Mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu rõ ràng về mức tiêu thụ năng lượng hàng năm của thang máy trong các tòa nhà chung cư
Explicit data-driven prediction model of annual energy consumed by elevators in residential buildings
Tác giả: Muhammad Umer Zubair, Xueqing Zhang
Ngày đăng tải: 28/03/2020
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101278
Nghiên cứu này đã đề xuất một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến dựa trên dữ liệu rõ ràng để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng hàng năm của thang máy được lắp đặt trong các tòa nhà chung cư. Mô hình này bao gồm các thông số thang máy và tòa nhà của công suất định mức trung bình, công suất động cơ, số thang máy, số đơn vị dân dụng trong tòa nhà và loại động cơ truyền động. Mô hình được xây dựng sau khi phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng thang máy lịch sử của 196 tòa nhà chung cư ở Hồng Kông và được xác thực bằng các biện pháp thống kê và thông qua ứng dụng của nó cho 25 tòa nhà chung cư bổ sung. Mô hình cho phép so sánh hiệu quả năng lượng của thang máy sử dụng ổ đĩa ACVVVF (động cơ AC với tần số biến đổi điện áp) và các ổ đĩa không phải ACVVVF như ổ đĩa động cơ tốc độ AC 2, ổ đĩa động cơ DC với bộ điều khiển trạng thái rắn và ổ đĩa động cơ AC với bộ điều khiển tốc độ biến thiên. So với các mô hình trước đây, mô hình này có một ưu điểm lớn, đó là nó không yêu cầu dữ liệu giao thông làm đầu vào, điều mà hiếm khi có sẵn trong thực tế. Kết luận rằng có thể tiết kiệm tới 50% mức tiêu thụ năng lượng hàng năm nếu thay thế các ổ đĩa không phải ACVVVF bằng ổ đĩa ACVVVF. Hơn nữa, phân tích độ nhạy của mô hình hồi quy thông qua mô phỏng Monte Carlo cho thấy có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng hàng năm bằng cách tối ưu hóa công suất định mức trung bình của thang máy.
Link: Science Direct | HKUST – The Hong Kong University of Science and Technology
