Counter-Dyna: Data-Efficient RL-Based HVAC Control using Counterfactual Building Models

📄 arXiv: 2605.04555v1 📥 PDF

作者: Jan Marco Ruiz de Vargas, Fabian Raisch, Zoltan Nagy, Pierre Pinson, Christoph Goebel

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2026-05-06

💡 一句话要点

提出Counter-Dyna以解决HVAC控制中的数据效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 HVAC控制 数据效率 建筑能效 模型预测 反事实学习 智能建筑

📋 核心要点

  1. 现有的MBRL方法在HVAC控制中仍需大量的环境交互数据，导致训练时间过长。
  2. 本文提出Counter-Dyna，通过反事实代理模型提高数据效率，减少对不相关变量的依赖。
  3. 实验结果表明，Counter-Dyna在5周内实现了显著的成本节约，提升了HVAC控制的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

基于模型的强化学习（MBRL）为建筑能效管理提供了一种有前景的数据高效方法，结合了预测建模和强化学习的优势。尽管以往的MBRL方法在HVAC控制中减少了训练数据需求，但仍需数月的建筑交互才能学习出令人满意的控制策略。本文提出Counter-Dyna，通过利用状态空间中的不变性，创建数据高效的反事实代理模型（CSM），显著提高了Dyna方法的数据效率。与以往需要6-12个月环境交互的最先进方法相比，我们的方法仅需5周。通过在大型仿真研究中评估，结果显示在假设部署场景中具有5.3%至17.0%的成本节约潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有MBRL方法在HVAC控制中对环境交互数据需求过高的问题，导致训练时间长且效率低下。现有方法往往试图预测整个状态空间，包括天气和电价等不受控制行为影响的变量，或完全忽视这些变量。

核心思路：Counter-Dyna的核心思想是利用状态空间中的不变性，创建数据高效的反事实代理模型（CSM），从而加速强化学习训练过程。通过聚焦于与控制行为相关的状态变量，减少不必要的数据需求。

技术框架：该方法基于Dyna框架，主要包括以下模块：环境模型、反事实代理模型和强化学习算法（使用PPO）。首先，通过反事实模型生成与控制行为相关的状态数据，然后利用这些数据进行强化学习训练。

关键创新：Counter-Dyna的主要创新在于引入反事实代理模型，显著提高了数据效率。与传统方法相比，Counter-Dyna能够在更短的时间内学习出有效的控制策略，减少了对长时间环境交互的依赖。

关键设计：在模型设计中，反事实代理模型的构建依赖于状态空间的不变性，具体参数设置和损失函数的选择经过精心设计，以确保模型的准确性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Counter-Dyna在HVAC控制中实现了5.3%至17.0%的成本节约，相较于以往需要6-12个月的环境交互，该方法仅需5周，显著提升了数据效率和应用可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括建筑能效管理、智能HVAC系统以及其他需要高效决策的环境控制系统。通过提高数据效率，Counter-Dyna能够加速实际部署中的RL算法应用，推动智能建筑技术的发展，降低能耗和运营成本。

📄 摘要（原文）

Model-based reinforcement learning (MBRL) offers a promising approach for data-efficient energy management in buildings, combining the strengths of predictive modeling and reinforcement learning. While previous MBRL methods applied to HVAC control have reduced training data requirements, they still require several months of interaction with the building to learn a satisfactory control policy. A key reason is that existing surrogate models attempt to predict the entire state-space, including weather and electricity prices that are unaffected by control actions, or completely ignore these variables. Addressing these issues, we propose Counter-Dyna, a method that enhances the data-efficiency of Dyna, an MBRL method. We create data-efficient counterfactual surrogate models (CSM) by leveraging invariances in the state-space. Using a CSM in Dyna speeds up RL training measured in environment interaction data compared to previous results. In comparison with previous state-of-the-art that used 6-12 months of environment interactions, our method needs only 5 weeks. We evaluate our method in a large simulation study using the literature standard BOPTEST framework and proximal policy algorithm (PPO) as the RL algorithm. Our results show cost-saving potentials of 5.3% to 17.0% in a hypothetical deployment scenario. Our work is a significant step towards making real-world deployment of RL algorithms in HVAC control practically viable.