論文の概要: HVAC-DPT: A Decision Pretrained Transformer for HVAC Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19746v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 14:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:25.500590
• Title: HVAC-DPT: A Decision Pretrained Transformer for HVAC Control
• Title（参考訳）: HVAC-DPT: HVAC制御のための決定事前学習変換器
• Authors: Anaïs Berkes,
• Abstract要約: 建設事業は世界のエネルギーの約40%を消費し、暖房、換気、空調が最大50%を占める。 既存のコントロール戦略には一般化が欠如しており、広範なトレーニングとデータが必要である。 本稿では,テキスト内強化学習を用いた決定予測変換器HVAC-DPTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Building operations consume approximately 40% of global energy, with Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems responsible for up to 50% of this consumption. As HVAC energy demands are expected to rise, optimising system efficiency is crucial for reducing future energy use and mitigating climate change. Existing control strategies lack generalisation and require extensive training and data, limiting their rapid deployment across diverse buildings. This paper introduces HVAC-DPT, a Decision-Pretrained Transformer using in-context Reinforcement Learning (RL) for multi-zone HVAC control. HVAC-DPT frames HVAC control as a sequential prediction task, training a causal transformer on interaction histories generated by diverse RL agents. This approach enables HVAC-DPT to refine its policy in-context, without modifying network parameters, allowing for deployment across different buildings without the need for additional training or data collection. HVAC-DPT reduces energy consumption in unseen buildings by 45% compared to the baseline controller, offering a scalable and effective approach to mitigating the increasing environmental impact of HVAC systems.
• Abstract（参考訳）: 建設事業は世界のエネルギーの約40%を消費し、この消費の最大50%を暖房、換気、空調(HVAC)が担っている。 HVACのエネルギー需要が増加すると予想されるため、将来のエネルギー消費削減と気候変動の緩和にシステム効率の最適化が不可欠である。 既存の制御戦略には一般化が欠如しており、幅広い訓練とデータを必要としており、様々な建物にまたがる迅速な配備を制限している。 本稿では,マルチゾーンHVAC制御のためのインコンテキスト強化学習(RL)を用いた決定予測変換器であるHVAC-DPTを紹介する。 HVAC-DPTは、HVAC制御を逐次予測タスクとし、多様なRLエージェントによって生成された相互作用履歴に基づいて因果変換器を訓練する。 このアプローチにより、HVAC-DPTは、ネットワークパラメータを変更することなく、コンテキスト内でポリシーを洗練できる。 HVAC-DPTは、ベースラインコントローラと比較して、見えない建物のエネルギー消費量を45%削減し、HVACシステムの環境への影響を緩和するためのスケーラブルで効果的なアプローチを提供する。

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