Assessment of heating control using prediction in heat pump technology

Předkládaná bakalářská práce je zaměřena na regulaci vytápění budov pomocí tepelného čerpadla s využitím predikce. Cílem práce je zjištění, zda je neuronová síť schopná naučit se fyzikální principy při vytápění budovy tepelným čerpadlem a následné vyhodnocení simulace. Hlavními body této práce je provedení rešerše na problematiku regulace vytápění budov s využitím predikce, následná analýza dostupných dat z reálné provozní situace, vytvoření parametrické simulace regulace vytápění vybraného objektu pomocí tepelného čerpadla s predikcí a na závěr vyhodnocení simulace regulace vytápění kontextu reálných dat.ObhájenoThe present bachelor thesis is focused on the regulation of building heating using a heat pump with the use of prediction. The aim of the thesis is to determine whether a neural network is capable of learning the physical principles involved in heating a building with a heat pump and then evaluating the simulation. The main points of this work are to conduct a research on the problem of building heating control using prediction, then to analyze the available data from a real operational situation, to create a parametric simulation of heating control of a selected building using a heat pump with prediction, and finally to evaluate the heating control simulation in the context of real data