HVAC Digital Twin for Control Design
Overview
In this session, MathWorks engineers will demonstrate how to leverage a digital twin of an HVAC system to design and test HVAC control systems. Tuning of single and multi-zone control systems using optimization will be demonstrated for traditional control design. Additionally, AI-based reinforcement learning approaches will be demonstrated to design a smart thermostat algorithm to minimize energy while satisfying specified comfort boundaries.
Highlights
- Leveraging digital twin of HVAC systems for control design
- Optimizing HVAC control gains for performance
- Using AI-based approaches for smart thermostat training
Website auswählen
Wählen Sie eine Website aus, um übersetzte Inhalte (sofern verfügbar) sowie lokale Veranstaltungen und Angebote anzuzeigen. Auf der Grundlage Ihres Standorts empfehlen wir Ihnen die folgende Auswahl: .
Sie können auch eine Website aus der folgenden Liste auswählen:
So erhalten Sie die bestmögliche Leistung auf der Website
Wählen Sie für die bestmögliche Website-Leistung die Website für China (auf Chinesisch oder Englisch). Andere landesspezifische Websites von MathWorks sind für Besuche von Ihrem Standort aus nicht optimiert.
Amerika
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europa
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asien-Pazifik
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)