HVAC Control Optimization with Decision Trees

Conceptos Básicos

HVAC systems can achieve energy efficiency and occupant comfort by transitioning to interpretable decision tree policies and employing domain-specific verification criteria.

Resumen

This article discusses the transition from black-box models to decision tree policies for HVAC control optimization. It introduces verification criteria and highlights the benefits of the proposed approach through extensive experiments.

Abstract

• Model-based Reinforcement Learning (MBRL) potential for HVAC efficiency.
• Reliability concerns with existing methods.
• Redesigning HVAC controllers using decision trees for efficiency and reliability.

Introduction

• Efficient HVAC control crucial for energy consumption and occupant comfort.
• Model-free Reinforcement Learning (MFRL) explored for HVAC control.
• MBRL offers high data efficiency but faces reliability and interoperability challenges.

Proposed Approach

• Redesigning HVAC controllers using decision trees.
• Introducing verification criteria for HVAC control policies.
• Developing policy extraction procedure for decision tree policies.

Evaluation

• Assessing approach with high-fidelity simulator.
• Comparing performance with benchmarks.
• Demonstrating energy savings and improved comfort with the proposed method.

Estadísticas

최신 방법과 비교하여 에너지 절약률은 68.4% 증가.
인간의 편안함 증가율은 14.8% 증가.
계산 오버헤드는 이전 최첨단 방법보다 1127배 빠름.

Citas

"Our method saves 68.4% more energy and increases human comfort gain by 14.8%."
"Our method is significantly faster, reducing computation overhead by 1127 times."

Ideas clave extraídas de

Go Beyond Black-box Policies

by Zhiyu An,Xia... a las arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00172.pdf

Consultas más profundas

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