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Building forecasting tramite ML integrando database simulati e monitorati
Parole chiave BUILDING AUTOMATION, BUILDING SIMULATION, MACHINE LEARNING
Riferimenti GIACOMO CHIESA
Riferimenti esterni Possibile correlatore industriale
Gruppi di ricerca ETD
Tipo tesi RICERCA/SPERIMENTALE
Descrizione L'applicazione di algoritmi di forecasting nell'ambito edilizio per stimare temperature o consumi degli edifici è sempre più diffuso, tuttavia la mancanza di dati di monitoraggio storici iniziali crea un evidente distacco tra l'applicabilità degli attuali modelli industriali - soprattutto per gli edifici in free-running - e i dati a disposizione. Tuttavia, nuove piattaforme di simulazione dinamica degli edifici, includendo real weather e con la possibilità di calibrare in modalità semi automatica i modelli possono essere utilizzate per iniziare la fase di feed degli strumenti di ML permettendo con pochi mesi/settimane di dati una prima applicazione. Il tesista dovrà sviluppare una modalità per progressivamente sostituire tali dati con i dati monitorati man mano che saranno disponibili. L'applicazione sarà testata su edifici reali, monitorati in cloud, per cui sono disponibili dati storici sufficienti a testare l'approccio (2 anni). Il lavoro si inserisce nell'ambito di due progetti EU H2020 (EDYCE e PRELUDE)
Conoscenze richieste ML algorithm, building monitoring/variables
Scadenza validita proposta 01/10/2025
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