論文の概要: Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo Tree Search control based on physics-informed neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03365v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 09:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 15:34:21.307988
• Title: Demand response for residential building heating: Effective Monte Carlo Tree Search control based on physics-informed neural networks
• Title（参考訳）: 住宅の暖房に対する需要応答:物理インフォームドニューラルネットワークに基づく効率的なモンテカルロ木探索制御
• Authors: Fabio Pavirani, Gargya Gokhale, Bert Claessens, Chris Develder
• Abstract要約: 需要応答(DR)による建物内のエネルギー消費の制御は、世界的な二酸化炭素排出量の削減と気候変動の抑制のためにますます重要になっている。 この分野の最近の研究は、モデルベース制御(例えば、モデル予測制御(MPC)や、実用的なDRアルゴリズムを実装するためのモデルフリー強化学習(RL)に重点を置いている。 本稿では,要求応答構築のためのMCTSについて検討し,DR制御問題に対する候補として有望であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.573008040057806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controlling energy consumption in buildings through demand response (DR) has become increasingly important to reduce global carbon emissions and limit climate change. In this paper, we specifically focus on controlling the heating system of a residential building to optimize its energy consumption while respecting user's thermal comfort. Recent works in this area have mainly focused on either model-based control, e.g., model predictive control (MPC), or model-free reinforcement learning (RL) to implement practical DR algorithms. A specific RL method that recently has achieved impressive success in domains such as board games (go, chess) is Monte Carlo Tree Search (MCTS). Yet, for building control it has remained largely unexplored. Thus, we study MCTS specifically for building demand response. Its natural structure allows a flexible optimization that implicitly integrate exogenous constraints (as opposed, for example, to conventional RL solutions), making MCTS a promising candidate for DR control problems. We demonstrate how to improve MCTS control performance by incorporating a Physics-informed Neural Network (PiNN) model for its underlying thermal state prediction, as opposed to traditional purely data-driven Black-Box approaches. Our MCTS implementation aligned with a PiNN model is able to obtain a 3% increment of the obtained reward compared to a rule-based controller; leading to a 10% cost reduction and 35% reduction on temperature difference with the desired one when applied to an artificial price profile. We further implemented a Deep Learning layer into the Monte Carlo Tree Search technique using a neural network that leads the tree search through more optimal nodes. We then compared this addition with its Vanilla version, showing the improvement in computational cost required.
• Abstract（参考訳）: 需要応答(DR)による建物内のエネルギー消費の制御は、世界的な二酸化炭素排出量の削減と気候変動の抑制のためにますます重要になっている。 本稿では,利用者の快適さを尊重しつつ,エネルギー消費を最適化するために,住宅の暖房システムの制御に特に焦点をあてる。 この分野の最近の研究は、モデルベース制御(例えば、モデル予測制御(MPC)や、実用的なDRアルゴリズムを実装するためのモデルフリー強化学習(RL)に重点を置いている。 最近、ボードゲーム(ゴー、チェス)のようなドメインで顕著な成功を収めた特定のRLメソッドは、Monte Carlo Tree Search (MCTS)である。 しかし、建物の管理については未調査のままである。 そこで,本研究では,建築需要応答のためのMCTSについて検討する。 その自然な構造は、(例えば従来のRLソリューションとは対照的に)外因性制約を暗黙的に統合する柔軟な最適化を可能にし、MCTSはDR制御問題の候補となる。 従来の純粋データ駆動型Black-Boxアプローチとは対照的に,物理インフォームドニューラルネットワーク(PiNN)モデルを基礎となる熱状態予測に組み込むことで,MCTS制御性能を向上させる方法を示す。 pinnモデルに適合したmcts実装では、得られた報酬の3%増分をルールベースのコントローラと比較して得ることができ、人工価格プロファイルに適用すると10%のコスト削減と35%の温度差の削減が可能となる。 我々はさらに、より最適なノードを通る木探索を導くニューラルネットワークを用いて、モンテカルロ木探索手法にディープラーニング層を実装した。 次に、この追加をVanillaバージョンと比較し、計算コストの改善を示しました。

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