CINECA IRIS Institutional Research Information System

Performance assessment of data-driven and physical-based models to predict building energy demand in model predictive controls

Mugnini A.
;Coccia G.;Polonara F.;Arteconi A.
2020-01-01
2020
Inglese
ENERGIES
13
12
17
2-s2.0-85090075617
Artificial neural network; Data-driven model; Energy flexibility; Model predictive control; Physical building model
4
info:eu-repo/semantics/article
262
Mugnini, A.; Coccia, G.; Polonara, F.; Arteconi, A.
1 Contributo su Rivista::1.1 Articolo in rivista
none
   This research was funded by the Italian Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca (MIUR) within the framework of PRIN2015 project “Clean Heating and Cooling Technologies for an Energy Efficient Smart Grid”, Prot. 2015M8S2PA.
1.1 Articolo in rivista
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