面向热舒适与能效的智能建筑控制系统：人工智能辅助技术的系统性综述
人工智能
2021-04-07 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
在大多数国家，由于为满足日益增长的热舒适需求而大量安装供暖、通风与空调（HVAC）系统，建筑运行占总一次能源消耗的很大比例。在维持建筑内舒适条件的同时降低相关能耗是相互冲突的目标，并构成一个需要智能系统设计的典型优化问题。过去十年中，基于人工智能（AI）技术的不同方法已被用于寻找 HVAC 系统能耗与适宜室内舒适度之间的平衡点。本文通过评估这些技术的输出及其在综述文献中的实现，并考察其在维持热舒适条件下提升能效的能力，对用于建筑控制系统的基于 AI 的技术进行了全面深入的系统性综述。这使得我们能够整体审视（1）以节能方式向建筑内用户提供热舒适的复杂性，以及（2）相关的文献资料，以协助该领域的研究人员和专家应对此类挑战。在为能耗与舒适控制开发的 20 种 AI 工具中，具备识别与识别模式、优化、预测控制等功能。基于本工作的发现，AI 技术在建筑控制中的应用是一个有前景的研究领域且仍在进行中，即基于 AI 的控制性能尚不完全令人满意。这主要部分归因于这些算法通常需要大量高质量真实世界数据，而建筑领域或更确切地说能源领域缺乏此类数据。
引用
@article{arxiv.2104.02214,
title = {Intelligent Building Control Systems for Thermal Comfort and Energy-Efficiency: A Systematic Review of Artificial Intelligence-Assisted Techniques},
author = {Ghezlane Halhoul Merabet and Mohamed Essaaidi and Mohamed Ben Haddou and Basheer Qolomany and Junaid Qadir and Muhammad Anan and Ala Al-Fuqaha and Mohamed Riduan Abid and Driss Benhaddou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02214},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2006.12559