节能健康建筑的通风与温度控制：一种可微 PDE 方法
系统与控制
2024-03-15 v1 系统与控制
摘要
在本文中，我们引入了一种新颖的建筑学习与控制框架，侧重于通风和热管理以提高能源效率。我们通过两个案例研究验证了所提框架在系统模型学习中的性能：一项侧重于温度和 CO2 场联合学习的合成研究，以及一项用于 CO2 场学习的真实世界数据集应用。对于建筑控制，我们证明了所提框架能够优化控制动作并在维持舒适健康的室内环境的同时显著降低能源成本。与现有的传统方法（基于 ODE 模型的优化方法和强化学习）相比，我们的方法能够显著降低能耗，同时保证所有安全关键的空气质量和控制约束。有前景的未来研究方向包括通过精确估计室内环境中的气流场来验证和改进所提 PDE 模型。此外，将不确定性建模纳入 HVAC 控制的 PDE 框架中，为提高建筑 HVAC 系统管理的效率和可靠性提供了契机。
引用
@article{arxiv.2403.08996,
title = {Ventilation and Temperature Control for Energy-efficient and Healthy Buildings: A Differentiable PDE Approach},
author = {Yuexin Bian and Xiaohan Fu and Rajesh K. Gupta and Yuanyuan Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08996},
year = {2024}
}