Scalable Supervisory HVAC Control for Linear Objectives

📄 arXiv: 2607.15867 📥 PDF

作者: W. Grant Dierking, Arash J. Khabbazi, Levi D. Reyes Premer, Kevin J. Kircher

分类: eess.SY

发布日期: 2026-07-20

💡 一句话要点

提出几乎无需调试的HVAC控制器以降低能耗和污染

🎯 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: HVAC控制 模型预测控制 强化学习 能耗优化 环境保护 智能建筑 线性目标

📋 核心要点

  1. 现有的HVAC控制方法如MPC和RL在实际应用中推广困难，主要由于高昂的部署和调试成本。
  2. 本文提出的控制器几乎无需调试，专注于线性目标的控制，显著降低了实施复杂性。
  3. 实验结果显示，控制器在保持舒适度的同时，性能提升可达43%至98%，表明其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

先进的供暖和制冷系统控制可以显著降低能源成本和污染。然而，尽管模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）等算法在研究中受到关注，但其在实际应用中的推广受到高部署和调试成本的限制。本文开发了两种几乎无需调试的控制器，专门针对与受控热负荷线性相关的目标，如能源成本和污染。这些控制器最多只需两个热参数。在代表性的供暖模拟中，控制器对大参数设定误差表现出良好的鲁棒性，表明其可在无需调试的情况下部署。控制器在保持良好居住者舒适度的同时，实现了与完美模型信息和预测的全知策略相比，43%到98%的性能提升。这些结果表明，简单的结构利用控制器能够捕获先进控制的大部分可实现价值，同时避免传统MPC或RL可能带来的数据、建模、调试和计算负担。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有HVAC控制方法在实际应用中面临的高部署和调试成本问题，尤其是MPC和RL的复杂性和不确定性。

核心思路：论文提出的控制器设计为几乎无需调试，专注于线性目标的控制，利用简单的结构来实现高效的性能。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：热负荷控制模块和性能评估模块。控制器通过输入少量热参数来调整系统输出，以满足线性目标。

关键创新：最重要的创新在于控制器的设计几乎无需调试，能够在大参数设定误差下保持鲁棒性，与传统方法相比，显著降低了实施复杂性。

关键设计：控制器的设计只需两个热参数，且在性能评估中采用简单的线性目标函数，避免了复杂的损失函数和网络结构，确保了易于部署和使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的控制器在不同电价和控制器变体下，性能提升可达43%至98%。这些结果与全知策略相比，展示了控制器在实际应用中的有效性，且在大参数设定误差下表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括商业建筑、住宅供暖和制冷系统等。通过降低HVAC系统的能耗和污染排放，能够为环境保护和节能减排做出贡献。此外，简化的控制方法也有助于推动智能建筑技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Advanced control of heating and cooling systems can substantially reduce energy costs and pollution. However, real-world adoption of popular algorithms among researchers, such as model predictive control (MPC) and reinforcement learning (RL), remains limited due in part to their high deployment and commissioning costs. Here, we develop two nearly commissioning-free controllers tailored to objectives that depend linearly on the controlled thermal load, such as energy costs and pollution. The controllers require at most two thermal parameters. In representative heating simulations, controller performance is robust to large parameter specification errors, suggesting potential for deployment with no tuning. The controllers maintain good occupant comfort while achieving 43 to 98% (depending on the electricity pricing and controller variant) of the performance improvement achieved by an omniscient policy with perfect model information and forecasts. These results suggest that simple, structure-exploiting controllers may capture most of the attainable value of advanced control while avoiding the data, modeling, tuning, and computational burdens that can arise with conventional MPC or RL.