Kalibrovaný model
byl schopen předpovědět teplotu místnosti průměrnou kvadratickou odchylkou
0,79 °C.
1. Nemělo však zapomí-
nat to, vzhledem redukovanému množství dat klesá schopnost vytvořeného
modelu věrohodně dokumentovat fyzikální realitu. Jednou hlavních neznámých proměnných systému obsazenost
pokojů chování hostů, kteří mají kontrolu nad okny, osvětlením, stíněním nasta-
venou teplotou. rámci projektu byly ložnice koupelna spojeny jedné tepelné
zóny, čímž byla řízena teplota pro obě místnosti současně. tomto případě máme určité znalosti vlastnostech
a chování systému, ale chybí nám kompletní vhled jeho interních procesů.3 Gray-box modelování
Gray-box modelování představuje hybridní přístup, který kombinuje prvky white-
box black-box modelování. Rovněž uvážen vliv gravitační výšky. V
matematických výpočtech navrhují několik zjednodušení, jako použití objemové
propustnosti místo tření, neboť jednotlivé součásti výměníku tepla mohou praco-
vat různou rychlostí, ale stále zpracovávají stejný objem vody.
Článek [16] navrhuje model vodního chlazení, který zaměřuje optimalizaci
chladicího systému prostřednictvím individuálně navržených doladěných chladičů
namísto využití hotového řešení komerčního dodavatele. Cílem tohoto modelu zajistit rychlé
18
. Autoři analyzují uspo-
řádání jednotlivých chladičů (buď sérii, nebo paralelně) při různých rozměrech po-
trubí, kterém proudí chladící kapalina.
I když máme pouze omezený přehled vnitřních mechanismech vztazích mezi
proměnnými, analýza vnitřních stavů modelu nám poskytuje možnost pochopit, jak
vstupní změny ovlivňují chování systému. Dalším klíčovým
krokem jejich návrhu optimalizace samotných výměníků tepla použití sério-
vého uspořádání chladičů, které umožňuje snížit jejich počet. Tento
model výhodnou kombinací přesnosti jednoduchosti, nevyžaduje obrovské množ-
ství dat pro každou proměnnou rovnici, ale přesto efektivní poskytuje přesnější
pochopení systému, než při black-box modelování. Důležitým aspektem
tohoto systému také přesné určení rozložení toků síti množství vody do-
dávané jednotlivých chladicích zařízení.mulaci teploty reálném prostředí byl použit softwar TRNSYS spolu databází,
která byla vytvořena základě několikaletých měření inteligentního systému insta-
lovaného pokoji. Tímto způsobem gray-box modelování
umožňuje modeláři redukce souboru celkových dat. Model využívá data o
aktuální teplotě, stavu oken, ventilaci, teplotách sousedních místnostech pově-
trnostních podmínkách. Vzhledem použití white-box modelu bylo nutné provést
kalibraci, která optimalizovala parametry konstrukce modelu
