Towards Machine Learning-based Model Predictive Control for HVAC Control in Multi-Context Buildings at Scale via Ensemble Learning

📄 arXiv: 2505.02439v2 📥 PDF

作者: Yang Deng, Yaohui Liu, Rui Liang, Dafang Zhao, Donghua Xie, Ittetsu Taniguchi, Dan Wang

分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-10-23)

💡 一句话要点

提出基于集成学习的机器学习模型预测控制方法，用于大规模多场景建筑暖通空调控制。

🎯 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: 模型预测控制 暖通空调控制 集成学习 分层强化学习 智能建筑 建筑节能 模型选择

📋 核心要点

  1. 现有建筑热力学模型依赖大量数据和专家知识，建模效率低且模型复用性差，难以适应不同建筑环境。
  2. 提出一种模型集成方法，利用现有模型作为基础模型，通过动态选择和加权，为目标建筑环境提供准确预测。
  3. 通过离线实验和现场案例研究验证了该方法的有效性，表明其在暖通空调控制优化方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于机器学习的模型预测控制方法，用于优化多场景建筑中的暖通空调（HVAC）控制。该方法利用现有的已开发模型作为基础模型，通过模型集成的方式服务于目标建筑环境，从而在减少建模工作量的同时提供准确的预测。针对建筑数据流的非平稳性和基础模型数量可能增加的情况，提出了一种分层强化学习（HRL）方法来动态选择和加权基础模型。该方法采用两层决策过程：高层侧重于模型选择，低层确定所选模型的权重。通过离线实验和现场案例研究对所提出的方法进行了全面评估，实验结果表明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决暖通空调（HVAC）控制中，传统建筑热力学模型构建成本高、泛化能力弱的问题。现有方法需要针对每个建筑环境进行大量数据收集和专家知识指导，导致建模过程低效，且难以将模型迁移到新的建筑环境中。

核心思路：论文的核心思路是利用模型集成学习，将已有的、针对不同建筑环境开发的模型作为基础模型，通过学习不同模型的优势，动态地组合这些模型，从而为新的目标建筑环境提供准确的温度预测。这种方法可以减少对新环境数据收集的需求，并提高模型的泛化能力。

技术框架：该方法采用分层强化学习（HRL）框架。高层策略负责从现有的基础模型集合中选择合适的模型子集。低层策略则负责为选定的模型分配权重，以实现最佳的预测性能。整个框架通过与环境交互，不断学习和优化模型选择和加权策略。

关键创新：该方法的主要创新在于将分层强化学习应用于模型集成，从而能够动态地适应建筑环境的变化和基础模型的性能差异。与传统的静态模型集成方法相比，该方法能够根据实时数据流的变化，自适应地调整模型组合，从而提高预测精度和鲁棒性。

关键设计：高层策略使用强化学习算法（具体算法未知）来选择基础模型，奖励函数的设计目标是最大化预测精度。低层策略也使用强化学习算法（具体算法未知）来确定每个选定模型的权重，同样以最大化预测精度为目标。具体网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

论文通过离线实验和现场案例研究验证了所提出方法的有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，但实验结果表明该方法能够有效地选择和加权基础模型，从而提高温度预测的准确性。现场案例研究进一步验证了该方法在实际应用中的可行性和价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能建筑、智慧城市等领域，通过优化暖通空调控制，降低能源消耗，提高室内舒适度。该方法能够减少对专家知识的依赖，降低建模成本，加速暖通空调控制系统的部署和推广。未来，该方法还可扩展到其他建筑能源管理系统，实现更全面的建筑节能优化。

📄 摘要（原文）

The building thermodynamics model, which predicts real-time indoor temperature changes under potential HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) control operations, is crucial for optimizing HVAC control in buildings. While pioneering studies have attempted to develop such models for various building environments, these models often require extensive data collection periods and rely heavily on expert knowledge, making the modeling process inefficient and limiting the reusability of the models. This paper explores a model ensemble perspective that utilizes existing developed models as base models to serve a target building environment, thereby providing accurate predictions while reducing the associated efforts. Given that building data streams are non-stationary and the number of base models may increase, we propose a Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) approach to dynamically select and weight the base models. Our approach employs a two-tiered decision-making process: the high-level focuses on model selection, while the low-level determines the weights of the selected models. We thoroughly evaluate the proposed approach through offline experiments and an on-site case study, and the experimental results demonstrate the effectiveness of our method.