基于混合系统 LBMPC 的节能建筑暖通空调控制
最优化与控制
2012-04-23 v1 机器学习
系统与控制
摘要
提高供暖、通风和空调（HVAC）系统的能源效率具有实现巨大经济和社会效益的潜力。本文涉及建筑级 HVAC 系统混合系统模型的系统辨识，以及随后使用基于学习的模型预测控制（LBMPC）的混合系统公式对其进行控制。此处，“学习”指的是对混合系统模型进行更新，以纳入由于人员占用、太阳辐射效应、室外空气温度（OAT）和设备产生的加热效应，此外还包括低级控制中固有的积分器动态。尽管我们进行了重大的模型简化，但使用该模型的相应控制器能够在实验中实现能源使用的大幅减少，且未降低人员舒适度。以此方式，我们证明了所作模型简化的合理性。最后，我们展示了在建筑 HVAC 测试平台上进行的实验结果，结果显示平均每天节省 1.5MWh 能源（p = 0.002），其 95% 置信区间为每天节省 1.0MWh 至 2.1MWh 能源。
引用
@article{arxiv.1204.4717,
title = {Energy-Efficient Building HVAC Control Using Hybrid System LBMPC},
author = {Anil Aswani and Neal Master and Jay Taneja and Andrew Krioukov and David Culler and Claire Tomlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.4717},
year = {2012}
}