MuFlex：面向多栋建筑柔性分析与协调的可扩展物理模型平台
机器学习
2026-03-11 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
随着可再生能源装置渗透率的提升，维持电力系统平衡需要来自建筑群聚的需求柔性。强化学习因其无模型特性而广泛应用于建筑控制。开源仿真测试平台对于训练RL智能体以及公平基准测试控制策略至关重要。然而，大多数建筑领域测试平台针对单栋建筑，多栋建筑平台相对有限，通常依赖简化模型（如电阻-电容模型）或数据驱动方法，缺乏充分捕捉物理细节和中间变量的能力，也难以解释控制性能。此外，这些平台常常固定输入、输出和模型格式，限制了其作为跨多样控制情景基准工具的适用性。为此，开发了MuFlex——一个面向多栋建筑柔性协调的可扩展开源平台。MuFlex实现了基于EnergyPlus和Modelica编程的多个详细建筑模型之间的同步信息交换和协同仿真，并遵循最新的OpenAI Gym接口，提供模块化、标准化的RL实现。平台的物理模型能力通过在四栋办公楼上进行需求柔性协调案例研究予以展示，采用Soft Actor-Critic算法。结果表明，在四栋建筑协调下，SAC可将总体峰值需求降低约12%，同时保持室内舒适度，确保电力需求低于阈值。此外，还通过计算基准测试探讨了平台的可扩展性，使用不同规模、模型类型和仿真程序的建筑集群。
引用
@article{arxiv.2508.13532,
title = {MuFlex: A Scalable, Physics-based Platform for Multi-Building Flexibility Analysis and Coordination},
author = {Ziyan Wu and Ivan Korolija and Rui Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13532},
year = {2026}
}
备注
The platform is released open-source on GitHub: https://github.com/BuildNexusX/MuFlex