論文の概要: One for Many: Transfer Learning for Building HVAC Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03625v2
- Date: Tue, 20 Oct 2020 01:00:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 04:42:36.377501
- Title: One for Many: Transfer Learning for Building HVAC Control
- Title（参考訳）: 多くの人にとって:HVAC制御構築のためのトランスファーラーニング
- Authors: Shichao Xu, Yixuan Wang, Yanzhi Wang, Zheng O'Neill, Qi Zhu
- Abstract要約: 本稿では,この課題を克服するために,トランスファーラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。
本手法は,ソースビルディング用に訓練されたDRLベースのHVACコントローラを,最小限の労力で目標ビルディング用のコントローラに効果的に転送し,性能を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.78264822089494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The design of building heating, ventilation, and air conditioning (HVAC)
system is critically important, as it accounts for around half of building
energy consumption and directly affects occupant comfort, productivity, and
health. Traditional HVAC control methods are typically based on creating
explicit physical models for building thermal dynamics, which often require
significant effort to develop and are difficult to achieve sufficient accuracy
and efficiency for runtime building control and scalability for field
implementations. Recently, deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a
promising data-driven method that provides good control performance without
analyzing physical models at runtime. However, a major challenge to DRL (and
many other data-driven learning methods) is the long training time it takes to
reach the desired performance. In this work, we present a novel transfer
learning based approach to overcome this challenge. Our approach can
effectively transfer a DRL-based HVAC controller trained for the source
building to a controller for the target building with minimal effort and
improved performance, by decomposing the design of neural network controller
into a transferable front-end network that captures building-agnostic behavior
and a back-end network that can be efficiently trained for each specific
building. We conducted experiments on a variety of transfer scenarios between
buildings with different sizes, numbers of thermal zones, materials and
layouts, air conditioner types, and ambient weather conditions. The
experimental results demonstrated the effectiveness of our approach in
significantly reducing the training time, energy cost, and temperature
violations.
- Abstract（参考訳）: ビルの暖房、換気、空調システム(HVAC)の設計は、建築エネルギー消費の約半分を占め、住民の快適さ、生産性、健康に直接影響を及ぼすため、極めて重要である。
従来のHVAC制御法は通常、熱力学を構築するための明示的な物理モデルを作成することに基づいており、しばしば開発に多大な労力を要し、実行時の制御とフィールド実装のスケーラビリティのために十分な精度と効率を達成するのが困難である。
近年,深部強化学習 (DRL) は,実行時に物理モデルを分析することなく良好な制御性能を提供する,有望なデータ駆動型手法として出現している。
しかし、DRL(および他の多くのデータ駆動学習手法)に対する大きな課題は、所望のパフォーマンスに到達するのに長いトレーニング時間である。
本稿では,この課題を克服するための新しいトランスファー学習手法を提案する。
提案手法は, ニューラルネットワークコントローラの設計を移動可能なフロントエンドネットワークに分解することで, ソースビルディング用に訓練されたDRLベースのHVACコントローラを, 最小限の労力で目標ビルディング用のコントローラに効果的に転送し, 性能を向上させる。
異なる大きさの建物間での移動シナリオ,温度帯の数,材料とレイアウト,空調タイプ,環境条件などについて実験を行った。
実験の結果, トレーニング時間, エネルギーコスト, 温度違反を著しく低減する手法の有効性が示された。
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