Energy Optimization for HVAC Systems in Multi-VAV Open Offices: A Deep Reinforcement Learning Approach

要約

世界のエネルギーの 32% 以上が商業用建物と住宅用建物で使用されているため、建物エネルギー管理 (BEM) に対する従来のアプローチを再検討することが急務となっています。
HVAC システムは商業部門の総エネルギーコストの約 40% を占めており、オープンプランのオフィスの HVAC エネルギー最適化のために、多入力多出力アーキテクチャを備えた複雑性の低い DRL ベースのモデルを提案します。
制御可能でアクセス可能ないくつかの要因。
当社のソリューションの有効性は、実際の建物の既存の HVAC スケジュールに基づくベースライン システムと比較した、全体的なエネルギー消費量と温熱快適性レベルの広範な分析を通じて評価されます。
この比較は、私たちの方法が作業時間中の望ましい温度範囲の違反を最小限に抑えながら (1% 未満)、エネルギー消費を 37% 節約できることを示しています。
優れたパフォーマンスを備え、複雑さの低いアーキテクチャのさまざまな条件をカバーするネットワークをトレーニングするには、5 エポックで合計 40 分しかかかりません (エポックあたり約 7.75 分)。
したがって、建物の設定、気象条件、占有率などの変化に容易に適応します。さらに、制御戦略のスムーズさを強化することで、HVAC ユニットの頻繁で不快なオン/オフの切り替えを抑制し、占有者の不快感や潜在的な損害を回避します。
システムに。
私たちのモデルの一般性は、さまざまな建築モデルやさまざまな気象条件に適用することで検証されます。

要約(オリジナル)

With more than 32% of the global energy used by commercial and residential buildings, there is an urgent need to revisit traditional approaches to Building Energy Management (BEM). With HVAC systems accounting for about 40% of the total energy cost in the commercial sector, we propose a low-complexity DRL-based model with multi-input multi-output architecture for the HVAC energy optimization of open-plan offices, which uses only a handful of controllable and accessible factors. The efficacy of our solution is evaluated through extensive analysis of the overall energy consumption and thermal comfort levels compared to a baseline system based on the existing HVAC schedule in a real building. This comparison shows that our method achieves 37% savings in energy consumption with minimum violation (<1%) of the desired temperature range during work hours. It takes only a total of 40 minutes for 5 epochs (about 7.75 minutes per epoch) to train a network with superior performance and covering diverse conditions for its low-complexity architecture; therefore, it easily adapts to changes in the building setups, weather conditions, occupancy rate, etc. Moreover, by enforcing smoothness on the control strategy, we suppress the frequent and unpleasant on/off transitions on HVAC units to avoid occupant discomfort and potential damage to the system. The generalizability of our model is verified by applying it to different building models and under various weather conditions.

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