Onzekerheidskwantificatie voor klimaatcontrole in gebouwen

Geavanceerde strategieën voor gebouwklimaatbeheersing geven de mogelijkheid om energie te besparen en tegelijkertijd de energievraag af te stemmen op het aanbod van duurzame energie. De invoer voor deze automatische algoritmen, zoals weersvoorspellingen en de prijs en beschikbaarheid van hernieuwbare energie, zijn echter niet exact gekend op het moment dat beslissingen genomen dienen te worden, en dit komt bovenop de parameteronzekerheid en modelfouten van de voorstelling van het gebouw. Als gevolg hiervan moet het betreffende algoritme in staat zijn om onzekere invoer te verwerken en uitvoeronzekerheid te beschrijven. Het negeren van deze onzekerheden is het negeren van het risico dat erachter schuilt. Robuuste optimalisatietechnieken zijn methoden die rekening houden met de verscheidenheid van de doelfunctie en waarmee doorgaans een parameter kan worden ingesteld om te beslissen hoeveel risico er moet worden getolereerd. Dit project onderzoekt de verschillende wiskundige en algoritmische opties op het gebied van rekennauwkeurigheid en efficiëntie, waarbij wordt gestreefd om rekening te houden met alle onzekerheden.