Ứng dụng mô hình song sinh số trong việc quản lý năng lượng tòa nhà
Email tác giả liên hệ:
thebao@hcmut.edu.vnDOI:
https://doi.org/10.54644/jte.2025.1910Từ khóa:
Digital Twin, IoT, Mô phỏng năng lượng, Energy Plus, Thu thập dữ liệu thời gian thựcTóm tắt
Bài báo này trình bày một mô hình song sinh số khả thi với chi phí hợp lý nhằm giám sát năng lượng và hiệu chuẩn mô phỏng theo thời gian thực trong công trình xây dựng. Các cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm, điện áp, dòng điện và hệ số công suất được lắp đặt tại một văn phòng nhỏ, truyền dữ liệu 20 giây một lần qua Interet of Things (IoT) dùng nền tảng Microsoft Azure và lưu trữ trên đám mây. Dữ liệu này được dùng để hiệu chuẩn mô hình EnergyPlus mô phỏng hệ thống điều hòa công suất cố định. Quá trình hiệu chuẩn tuân theo Hướng dẫn số 14 của Hiệp hội Kỹ sư Sưởi ấm, Làm mát và Điều hòa Không khí Hoa Kỳ (ASHRAE) cho dữ liệu theo giờ, sử dụng các chỉ số sai số căn bậc hai, hệ số biến thiên và sai số thiên lệch chuẩn hóa. Sau bốn lần hiệu chuẩn, mô hình đạt mức sai số 10,65% và –2,05%, nằm trong ngưỡng khuyến nghị. Kết quả khẳng định vai trò của dữ liệu thời gian thực trong nâng cao độ chính xác mô phỏng và hỗ trợ phát hiện bất thường, điều khiển dự đoán trong quản lý năng lượng tòa nhà thông minh.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
IEA, Global Status Report for Buildings and Construction. International Energy Agency, 2023.
M. Bortolini et al., "A review of Digital Twin applications in the building sector," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 156, p. 111948, 2022.
A. Agostinelli et al., "Cyber-physical digital twins for smart city building energy systems," Energy Reports, vol. 7, pp. 1689–1699, 2021.
J. Vering et al., "Monitoring HVAC system performance using a digital twin," Energy and Buildings, vol. 195, pp. 69–82, 2019.
K. Sun and T. A. Reddy, "A review of methods to match building energy simulation models to measured data," Energy and Buildings, vol. 210, p. 109736, 2020.
A. Hosamo et al., "Digital twin-based AHU fault detection using real-time data," Applied Energy, vol. 307, p. 118110, 2022.
R. A. M. Torres et al., "Application of digital twins and AI in hotel HVAC control," Journal of Building Engineering, vol. 45, p. 103578, 2022.
M. Grieves and J. Vickers, "Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems," in Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches, pp. 85–113, 2017. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
S. Boschert and R. Rosen, "Digital Twin—The Simulation Aspect," in Mechatronic Futures: Challenges and Solutions for Mechatronic Systems and their Designers, P. Hehenberger and D. Bradley, Eds. Cham: Springer, 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-32156-1_5
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Bản quyền (c) 2025 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
