The Smart Buildings Control Suite: A Diverse Open Source Benchmark to Evaluate and Scale HVAC Control Policies for Sustainability

📄 arXiv: 2410.03756v2 📥 PDF

作者: Judah Goldfeder, Victoria Dean, Zixin Jiang, Xuezheng Wang, Bing dong, Hod Lipson, John Sipple

分类: cs.AI, cs.CY, cs.DC, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2024-10-02 (更新: 2025-01-31)

💡 一句话要点

提出智能建筑控制套件，用于评估和扩展暖通空调控制策略以实现可持续性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 智能建筑 暖通空调控制 模型预测控制 强化学习 物理信息神经网络 开源基准 可持续性

📋 核心要点

  1. 现有暖通空调控制算法过度依赖特定建筑数据，缺乏通用性和可扩展性，难以应用于大规模建筑群。
  2. 提出智能建筑控制套件，包含真实遥测数据、数据驱动模拟器和物理信息神经网络模型，旨在提供可扩展的解决方案。
  3. 该套件与Gym标准兼容，数据集成到TensorFlow Datasets中，方便研究人员使用，推动暖通空调优化算法的实际应用。

📝 摘要（中文）

商业建筑占美国碳排放量的17%，其中大约一半来自暖通空调（HVAC）系统。暖通空调设备构成复杂的热力学系统，虽然模型预测控制和强化学习已被用于优化控制策略，但扩展到数千栋建筑仍然是一个尚未解决的重大挑战。目前大多数算法都过度优化于特定建筑，并且依赖于专有数据或难以配置的模拟。我们提出了智能建筑控制套件，这是第一个开源交互式暖通空调控制基准，专注于可扩展的解决方案。它由三个部分组成：从11栋建筑中提取的6年真实遥测数据，每栋建筑的轻量级数据驱动模拟器，以及作为模拟器替代方案的模块化物理信息神经网络（PINN）建筑模型。这些建筑涵盖各种气候、管理系统和规模，并且模拟器和PINN都可以轻松扩展到新的建筑，确保使用此基准的解决方案能够应对这些因素，并且仅依赖于完全可扩展的建筑模型。这代表着将暖通空调优化从实验室扩展到各地建筑的重要一步。为了方便使用，我们的基准与Gym标准兼容，并且我们的数据是TensorFlow Datasets的一部分。

🔬 方法详解

问题定义：现有暖通空调控制算法难以扩展到大规模建筑群，主要痛点在于过度依赖特定建筑的专有数据，以及难以配置和泛化的模拟环境。这阻碍了暖通空调优化算法从实验室走向实际应用。

核心思路：核心思路是构建一个开源、交互式的暖通空调控制基准，该基准包含真实数据、轻量级模拟器和物理信息神经网络模型，从而提供一个可扩展、易于使用的平台，用于开发和评估适用于各种建筑的控制策略。通过提供多样化的建筑数据和可扩展的模拟环境，鼓励研究人员开发更具通用性和鲁棒性的算法。

技术框架：该套件包含三个主要组成部分：1) 从11栋建筑中提取的6年真实遥测数据，涵盖不同的气候、管理系统和规模；2) 每栋建筑的轻量级数据驱动模拟器，用于快速评估控制策略；3) 模块化的物理信息神经网络（PINN）建筑模型，作为模拟器的替代方案，提供更精确的物理建模。

关键创新：最重要的创新点在于提供了一个开源、可扩展的暖通空调控制基准，该基准结合了真实数据、数据驱动模拟和物理建模，从而克服了现有算法依赖专有数据和难以泛化的缺点。PINN模型的引入允许在缺乏大量数据的情况下进行精确的物理建模，进一步提高了算法的可扩展性。

关键设计：数据驱动模拟器采用轻量级设计，以实现快速评估。PINN模型采用模块化设计，方便扩展到新的建筑。该套件与Gym标准兼容，方便研究人员使用现有的强化学习算法。数据集成到TensorFlow Datasets中，方便数据管理和访问。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了一个包含11栋建筑6年真实数据的开源基准，并提供了轻量级数据驱动模拟器和物理信息神经网络模型。该基准与Gym标准兼容，并集成到TensorFlow Datasets中，极大地便利了研究人员进行暖通空调控制策略的开发和评估。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能建筑领域，用于开发和评估各种暖通空调控制策略，从而降低建筑能耗、减少碳排放，实现可持续发展。该套件可用于优化现有建筑的暖通空调系统，也可用于设计新型节能建筑，具有重要的实际应用价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Commercial buildings account for 17% of U.S. carbon emissions, with roughly half of that from Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC). HVAC devices form a complex thermodynamic system, and while Model Predictive Control and Reinforcement Learning have been used to optimize control policies, scaling to thousands of buildings remains a significant unsolved challenge. Most current algorithms are over-optimized for specific buildings and rely on proprietary data or hard-to-configure simulations. We present the Smart Buildings Control Suite, the first open source interactive HVAC control benchmark with a focus on solutions that scale. It consists of 3 components: real-world telemetric data extracted from 11 buildings over 6 years, a lightweight data-driven simulator for each building, and a modular Physically Informed Neural Network (PINN) building model as a simulator alternative. The buildings span a variety of climates, management systems, and sizes, and both the simulator and PINN easily scale to new buildings, ensuring solutions using this benchmark are robust to these factors and only reliant on fully scalable building models. This represents a major step towards scaling HVAC optimization from the lab to buildings everywhere. To facilitate use, our benchmark is compatible with the Gym standard, and our data is part of TensorFlow Datasets.