为获得最优经济成本而自动调谐建筑 MPC 控制器
系统与控制
2026-05-05 v2 机器学习
系统与控制
最优化与控制
摘要
需求侧管理 (DSM) 项目引入了复杂定价，需高级控制来实现成本最小化。模型预测控制 (MPC) 提供了解决方案，但其性能取决于合适的超参数调谐。我们提议使用受约束贝叶斯优化 (CONFIG) 来自动化这一过程。在案例研究中，我们优化后的 MPC 将电费成本降低 26.90%，显著优于基于规则的控制器；相较于手动调谐的 MPC，节省 17.46%。进一步分析真实合同显示，最优的 DSM 项目选择可将月账单降低最高 20.18%，表明这一数据驱动方法为消费者实现显著节省提供了途径。
引用
@article{arxiv.2501.10859,
title = {What price to pay? Auto-tuning a building MPC controller for optimal economic cost},
author = {Jiarui Yu and Jicheng Shi and Wenjie Xu and Colin N. Jones},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10859},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 5 figures