối tuy chậm hơn,

Hình 3.6. So sánh giữa các phương pháp nội suy

nhưng các đường cong k t qu ế ả thường r t ấ lý tưởng. Đây là năm phương pháp nhằm d ự đoán để ử s a ch a d li u c a Tữ ữ ệ ủ videtrong hình tiếp theo.

Ngoài ra đối với phương pháp làm ph ng hàm s , chênh l ch gi a d li u và ẳ ố ệ ữ ữ ệ giá tr ị ước tính cho th y r ng so v i ấ ằ ớ 3 phương pháp còn l i, nó không ph i là s l a ạ ả ự ự chọn t t. ố Những giá tr này s ị ẽ đƣợc th hi n trong Hể ệ ình 3.7. Để rõ hơn, nghiên cứu này đã chỉ ra trong kho ng th i gian c th : ả ờ ụ ể

Chênh lệch ủ c a c ả 3 phương pháp bảo qu n dả ạng đồ thị ội suy điểm tương , n thích g n nh t và n i suy tuy n tính b ng không nên nghiên c u ti p theo s ầ ấ ộ ế ằ ứ ế ẽ đƣợc áp dụng trên ba phương pháp nêu trên để tìm ra phương pháp tối ưu nhất áp d ng vào tụ ập d u. ữ liệ

Hình 3.7. So sánh sai s giố ữa đo lường và n i suy giộ ữa 4 phương pháp

Hình 3.8. So sánh chênh lệch giữa 3 phương pháp nội suy

M t ph n c a d ộ ầ ủ ữ liệu t ừ điểm 700 đến 1050 s ẽ đƣợc trình bày t i Hình 3.8. ạ Riêng phương pháp ộn i suy tr ng s g n nhọ ố ầ ất tồ ạ ỷ ện t i t l lõm và l i. ồ

Cuối cùng chúng ta c n ph i l a ch n gi a phương pháp nốầ ả ự ọ ữ i suy tuy n tính và ế n i suy bộ ảo đảm dạng đồ thị xem phương pháp nào đưa ra dự báo t t nhố ất đố ới v i các hành vi c a các b d u. D a trên toàn b các hành vi không ph i ủ ộ ữ liệ ự ộ ả tuyến tính, s ự ƣớc lượng tốt hơn khi chúng ta s dử ụng phương pháp ả b o qu n dả ạng đồ ị th thay vì n i suy ộ tuy n tính mế ặc dù ộn i suy tuyến tính là phương pháp ước lượng nhanh hơn.

3.2. Phân tích phổ ữ liệ d u

M t trong nh ng mộ ữ ục đích sử ụ d ng phân tích ph trong nghiên c u này là có s ổ ứ ự hi u bi t tể ế ốt hơn ề ộ ữ liệv b d u và mức độ ảnh hưởng c a nh ng tín hiủ ữ ệu đo được.

Cùng với đó, ta có thể nghiên cứu đƣợ ầc t n s c a các thi t b ố ủ ế ị đo để tìm hi u v ể ề thời gian đo lường t i thi u m b o cho quá trình nh n d ng ố ể để đả ả ậ ạ được chính xác. Bước ti p ế theo là đƣa toàn bộ nh ng tín hiữ ệu đo đƣợc vào mi n t n s và nghiên c u v ề ầ ố ứ ề các đặc điểm và thành ph n c a ầ ủ cơ sở ữ ệu thu đƣợ d li c.

Hình 3.9. Các giá tr thi u hị ế ụt bổ sung vào khoảng giá tr ị đo lường có s n ẵ

Hình 3.10 mô t ả miề ần t n s ố tương ứng v i d ớ ữ liệu đo đạc được trong th i gian ờ m t tu n. Có th ộ ầ ể thấy rõ hai t n s quan tr ng vầ ố ọ ới biên độ cao hơn so với các ph t n ổ ầ s chung là fố 1 = 1.174e-05 Hz tương ứng v i Tớ 1 = 24 gi và fờ 2 = 2.347e-05 Hz tương ứng v i Tớ 2 = 12 gi . K t qu này cho th y r ng ít nh t trong m t ngày, tín hiờ ế ả ấ ằ ấ ộ ệu đo đƣợc c n thi t ph i có hai thành ph n t n s này. Vi c phân tích th c nghiầ ế ả ầ ầ ố ệ ự ệm cơ sở ữ d liệu thu th p trong g n mậ ầ ột năm rƣỡi ghi d ệ ừ tháng 9 năm 2009 đến tháng 3 năm ữli u t 2012 đƣợc thể ệ hi n trong Hình 3.11.

Hình 3.10. Đồ thị các giá tr nhiị ệt độ trên mi n t n s ề ầ ố

Rõ ràng, d a trên nh ng phân tích ph trên, v t t c các tín hi u v i m c t n ự ữ ổ ới ấ ả ệ ớ ứ ầ s ố trước f = 1.157e-05 Hz tương ứng v i T ~ 24 gi , không có t n s ớ ờ ầ ố nào tác động đến giá tr ị tĩnh của tín hi u. N u chúng ta không mu n thu thệ ế ố ập đầy đủ các thông tin, ch ỉ s ố cuối cùng có th là ph ể ổ năng lƣợng c a tín hi u trong ph t n s . ủ ệ ổ ầ ố Biều đồ mật độ năng lƣợng theo chu k ỳ này đã đƣợc mô t trong Hả ình 3.12 :

M t l n n a, các giá tr thu thộ ầ ữ ị ập được th hiể ện là trước m c t n s f = 11.58 ứ ầ ố mHZ (T~24 gi ), không có nh ng m c t n s ờ ữ ứ ầ ố có ảnh hưởng đáng kể đế n giá tr ị tĩnh khi t n s b ng không. ầ ố ằ

y, v i nh ng phân tích trên, m t b d u vào trong kho ng th

Nhƣ vậ ớ ữ ở ộ ộ ữ liệu đầ ả ời

gian t i thi u 1 ngày (24h) và tố ể ối đa 1 tháng cho phép chúng ta sử ụ d ng hi u qu cho ệ ả việc ậnh n d ng các tham s c a mô hình. ạ ố ủ

4. Đánh giá ảnh hưởng c a giá tr ủ ị khở ạ và biên độ hiệi t o u chỉnh ủ c a các tham s trong bài toán tố ối ƣu phi tuyến

4.1. Phân tích ảnh hưởng c a các giá tr ủ ị khởi tạo

M t trong nh ng vộ ữ ấn đề quan tr ng trong bài toán nh n d ng tham s s d ng ọ ậ ạ ố ử ụ bài toán tối ưu phi tuyến là ảnh hưởng c a viủ ệc đặt giá tr kh i t o cho các tham sị ở ạ ố.

Hình 3.12. Đồ thị các giá tr ị năng lượng trên mi n t n s ề ầ ố

Việ ực l a chọn đƣợc các giá tr g n v i giá tr th c t c a tham s cho phép giị ầ ớ ị ự ế ủ ố ảm đƣợc độ ph c t p trong quá trình th c hi n tứ ạ ự ệ ối ưu hóa. Những giá tr ị ảnh hưởng đến độ ph c ứ t p c a bài toán tạ ủ ối ƣu phi tuyến này bao gồm độ ớ l n c a t p d u c n thiủ ậ ữ liệ ầ ết, biên độ hi u ch nh xung quanh các giá tr kh i t o, th i gian tính toán. Giá tr kh i tệ ỉ ị ở ạ ờ ị ở ạo đƣợc tính toán dựa trên các đặc tính vật lý c a đ i tƣ ng nghiên c u ph n trên. ủ ố ợ ứ ở ầ

Phương pháp được đề xu t là th c hi n bài toán tấ ự ệ ối ưu phi tuyến s d ng các ử ụ giá tr kh i t o ng u nhiên khác nhau cùa các tham s trong khoị ở ạ ẫ ố ảng biên độ ệ hi u ch nh ỉ cho phép và đánh giá bộ tham s u ra. ố đầ

Hình 3.13 th hi n s phân b c a các tham s hi u ch nh v i sau 20 l n thể ệ ự ố ủ ố ệ ỉ ớ ầ ực hi n bài toán tệ ối ƣu phi tuyến v i các giá tr tham s kh i t o ng u nhiên. Trong ớ ị ố ở ạ ẫ trường h p mô hình có chợ ất lượng t t và t p giá tr ố ậ ị đầu vào đủ ớ l n, vi c hi u ch nh các ệ ệ ỉ tham s s h i t ố ẽ ộ ụ (đƣa ra các tham số hi u ch nh gi ng nhau cho các l n hi u ch nh ệ ỉ ố ầ ệ ỉ khác nhau). Trong trường h p thu t toán tợ ậ ối ưu đưa ra các giá trị ấ r t khác nhau cho tham s hi u chố ệ ỉnh, điều đó có nghĩa tham số này khó nh n d ng do mô hình nhi t tậ ạ ệ ối giản đặt ra có quá nhi u tham s cề ố ần đƣợc nh n d ng hoậ ạ ặc các dữ liệu đo sử ụng chƣa d đầy đủ để phản ánh được th c t . ự ế Trong trường h p cợ ủa đối tượng nghiên c u, Hình ứ 3.13 bên dưới cũng chỉ ra vi c nh n d ng các tham s ệ ậ ạ ốRw và Cwlà các tham s r t khó ố ấ để nh n d ng. ậ ạ

Hình 3.13. Độ ộ ụ ủ h i t c a các tham s sau khi hi u ch nh ố ệ ỉ

K t qu ế ả thực nghi m sau khi ệ chạ thựy c nghi m nhi u l n bài toán tệ ề ầ ối ƣu phi tuy n v i ế ớ các giá tr tham s kh i t o khác nhau, cị ố ở ạ ác giá tr ị khở ạ ối t o t t nh t c a các ấ ủ tham s có th ố ể đƣợc xác định nhƣ ảb ng 3.3:

Bảng 3.3. Các giá trị khởi tạo sau khi tối ưu

4.2. Xác định biên độ hiệu chỉnh tối ƣu

Như đã phân tích trong bài toán tối ưu phi tuyến được trình bày trong chương trướ biên độc, hi u ch nh c a các tham s càng l n thì càng ệ ỉ ủ ố ớ ảnh hưởng đến độ ph c ứ t p c a bài toán tạ ủ ối ƣu phi tuyế Biên độ ện. hi u ch nh tỉ ối ƣu của các tham s ố đƣợc xác định xung quanh giá tr kh i t o ị ở ạ đƣợc tính toán thông qua các đặc tính v t lý cậ ủa đối tƣợng nghiên cứu nhƣ công th c (3.4): ứ

(3.4)

m m tìm ki m t a các tham s trong

Nhằ ục đích xác định đƣợc biên độ ế ối ƣu củ ố

bài toán, ti p t c v i các quy trình tính toán trong v i b d u thu thế ụ ớ ớ ộ ữ liệ ập đƣợc trong vòng 6 ngày c a h ủ ệ thống PREDIS, s d ng các ch ử ụ ỉ tiêu đánh giá về sai s giố ữa đo lường và tính toán, ta thu được k t qu ế ả như sau:

Rw Cw Rspace Rep Rshed Roffice Rcor

0.0711 4.32E+05 0.1361 11.075 3.0394 0.1517 0.8993

max min

. /

w w ep shed cor space office

p R C R R R R R

p p

p p





 

  





Phân tích dựa trên b d li u 6 ngày: ộ ữ ệ

Các cột màu đỏ thể ệ hi n ra sai s c a mố ủ ức năng lượng sưởi ấm không khí, các c t màu xanh lam th ộ ể hiện sai s v nhiố ề ệt độ thự ếc t và tính toán, các c t màu xanh lộ ục thể ệ hi n v ờềth i gian đáp ứng sau khi tính toán, tương ứng v i m i giá tr ớ ỗ ị λ trong ma trận sau:

nl = [1.5, 5,10,15,20,30,40,50,60,70,80,90,100,200,300,400,500] 2,

D a trên phân tích v so sánh gi a sai s gi a mự ề ữ ố ữ ức năng lƣợng điều hòa, nhiệt độ trong phòng và th i gian ờ đáp ứng c a h th ng, rõ r g, mủ ệ ố àn ức giá tr λ phù h p nh t ị ợ ấ là 10, có nghĩa là biên độ ệ hi u ch nh trong kho ng ỉ ả (/10 *10). Lưu ý rằ- ng k t qu này ế ả được tính d a trên d liự ữ ệu đo lường trong 6 ngày.

V vi c tính toán h ng s ề ệ ằ ố thời gian c a h ủ ệ thống, theo như nghiên cứu trước đây, cần n m trong kho ng t ằ ả ừ 3 đến 4 gi , d a trên nh ng tính toán và phân tích c a ờ ự ữ ủ

Hình 3.14 Tính toán sai s nhi. ố ệt độ và năng lượng với bộ ữ liệ d u 6 ngày

ph n này, ta có th c nh giá tr này là 4 gi ầ ể ố đị ị ờ (đường màu đỏ trong đồ thị), đây sẽ là một chỉ tiêu cho nh ng phân tích khác. ữ

Phân tích trên bộ ữ ệ d li u 18 ngày:

c hi thí nghi m trên v i b d u 18 ngày, ta có th

Thự ện tương tự ệ ớ ộ ữ liệ ể thấy được

kho ng giá tr tả ị ối ƣu là (/10 - *10) dựa trên đ thị trên.ồ ng k sai s 4) :

Ta có bả ết quả ố (3.

Bảng 3.4. Sai số sau khi hiệu chỉnh

Rõ ràng, với thời gian đo lường dài hơn (18 ngày) thì kết qu ả đưa ra cũng chính xác hơn so với thời gian đo lường ngắn hơn (6 ngày) với sai s cố ủa năng lượng cung

chauf



 Tin Constant

timeConstant 6 days, λ=10 0.9724 0.9357 5.0357 18 days, λ=10 0.9064 0.8939 3.7357

Hình 3.15. Tính toán sai s nhiố ệt độ và năng lượng với bộ ữ liệ d u 18 ngày