面向智能基础设施能效的博弈论框架之设计、基准测试与可解释性分析

本文提出一种游戏化方法,作为智能建筑基础设施的新颖框架,旨在促使人类居住者重新考量个人能源使用并对其环境产生积极影响。在信息物理系统背景下,人类交互是任何智能建筑技术实现中的核心组成部分与考量。研究表明,采用以人为中心的建筑服务与设施可提升这些面向建筑能耗控制的信息物理系统的运行效率。我们引入一种以博弈论框架形式的策略,其通过创建接口将人类在环建模纳入其中,使建筑管理者能与居住者交互并潜在地激励节能行为。先前关于博弈论分析的工作通常依赖于每个个体智能体的效用函数先验已知的假设。相反,我们提出一种用于基准测试的新颖效用学习框架,该框架采用对居住者节能行动的稳健估计。为改进预测性能,我们通过利用深度双向循环神经网络扩展该效用学习方案。将所提方法用于从居住者针对房间照明等资源的行为中收集的数据,我们预测能源资源使用模式以展示方法的预测性能。我们的研究结果表明,我们能对居住者能源资源使用真值实现高度准确的表征。我们还利用 graphical lasso 与 granger causality 算法展示了数据集中关于人类能源使用决策的内在可解释性。最后,我们开源了与能源博弈论框架相关的去标识化高维数据。