Dec, 2023

住宅建筑供热的需求响应：基于物理信息神经网络的有效蒙特卡洛树搜索控制

PDF
TL;DR通过需求响应控制住宅建筑的供暖系统以优化能源消耗，该论文研究了基于蒙特卡洛树搜索和物理信息神经网络的建筑需求响应控制，以提高控制性能并降低能耗成本。同时，通过添加深度学习层优化了蒙特卡洛树搜索方法的计算成本。
energy consumptiondemand responseheating systemmonte carlo tree searchphysics-informed neural network
发现论文，激发创造
  • 商业建筑需求响应的高效数据驱动型 MPC

    基于模型预测控制 (MPC) 的能源管理方法，通过数据驱动的途径和混合整数凸优化算法，实现对建筑物的热力学建模和需求响应，从而提高热舒适度、降低能耗和成本。

    Jan, 2024

  • NeurOpt: 基于神经网络的建筑能源管理和环境控制优化

    本研究提出了一种基于神经网络的数据驱动控制算法，以减少建筑物模型识别的成本，通过建筑物能耗和区域温度的动态模型，实现了较高的精度和与默认系统控制器相比的节能和更好的住户舒适度。

    Jan, 2020

  • 基于监督学习的 HVAC 系统最优需求响应策略

    该研究提出了一种基于监督学习的新策略，利用神经网络和分段线性方程来优化多区域建筑物中 HVAC 系统的需求响应，结果显示该策略在实用性和计算时间方面都非常有效，同时确保了建筑物居民的热舒适性和 HVAC 系统的成本效益。

    Apr, 2019

  • 风险感知和多目标强化学习的蒙特卡罗树搜索算法

    本文提出了两种基于蒙特卡罗树搜索的算法，能够针对非线性效用函数计算风险意识和多目标环境下的回报策略，并考虑累计回报，同时，这两个算法在多目标强化学习中，预期回报的表现超越了现有的最优算法。

    Nov, 2022

  • 蒙特卡洛树搜索：近期修改和应用综述

    本文调查了 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 在领域特定修改和混合方法方面的应用，这种方法依赖于智能树搜索并平衡探索和利用。

    Mar, 2021

  • 带策略增强蒙特卡罗树搜索的非静态环境决策

    通过结合强化学习和计划，提出了一种称为 Policy Augmented MCTS（PA-MCTS）的新型混合决策方法，将策略的动作价值估计结合到 MCTS 中，以更好地适应非稳态环境下的决策制定。经测试，PA-MCTS 相对于标准 MCTS 和纯强化学习能更快地收敛并做出更好的决策。

    Feb, 2022

  • 利用神经网络模型逼近的强化学习建筑暖通空调调度

    建立建筑 HVAC 系统的深度学习模型对建筑物的能耗消耗进行有效控制，采用基于模型和基于概率的控制方法来实现系统的优化和能耗降低，同时确保系统的安全和效率。

    Oct, 2019

  • 单智能体优化：通过蒙特卡罗树搜索进行策略迭代

    本文提出了一种使用基于 Monte-Carlo Tree Search 和深度强化学习相结合的方法的搜索算法，通过 1）用于潜在无限奖励问题的新颖行动价值规范机制，2）定义虚拟损失函数实现有效搜索并行化，以及 3）由自我对弈逐代训练的策略网络引导搜索，来提高搜索算法的效果。我们在同类游戏 SameGame 上进行实验，结果表明我们的算法在多个游戏宽度上优于基准算法，并与公共状态搜索问题的最新算法竞争力相当。

    May, 2020

  • 利用设备基于强化学习的最优需求响应

    本文提出了一种新型的供需响应问题的全自动能源管理系统的调度问题的强化学习方法，并以 Q 学习算法为例，通过对代表性例子的模拟结果进行了演示。

    Jan, 2014

  • 超越黑盒策略：重新思考可解释和可验证的 HVAC 控制学习代理的设计

    利用基于决策树的控制策略，优化了采暖通风空调系统的能源效率，并提供可靠性保证和安全性，与现有模型基的增强学习方法相比，能够节约 68.4% 能源并提高 14.8% 的人体舒适度。

    Feb, 2024