Dissertação
{pt_PT=Smart Ventilation Controller for Individual Offices} {} EVALUATED
{pt=Na presente tese é proposto um controlador inteligente para a ventilação em escritórios individuais. A solução proposta, baseada em aprendizagem por feforço, aprende a preferência do utilizador para um determinado estado de temperatura, propagando posteriormente estes resultados para outros estados de temperatura. O controlador consegue monitorizar em tempo real o sistema de ventilação e a temperatura dentro e fora do escritório, adaptando-se ao utilizador através de feedback negativo e de um sistema de recompensas. Dois modelos foram desenvolvidos. Um modelo utiliza tanto a temperatura interior e a temperatura exterior (adaptativo) e o segundo modelo só considera a temperatura interior (estático). Estes modelos foram validados nos escritórios do Núcleo 14, no Tagus Park Apesar de algumas limitações na parte prática, o controlador desempenhou os seu objetivo com uma performance satisfatória. , en=The present work proposes an intelligent HVAC controller for individual offices. The implementation, based on Reinforcement Learning, attempts the determine the optimal ventilation setting, for a given temperature state, propagating it afterwards to other possible temperature states. The controller will constantly monitor the office's thermal status, as well as all the user actions, learning the most comfortable ventilator setting through negative feedback and a reward system. Two different model variations were developed. A static model, that only uses the indoor air temperature, and an adaptive model, that is also capable of using the outside temperature. After development, the theoretical model was implemented and validated in the Tagus Park N14 office facilities. Despite some practical limitations, the developed controller was capable of learning the comfortable ventilator setting and establishing comfortable conditions with acceptable effectiveness. }
novembro 30, 2018, 9:30
Publicação
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Orientação
