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20th International conference on Intelligent Computing, ICIC 2024

20th International Conference on Intelligent Computing, ICIC...

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20th International conference on Intelligent Computing, ICIC 2024

ISBN: (纸本)9789819756919

the proceedings contain 617 papers. the special focus in this conference is on Intelligent Computing. the topics include: Contrastive Learning for Silent Face Liveness Detection Based on A Hybrid Framework;BS2CL: Balanced Self-supervised Contrastive Learning for thyroid Cytology Whole Slide Image Multi-classification;unsupervised Domain Adaptation Method for Medical Image Segmentation Using Fourier Feature Decoupling and Multi-scale Feature Fusion;LVMUM: Toward Open-World Object Detection with Large Vision Models and Unsupervised modeling;Implementation and Application of Violence Detection system Based on Multi-head Attention and LSTM;GFFNet: An Efficient Image Denoising Network with Group Feature Fusion;End-to-End Object Detection with YOLOF;BiRGAN: Bi-directional Deep Image Retargeting;MulTIR: Deep Multi-Target Image Retargeting;PAAM (Parameter-free Attentional Aggregation Model);FRFT Domain Watermarking Algorithm Based on GA Adaptive optimization;joint Semantic Feature and Optical Flow Learning for Automatic Echocardiography Segmentation;FMUnet: Frequency Feature Enhancement Multi-level U-Net for Low-Dose CT Denoising with a Real Collected LDCT Image Dataset;research on Intelligent Recognition Algorithm of Container Numbers in Ports Based on Deep Learning;Dr-SAM: U-Shape Structure Segment Anything Model for Generalizable Medical Image Segmentation;aerial Multi-object Tracking via Information Weighting;optimization Method for Fractal Image Compression Based on Self-similarity Evaluation and Gradient Bisection Algorithm;DiffGIC: Diffusion Prior Based Null-Space Correction for High Resolution Grayscale Image Colorization;chinese Character Image Inpainting with Skeleton Extraction and Adversarial Learning;the Weakly Supervised Network of Hierarchical Attention Mechanism for Fine-Grained Classification;CS-KD: Confused Sample Knowledge Distillation for Semantic Segmentation of Aerial Imagery;CD-Font: One-Shot Font Generation via Conditional Diffusion Model with Disent

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20th International conference on Intelligent Computing, ICIC 2024

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ISBN: (纸本)9789819755998

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DATA-DRIVEN modeling OF BOREHOLE thERMAL ENERGY STORAGE (BTES) FOR OPERATIONAL optimization OF RENEWABLE HEAT PRODUCTION systemS 37

DATA-DRIVEN MODELING OF BOREHOLE THERMAL ENERGY STORAGE (BTE...

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37th International conference on Efficiency, Cost, optimization, Simulation and Environmental Impact of Energy systems, ECOS 2024

作者： Gernandt, Hannes Hagemann, Willem Krenzlin, Franziska Schiffer, Johannes Fraunhofer Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geothermie IEG Gulbener Straße 23 Cottbus03046 Germany IMACM Bergische Universität Wuppertal Gaußstraße 20 Wuppertal42119 Germany FG Regelungs- und Netzleittechnik Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg Siemens-Halske-Ring 14 Cottbus03046 Germany

ISBN: (纸本)9798331307660

the utilization of underground thermal energy storage (UTES) systems, such as borehole thermal energy storage (BTES) systems plays a crucial role in the decarbonization of district heating. To ensure high performance and operation efficiency under the condition of a robust system operation, heat supply systems require advanced control and operation strategies including the operation of the thermal storage systems. the focus of our operational optimization lies on the heat production side, comprising a BTES and diverse heat sources, buffer storage systems and heat pumps. We utilize a nonlinear model of the heating network that explicitly integrates mass flows and temperatures instead of solely relying on heat flow considerations. the advantage of this more detailed consideration is that realistic constraints on temperatures and mass flows can be easily incorporated into the model. A major challenge in such realistic modeling is the correct representation of the temperature dynamics of thermal storage components, especially when the storage parameters are unknown and only limited input-output data are available. In this work, we propose a novel method leading to a reduced surrogate model of the BTES temperature dynamics that can be directly included in the optimization or control algorithms. the resulting data-based surrogate model captures the fundamental dynamics while being deployable to operational optimization and system control algorithms. In particular, we employ a Python-based operational optimization process of a theoretical system setup using Pyomo. In conclusion, the presented storage modeling approach is a first step towards a broad variety of system configurations including different UTES types. © 2024 37th International conference on Efficiency, Cost, optimization, Simulation and Environmental Impact of Energy systems, ECOS 2024. All rights reserved.

关键词： Buffer storage

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20th International Conference on Intelligent Computing, ICIC...

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20th International conference on Intelligent Computing, ICIC 2024

ISBN: (纸本)9789819755875

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