基于机器学习模型预测控制的物联网建筑能耗优化框架
系统与控制
2024-08-27 v1 机器学习
系统与控制
摘要
本研究提出了一种基于机器学习的模型预测控制（MPC）方法，通过采用物联网（IoT）框架来控制空气处理机组（AHU）系统。所提出的框架利用人工神经网络（ANN）实时提供考虑建筑信息和扰动的动态线性热模型参数，从而促进AHU系统的实用MPC。该框架允许用户为闭环控制系统建立新的设定点，使得在最小化AHU使用的情况下，能够根据个人需求定制热环境。实验结果表明，所提出的基于机器学习的MPC-IoT框架具有成本效益，与基于时钟的手动控制器相比，实现了57.59%的电力消耗降低，同时保持了高水平的用户满意度。该框架即使在建筑信息有限的传统系统中也展现出卓越的灵活性和有效性，使其成为提高既有建筑能效和用户舒适度的实用且有价值的解决方案。
引用
@article{arxiv.2408.13294,
title = {An IoT Framework for Building Energy Optimization Using Machine Learning-based MPC},
author = {Aryan Morteza and Hosein K. Nazari and Peyman Pahlevani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13294},
year = {2024}
}