論文の概要: Reinforcement Learning (RL) Meets Urban Climate Modeling: Investigating the Efficacy and Impacts of RL-Based HVAC Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07045v1
• Date: Sun, 11 May 2025 16:33:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.179094
• Title: Reinforcement Learning (RL) Meets Urban Climate Modeling: Investigating the Efficacy and Impacts of RL-Based HVAC Control
• Title（参考訳）: 都市気候モデリングと強化学習(RL) : RLに基づくHVAC制御の有効性と効果の検討
• Authors: Junjie Yu, John S. Schreck, David John Gagne, Keith W. Oleson, Jie Li, Yongtu Liang, Qi Liao, Mingfei Sun, David O. Topping, Zhonghua Zheng,
• Abstract要約: 強化学習(RL)に基づく暖房・換気・空調制御が有望な技術として登場している。 本研究では,建築エネルギーモデルを組み込んだ都市気候モデルとRLを組み合わせた統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.144467371827833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL)-based heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) control has emerged as a promising technology for reducing building energy consumption while maintaining indoor thermal comfort. However, the efficacy of such strategies is influenced by the background climate and their implementation may potentially alter both the indoor climate and local urban climate. This study proposes an integrated framework combining RL with an urban climate model that incorporates a building energy model, aiming to evaluate the efficacy of RL-based HVAC control across different background climates, impacts of RL strategies on indoor climate and local urban climate, and the transferability of RL strategies across cities. Our findings reveal that the reward (defined as a weighted combination of energy consumption and thermal comfort) and the impacts of RL strategies on indoor climate and local urban climate exhibit marked variability across cities with different background climates. The sensitivity of reward weights and the transferability of RL strategies are also strongly influenced by the background climate. Cities in hot climates tend to achieve higher rewards across most reward weight configurations that balance energy consumption and thermal comfort, and those cities with more varying atmospheric temperatures demonstrate greater RL strategy transferability. These findings underscore the importance of thoroughly evaluating RL-based HVAC control strategies in diverse climatic contexts. This study also provides a new insight that city-to-city learning will potentially aid the deployment of RL-based HVAC control.
• Abstract（参考訳）: 室内熱快適性を維持しつつ建築エネルギー消費を低減させる技術として, 強化学習(RL)に基づく暖房, 換気, 空調制御(HVAC)が注目されている。 しかし、こうした戦略の有効性は背景気候の影響を受けており、その実施は屋内気候と都市気候の両方を変える可能性がある。 本研究では,RLと建築エネルギーモデルを組み合わせた都市気候モデルを組み合わせた統合的枠組みを提案し,異なる背景気候におけるRLベースのHVAC制御の有効性,RL戦略が屋内気候と都市気候に与える影響,都市間におけるRL戦略の伝達可能性について検討した。 その結果, エネルギー消費と熱的快適さの重み付けとRL戦略が屋内気候と都市気候に与える影響は, 異なる背景気候の都市間で変動性を示すことが明らかとなった。 報奨重量の感度とRL戦略の伝達性も背景気候の影響を強く受けている。 温暖な気候の都市は、エネルギー消費と温暖な快適さのバランスをとる多くの報奨重量構成において高い報酬を得る傾向にあり、より異なる大気温度の都市はRL戦略の移動可能性を示す。 これらの知見は,様々な気候条件下でRLに基づくHVAC制御戦略を徹底的に評価することの重要性を浮き彫りにした。 この研究は、都市間学習がRLベースのHVAC制御の展開に役立つかもしれないという新たな洞察を与える。

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