論文の概要: MILP-based Imitation Learning for HVAC control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00286v1
- Date: Tue, 1 Dec 2020 06:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-01 06:32:00.713313
- Title: MILP-based Imitation Learning for HVAC control
- Title（参考訳）: HVAC制御のためのMILPに基づく模倣学習
- Authors: Huy Truong Dinh and Daehee Kim
- Abstract要約: 予測情報を用いずにHVACシステムを制御するMILPを用いた模倣学習手法を提案する。
提案するコントローラは,MILPソルバによってラベル付けされたデータに履歴データを用いてトレーニングしたディープニューラルネットワーク(DNN)である。
MILPを用いた模擬学習の性能は, 時間当たりの消費電力, 日当たりのエネルギーコスト, 熱的快適性の観点から, 予測に基づくMILP法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.342658286826597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To optimize the operation of a HVAC system with advanced techniques such as
artificial neural network, previous studies usually need forecast information
in their method. However, the forecast information inevitably contains errors
all the time, which degrade the performance of the HVAC operation. Hence, in
this study, we propose MILP-based imitation learning method to control a HVAC
system without using the forecast information in order to reduce energy cost
and maintain thermal comfort at a given level. Our proposed controller is a
deep neural network (DNN) trained by using data labeled by a MILP solver with
historical data. After training, our controller is used to control the HVAC
system with real-time data. For comparison, we also develop a second method
named forecast-based MILP which control the HVAC system using the forecast
information. The performance of the two methods is verified by using real
outdoor temperatures and real day-ahead prices in Detroit city, Michigan,
United States. Numerical results clearly show that the performance of the
MILP-based imitation learning is better than that of the forecast-based MILP
method in terms of hourly power consumption, daily energy cost, and thermal
comfort. Moreover, the difference between results of the MILP-based imitation
learning method and optimal results is almost negligible. These optimal results
are achieved only by using the MILP solver at the end of a day when we have
full information on the weather and prices for the day.
- Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークのような高度な技術でHVACシステムの動作を最適化するには、従来の研究では予測情報が必要である。
しかし、予測情報は必然的に常にエラーを含むため、hvac動作の性能が低下する。
そこで本研究では, エネルギーコストを低減し, 熱快適性を維持するために, 予測情報を用いずに空調システムを制御するミルプ型模倣学習手法を提案する。
提案するコントローラは,MILPソルバによってラベル付けされたデータに履歴データを用いてトレーニングしたディープニューラルネットワーク(DNN)である。
トレーニング後、コントローラはリアルタイムデータでhvacシステムを制御するために使用されます。
また,予測情報を用いてHVACシステムを制御する第2の予測ベースMILPを開発した。
この2つの手法の性能は、ミシガン州デトロイト市における実際の屋外温度と実日頭価格を用いて検証される。
シミュレーションの結果,MILPを用いた模倣学習の性能は,時間当たりの消費電力,日当たりのエネルギーコスト,熱的快適性などの観点から予測に基づくMILP法よりも優れていることがわかった。
さらに,MILPを用いた模倣学習手法の結果と最適な結果との差はほとんど無視できる。
これらの最適な結果は、一日の天気や価格に関する完全な情報が得られる日の終わりにmilpソルバを使用することによってのみ達成されます。
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