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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13333v2
• Date: Wed, 15 Nov 2023 04:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 20:12:56.774345
• Title: Energy Optimization for HVAC Systems in Multi-VAV Open Offices: A Deep Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 複数VAVオープンオフィスにおけるHVACシステムのエネルギー最適化 : 深層強化学習アプローチ
• Authors: Hao Wang, Xiwen Chen, Natan Vital, Edward.Duffy, Abolfazl Razi
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.323740171581589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 地球規模のエネルギーの32%以上が商業ビルや住宅ビルで使われており、ビル・エナジー・マネジメント(BEM)への伝統的なアプローチを再検討する必要がある。 商業部門全体のエネルギーコストの約40%をhvacシステムが占めており、少数の制御可能かつアクセス可能な要素のみを使用す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に、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備えた、低複雑さのdrlベースモデルを提案する。 本ソリューションの有効性は,実ビルにおける既存の空調スケジュールに基づくベースラインシステムと比較し,全エネルギー消費と熱快適度を広範囲に分析することにより評価した。 本手法は, 所望温度範囲の最低値(<1%) で, 省エネ効果の37%を達成できることを示す。 性能の優れたネットワークを訓練し、その低複雑さアーキテクチャの多様な条件をカバーするのに5エポック(エポックあたり約7.75分)の合計40分しかかからないため、建築設備、気象条件、占有率などの変更に容易に対応できる。 さらに,制御戦略のスムーズさを強制することにより,HVACユニットの頻繁かつ不快なオン/オフ遷移を抑えることで,システムに対する不快感や潜在的ダメージを回避する。 本モデルの汎用性は, 異なる建築モデルに適用し, 様々な気象条件下で検証した。

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