Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống HVAC trong tòa nhà sử dụng mạng nơron nhân tạo và thuật toán sói xám

• Tác giả: Nguyễn Văn Khôn
• Người hướng dẫn: PGS.TS Phạm Vũ Hồng Sơn
• Trường học: Đại học Quốc gia TP.HCM
• Chuyên ngành: Quản lý xây dựng
• Đề tài: Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng hệ thống HVAC trong tòa nhà bằng mạng nơron và thuật toán GWO
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. DANH MỤC CÁC HÌNH
• 2. DANH MỤC CÁC BẢNG
• 3. DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• 4. Lựa chọn đề tài
• 5. Mục tiêu nghiên cứu
• 6. Phạm vi nghiên cứu
• 7. Ý nghĩa và đóng góp của nghiên cứu
• 8. Phương pháp nghiên cứu
• 9. Bố cục luận văn
• 10. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 10.1. Tổng quan bài toán nghiên cứu
• 10.2. Tổng quan thuật toán sử dụng cho nghiên cứu
• 10.3. Hạn chế của các nghiên cứu trước đây
• 11. Khái niệm thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)
• 11.1. Cảm hứng từ thuật toán (GWO)
• 11.2. Mô hình toán học và thuật toán (GWO)
• 11.2.1. Hệ thống phân cấp xã hội
• 11.2.2. Bao vây con mồi
• 11.2.3. Săn bắt con mồi
• 11.2.4. Tấn công con mồi (khai thác)
• 11.2.5. Tìm kiếm con mồi (thăm dò)
• 11.3. Phương pháp tối ưu hóa
• 12. TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU
• 12.1. Khái niệm vấn đề năng lượng
• 12.2. Khái niệm vấn đề tiện nghi nhiệt
• 12.3. Hàm mục tiêu bài toán
• 12.4. Trường hợp case study 1
• 12.4.1. Giới thiệu tòa nhà và hệ thống HVAC
• 12.4.2. Mô phỏng tòa nhà
• 12.4.3. Dữ liệu phân tích tòa nhà
• 12.4.4. Kết quả phân tích tòa nhà
• 12.5. Trường hợp case study 2. Tòa nhà văn phòng: “LIM TOWER 3”
• 12.5.1. Giới thiệu tòa nhà và hệ thống HVAC
• 12.5.2. Mô phỏng tòa nhà
• 12.5.3. Dữ liệu phân tích toàn nhà
• 12.5.4. Kết quả phân tích tòa nhà
• 13. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng hệ thống HVAC

Hệ thống HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì môi trường sống thoải mái trong các tòa nhà. Tuy nhiên, mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống này thường rất cao, gây áp lực lên nguồn tài nguyên và môi trường. Việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn góp phần bảo vệ môi trường. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp tối ưu hóa hiện đại, bao gồm việc sử dụng mạng nơron và thuật toán GWO.

1.1. Khái niệm về hệ thống HVAC và tầm quan trọng

Hệ thống HVAC là một phần thiết yếu trong các tòa nhà hiện đại, giúp điều chỉnh nhiệt độ và chất lượng không khí. Việc hiểu rõ về hệ thống này là cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.

1.2. Tình hình tiêu thụ năng lượng hiện nay

Theo các nghiên cứu, hệ thống HVAC chiếm một phần lớn trong tổng mức tiêu thụ năng lượng của tòa nhà. Việc phân tích tình hình tiêu thụ năng lượng hiện tại sẽ giúp xác định các điểm cần cải thiện.

II. Vấn đề và thách thức trong tối ưu hóa hệ thống HVAC

Mặc dù có nhiều phương pháp tối ưu hóa, nhưng việc áp dụng chúng vào hệ thống HVAC vẫn gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như sự phức tạp trong thiết kế, thay đổi nhu cầu sử dụng và điều kiện môi trường là những yếu tố cần xem xét. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra những thách thức chính và cách thức giải quyết chúng.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống HVAC

Nhiều yếu tố như thiết kế tòa nhà, loại thiết bị và cách thức vận hành có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống HVAC. Việc phân tích các yếu tố này là cần thiết để tìm ra giải pháp tối ưu.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng công nghệ mới

Việc áp dụng công nghệ mới như mạng nơron và thuật toán GWO vào hệ thống HVAC có thể gặp khó khăn do thiếu dữ liệu hoặc sự phức tạp trong việc tích hợp. Cần có các nghiên cứu cụ thể để vượt qua những thách thức này.

III. Phương pháp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng bằng mạng nơron

Mạng nơron nhân tạo (ANN) là một công cụ mạnh mẽ trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Bằng cách mô phỏng các mối quan hệ phức tạp giữa các biến, ANN có thể dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống HVAC. Nghiên cứu này sẽ trình bày cách thức hoạt động của ANN trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

3.1. Cách thức hoạt động của mạng nơron trong tối ưu hóa

Mạng nơron hoạt động dựa trên việc học từ dữ liệu đầu vào để đưa ra dự đoán chính xác. Việc áp dụng ANN vào hệ thống HVAC giúp cải thiện khả năng dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng mạng nơron

Việc sử dụng mạng nơron trong tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng xử lý dữ liệu lớn và tìm ra các mẫu ẩn trong dữ liệu, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hơn.

IV. Ứng dụng thuật toán GWO trong tối ưu hóa hệ thống HVAC

Thuật toán Sói Xám (GWO) là một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ, có khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu trong không gian lớn. Nghiên cứu này sẽ trình bày cách thức GWO được áp dụng để tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong hệ thống HVAC.

4.1. Nguyên lý hoạt động của thuật toán GWO

GWO mô phỏng hành vi săn mồi của sói xám để tìm kiếm giải pháp tối ưu. Nguyên lý này giúp thuật toán có khả năng tìm kiếm hiệu quả trong không gian giải pháp.

4.2. Kết quả đạt được khi áp dụng GWO

Khi áp dụng GWO vào hệ thống HVAC, nghiên cứu đã ghi nhận sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng so với các phương pháp truyền thống.

V. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp tối ưu hóa GWO-ANN vào một số tòa nhà thực tế tại Việt Nam. Kết quả cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong việc giảm tiêu thụ năng lượng và nâng cao tiện nghi cho người sử dụng. Những ứng dụng này có thể được mở rộng ra nhiều tòa nhà khác trong tương lai.

5.1. Kết quả từ các case study thực tế

Các case study cho thấy việc áp dụng GWO-ANN đã giúp giảm tiêu thụ năng lượng từ 15-30%, đồng thời nâng cao sự hài lòng của người sử dụng.

5.2. Tiềm năng ứng dụng trong tương lai

Phương pháp tối ưu hóa này có tiềm năng lớn trong việc áp dụng cho nhiều loại hình tòa nhà khác nhau, từ văn phòng đến nhà ở, nhằm giảm thiểu tác động đến môi trường.

VI. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng hệ thống HVAC bằng mạng nơron và thuật toán GWO là một giải pháp hiệu quả. Tương lai của nghiên cứu này có thể mở ra nhiều hướng đi mới trong việc phát triển các công nghệ tiết kiệm năng lượng cho tòa nhà.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự kết hợp giữa GWO và ANN mang lại hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, đồng thời nâng cao tiện nghi cho người sử dụng.

6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng ứng dụng của GWO-ANN trong các lĩnh vực khác như quản lý năng lượng và phát triển công nghệ xanh.