論文の概要: Zero-Shot Building Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14191v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 17:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 14:29:01.437508
• Title: Zero-Shot Building Control
• Title（参考訳）: ゼロショットビル制御
• Authors: Scott R. Jeen, Jonathan M. Cullen
• Abstract要約: 強化学習(RL)による制御は、建築エネルギー効率を著しく向上させることが示されている。 既存のソリューションでは、世界中のすべての建物で入手するのに非常に高価なシミュレーターを事前訓練する必要がある。 システム識別とモデルベースRLのアイデアを組み合わせることで,建物を安全かつゼロショットで制御できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heating and cooling systems in buildings account for 31% of global energy use, much of which are regulated by Rule Based Controllers (RBCs) that neither maximise energy efficiency nor minimise emissions by interacting optimally with the grid. Control via Reinforcement Learning (RL) has been shown to significantly improve building energy efficiency, but existing solutions require pre-training in simulators that are prohibitively expensive to obtain for every building in the world. In response, we show it is possible to perform safe, zero-shot control of buildings by combining ideas from system identification and model-based RL. We call this combination PEARL (Probabilistic Emission-Abating Reinforcement Learning) and show it reduces emissions without pre-training, needing only a three hour commissioning period. In experiments across three varied building energy simulations, we show PEARL outperforms an existing RBC once, and popular RL baselines in all cases, reducing building emissions by as much as 31% whilst maintaining thermal comfort.
• Abstract（参考訳）: 建物の暖房・冷却システムは世界のエネルギー消費の31%を占めており、そのほとんどはルール・ベース・コントローラ(rbcs)によって規制されており、電力効率を最大化したり、電力排出を最小限に抑えることもできない。 強化学習(RL)による制御は、建築エネルギー効率を著しく向上させることが示されているが、既存のソリューションでは、世界中の建物で入手するのに著しくコストがかかるシミュレーターの事前訓練が必要である。 そこで本研究では,システム同定とモデルベースrlを組み合わせることで,建物を安全かつゼロショットで制御できることを示す。 我々はこの組み合わせをPEARL(Probabilistic Emission-Abating Reinforcement Learning)と呼び、事前訓練をせずに3時間の定員を必要とせず、排出を減らすことを示す。 3種類の建築エネルギーシミュレーション実験において、PEARLは既存のRBCを1回は上回り、すべてのケースでRLベースラインが人気であり、熱的快適さを維持しながら、建築排出を31%削減することを示した。

関連論文リスト

• Real-World Data and Calibrated Simulation Suite for Offline Training of Reinforcement Learning Agents to Optimize Energy and Emission in Buildings for Environmental Sustainability [2.7624021966289605]
  本稿では,実オフィスビルにおけるデバイスの実測から抽出した,オープンソースの対話型HVAC制御データセットについて紹介する。 使いやすくするために、私たちのRL環境は、すべてOpenAIのジム環境標準と互換性があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T06:30:07Z)
• Global Transformer Architecture for Indoor Room Temperature Forecasting [49.32130498861987]
  本研究は,多室ビルにおける室内温度予測のためのグローバルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 エネルギー消費を最適化し、HVACシステムに関連する温室効果ガス排出を削減することを目的としている。 本研究は,マルチルームビルにおける室内温度予測にトランスフォーマーアーキテクチャを適用した最初の事例である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:09:32Z)
• Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in Real-World Water Distribution Networks [55.591662978280894]
  本稿では,実世界の配水ネットワーク(WDN)のリアルタイム制御を強化するために,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。 我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。 進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T21:26:16Z)
• Energy Optimization for HVAC Systems in Multi-VAV Open Offices: A Deep Reinforcement Learning Approach [4.323740171581589]
  HVACシステムは商業部門の総エネルギーコストの約40%を占めている。 オープンプランオフィスのHVACエネルギー最適化のためのマルチインプットマルチアウトプットアーキテクチャを用いた低複雑さDRLモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T07:27:31Z)
• MERLIN: Multi-agent offline and transfer learning for occupant-centric energy flexible operation of grid-interactive communities using smart meter data and CityLearn [0.0]
  ビルの脱炭は, 送電網の信頼性に新たな課題をもたらす。 我々は,MERLINフレームワークを提案し,CityLearnの現実的なグリッド・インタラクティブな住宅コミュニティのデジタルツインを利用する。 電池の独立型RL制御器は、個々の建物に対するポリシーを調整することによって、基準よりも建物や地区レベルが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T21:37:14Z)
• Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
  本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。 特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:18:58Z)
• Low Emission Building Control with Zero-Shot Reinforcement Learning [70.70479436076238]
  強化学習(RL)による制御は、建築エネルギー効率を著しく向上させることが示されている。 我々は、ゼロショットビルディング制御と呼ばれるパラダイムを優先せずに、排出削減ポリシーを得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T17:13:25Z)
• Development of a Soft Actor Critic Deep Reinforcement Learning Approach for Harnessing Energy Flexibility in a Large Office Building [0.0]
  本研究は,Soft Actor Critic'(SAC)に基づくDeep Reinforcement Learning(DRL)の新規適用と研究に関するものである。 SACは、連続的なアクションスペースを処理できるモデルフリーのDRL技術です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-25T10:33:35Z)
• Controlling Rayleigh-B\'enard convection via Reinforcement Learning [62.997667081978825]
  固定外熱勾配下での対流熱交換を抑制または促進するための効果的な制御戦略の同定は、重要な基本的かつ技術的問題である。 本研究では,最先端の強化学習(RL)アルゴリズムに基づく新しい手法を提案する。 我々のRL制御は導電系を安定させ、対流の開始をレイリー数にすることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T16:39:25Z)
• NeurOpt: Neural network based optimization for building energy management and climate control [58.06411999767069]
  モデル同定のコストを削減するために,ニューラルネットワークに基づくデータ駆動制御アルゴリズムを提案する。 イタリアにある10の独立したゾーンを持つ2階建ての建物で、学習と制御のアルゴリズムを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T00:51:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。