論文の概要: Model-assisted Learning-based Framework for Sensor Fault-Tolerant Building HVAC Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14144v1
• Date: Sun, 27 Jun 2021 05:03:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 17:41:14.719734
• Title: Model-assisted Learning-based Framework for Sensor Fault-Tolerant Building HVAC Control
• Title（参考訳）: センサフォールトトレラントビルディングHVAC制御のためのモデル支援学習フレームワーク
• Authors: Shichao Xu, Yangyang Fu, Yixuan Wang, Zheng O'Neill and Qi Zhu
• Abstract要約: 本稿では,センサフォールトトレラントHVAC制御のための新しい学習フレームワークを提案する。 本研究は,1)センサ故障の可能性を考慮した温度予測,2)精度評価に基づく提案の1つの選択,3)選択した温度推定による強化学習の3つの深層学習ベースコンポーネントを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6246169665063634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As people spend up to 87% of their time indoors, intelligent Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems in buildings are essential for maintaining occupant comfort and reducing energy consumption. Those HVAC systems in modern smart buildings rely on real-time sensor readings, which in practice often suffer from various faults and could also be vulnerable to malicious attacks. Such faulty sensor inputs may lead to the violation of indoor environment requirements (e.g., temperature, humidity, etc.) and the increase of energy consumption. While many model-based approaches have been proposed in the literature for building HVAC control, it is costly to develop accurate physical models for ensuring their performance and even more challenging to address the impact of sensor faults. In this work, we present a novel learning-based framework for sensor fault-tolerant HVAC control, which includes three deep learning based components for 1) generating temperature proposals with the consideration of possible sensor faults, 2) selecting one of the proposals based on the assessment of their accuracy, and 3) applying reinforcement learning with the selected temperature proposal. Moreover, to address the challenge of training data insufficiency in building-related tasks, we propose a model-assisted learning method leveraging an abstract model of building physical dynamics. Through extensive numerical experiments, we demonstrate that the proposed fault-tolerant HVAC control framework can significantly reduce building temperature violations under a variety of sensor fault patterns while maintaining energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 屋内で最大87%の時間を過ごすため、建物内のインテリジェントな暖房、換気、空調システム(HVAC)は、居住環境の維持とエネルギー消費の削減に不可欠である。 現代のスマートビルの空調システムは、リアルタイムセンサーによる読み取りに依存している。 このような異常なセンサ入力は、室内環境要件(例えば、温度、湿度など)に違反する可能性がある。 エネルギー消費の増加です HVAC制御を構築するための文献において多くのモデルベースアプローチが提案されているが、その性能を保証するための正確な物理モデルを開発することはコストがかかる。 本研究では, センサフォールトトレラントなHVAC制御のための新しい学習フレームワークを提案する。1) センサフォールトを考慮した温度提案を生成するための深層学習ベースの3つのコンポーネント,2) 精度の評価に基づく提案の1つを選択する,3) 選択した温度提案による強化学習を適用する。 さらに,建築関連課題におけるデータ不足の訓練の課題に対処するために,物理力学構築の抽象モデルを活用したモデル支援学習手法を提案する。 大規模数値実験により,提案する耐故障性hvac制御フレームワークは,エネルギー効率を維持しつつ,様々なセンサ故障パターン下での建築温度違反を著しく低減できることを実証した。

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