A Safe and Data-efficient Model-based Reinforcement Learning System for HVAC Control

📄 arXiv: 2407.12195v2 📥 PDF

作者: Xianzhong Ding, Zhiyu An, Arya Rathee, Wan Du

分类: eess.SY

发布日期: 2024-07-16 (更新: 2024-11-05)

💡 一句话要点

提出CLUE以解决HVAC控制中的数据需求与安全性问题

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

关键词: 模型驱动强化学习 高斯过程 HVAC控制 不确定性管理 节能优化 智能建筑 数据效率

📋 核心要点

  1. HVAC控制中的现有MBRL方法面临大量数据需求和不确定性管理的挑战，限制了其实际应用。
  2. CLUE通过集成高斯过程模型，利用不确定性意识来优化HVAC操作，显著降低数据需求并提升决策能力。
  3. 在五个区域的办公楼模拟中，CLUE将训练数据需求减少至七天，同时舒适性违规减少12.07%，展现出优越的控制性能。

📝 摘要（中文）

模型驱动强化学习（MBRL）在建筑物的暖通空调（HVAC）控制中得到了广泛研究，但有效训练神经网络以建模建筑动态所需的数据量巨大。本文提出了CLUE，一个用于HVAC控制的MBRL系统，通过集成高斯过程（GP）模型来建模建筑动态并考虑不确定性。CLUE利用GP预测状态转移为高斯分布，有效捕捉预测不确定性，并在稀疏数据条件下增强决策能力。通过采用元核学习技术，CLUE高效设置GP核超参数，显著减少HVAC应用中GP模型的典型数据需求。此外，CLUE将这些不确定性估计纳入模型预测路径积分（MPPI）算法，选择安全且节能的控制动作。大量模拟结果表明，CLUE将所需的训练数据从数百天减少到仅七天，同时保持稳健的控制性能，平均减少舒适性违规12.07%。

🔬 方法详解

问题定义：HVAC控制中的现有模型驱动强化学习方法通常需要大量数据来有效训练模型，且在面对不确定性时决策能力不足，限制了其应用效果。

核心思路：CLUE通过引入高斯过程模型来建模建筑动态，利用不确定性意识来优化控制决策，从而减少对训练数据的依赖并提高决策的安全性和效率。

技术框架：CLUE的整体架构包括高斯过程模型用于状态转移预测、元核学习技术用于超参数设置，以及模型预测路径积分算法用于控制决策，形成一个闭环的控制系统。

关键创新：CLUE的主要创新在于将不确定性估计与控制策略相结合，采用高斯过程来捕捉状态转移的不确定性，显著降低了HVAC控制中对数据的需求，同时提升了决策的安全性。

关键设计：CLUE采用元核学习技术来高效设置高斯过程的核超参数，确保模型在不同建筑环境中具有良好的适应性。此外，模型预测路径积分算法的设计使得控制动作的选择更加安全和节能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLUE在五个区域的办公楼模拟中表现出色，将所需的训练数据从数百天减少至仅七天，同时舒适性违规平均减少12.07%。这一显著提升展示了CLUE在HVAC控制中的有效性和优势，尤其是在数据稀缺的情况下。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑管理、节能减排和舒适性优化等。通过有效的HVAC控制，CLUE能够在实际应用中提高能源利用效率，降低运营成本，并改善居住者的舒适体验，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) has been widely studied for Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) control in buildings. One of the critical challenges is the large amount of data required to effectively train neural networks for modeling building dynamics. This paper presents CLUE, an MBRL system for HVAC control in buildings. CLUE optimizes HVAC operations by integrating a Gaussian Process (GP) model to model building dynamics with uncertainty awareness. CLUE utilizes GP to predict state transitions as Gaussian distributions, effectively capturing prediction uncertainty and enhancing decision-making under sparse data conditions. Our approach employs a meta-kernel learning technique to efficiently set GP kernel hyperparameters using domain knowledge from diverse buildings. This drastically reduces the data requirements typically associated with GP models in HVAC applications. Additionally, CLUE incorporates these uncertainty estimates into a Model Predictive Path Integral (MPPI) algorithm, enabling the selection of safe, energy-efficient control actions. This uncertainty-aware control strategy evaluates and selects action trajectories based on their predicted impact on energy consumption and human comfort, optimizing operations even under uncertain conditions. Extensive simulations in a five-zone office building demonstrate that CLUE reduces the required training data from hundreds of days to just seven while maintaining robust control performance. It reduces comfort violations by an average of 12.07% compared to existing MBRL methods, without compromising on energy efficiency.