論文の概要: An IoT Framework for Building Energy Optimization Using Machine Learning-based MPC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13294v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 14:38:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.104800
- Title: An IoT Framework for Building Energy Optimization Using Machine Learning-based MPC
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくMPCを用いたエネルギー最適化のためのIoTフレームワーク
- Authors: Aryan Morteza, Hosein K. Nazari, Peyman Pahlevani,
- Abstract要約: 本研究では,モノのインターネット(IoT)フレームワークを用いてエアハンドリングユニット(AHU)システムを制御するための,機械学習に基づくモデル予測制御(MPC)アプローチを提案する。
提案フレームワークは,ニューラルネットワーク(ANN)を用いて動的線形熱モデルパラメータをリアルタイムに構築する手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study proposes a machine learning-based Model Predictive Control (MPC) approach for controlling Air Handling Unit (AHU) systems by employing an Internet of Things (IoT) framework. The proposed framework utilizes an Artificial Neural Network (ANN) to provide dynamic-linear thermal model parameters considering building information and disturbances in real time, thereby facilitating the practical MPC of the AHU system. The proposed framework allows users to establish new setpoints for a closed-loop control system, enabling customization of the thermal environment to meet individual needs with minimal use of the AHU. The experimental results demonstrate the cost benefits of the proposed machine-learning-based MPC-IoT framework, achieving a 57.59\% reduction in electricity consumption compared with a clock-based manual controller while maintaining a high level of user satisfaction. The proposed framework offers remarkable flexibility and effectiveness, even in legacy systems with limited building information, making it a pragmatic and valuable solution for enhancing the energy efficiency and user comfort in pre-existing structures.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,モノのインターネット(IoT)フレームワークを用いてエアハンドリングユニット(AHU)システムを制御するために,機械学習に基づくモデル予測制御(MPC)アプローチを提案する。
提案フレームワークはニューラルネットワーク(ANN)を用いて,建設情報や乱れを考慮した動的線形熱モデルパラメータをリアルタイムで提供し,AHUシステムの実用的MPCを容易にする。
提案フレームワークでは,AHUを最小限に使用することで,熱環境を個別のニーズに合わせたカスタマイズが可能なクローズドループ制御システムのための新しいセットポイントを確立することができる。
実験結果から,機械学習ベースのMPC-IoTフレームワークのコスト効果を実証し,高いユーザ満足度を維持しつつ,クロックベースの手動制御器と比較して57.59パーセントの消費電力削減を実現した。
提案手法は,建築情報に制限のあるレガシシステムにおいても,優れた柔軟性と有効性を提供し,既存の構造体におけるエネルギー効率とユーザ快適性を高めるための実用的で価値のあるソリューションである。
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