面向智慧办公建筑的暖通空调系统与个人舒适系统协调控制方法研究

作     者：魏良兵 

作者单位：南京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：余亮

授予年度：2021年

学科分类：08[工学] 081404[工学-供热、供燃气、通风及空调工程] 0814[工学-土木工程] 

主      题：智慧办公建筑 能量成本 热舒适 暖通空调系统 个人舒适系统 智能百叶窗系统 多智能体深度强化学习 

摘      要：随着时代的发展与科技的进步,普罗大众日益追求着更舒适的办公环境。在传统的办公建筑热舒适控制系统中,只能通过经验丰富的暖通空调工程师依据特定的办公环境选择固定且机械的温度设置点。这种温度设置点方式往往难以良好地满足办公用户对个人热舒适性的需求,并可能造成极大的能源浪费,这一现象促使着智慧办公建筑热舒适控制技术不断地创新与发展。随着物联网技术与人工智能的兴起,利用个人舒适系统改善用户所处微环境从而提供个性化热舒适的控制方法在节能与舒适性方面展现出新的优势。现有研究表明:联合控制暖通空调系统与个人舒适系统有助于提升用户舒适性与降低系统能耗或能量成本。然而,现有研究均需知晓明确的建筑热动态性模型。事实上,由于复杂和随机因素（如建筑结构和材料、室外温度和湿度、太阳辐射强度、来自用户和设备的热增益等）的影响,建立准确且易于优化控制的明确建筑热动态性模型非常有挑战。因此,如何在无需知晓明确建筑热动态性模型的情况下最优调度两类系统值得进一步研究。本文首先建立了多用户共享办公区域内用户温度偏离与办公建筑能量成本（暖通空调系统与个人舒适系统能量成本）的双目标最小化问题。由于明确的建筑热动态性模型难以建立、存在不确定性的系统参数以及离散解空间过大,故求解建立的优化问题非常具有挑战性。我们将建立的优化问题重新建模为马尔可夫博弈,并提出了一种基于多智能体-行动者-注意力-评论家框架的暖通空调系统与个人舒适系统协调控制算法。经过与多种典型方法对比可知:所提算法可在提升用户热舒适性的前提下,降低建筑能量成本5.99%-22.38%。本文进而建立了智慧办公建筑内多系统（智能百叶窗系统、暖通空调系统以及个人舒适系统）联合控制能量成本与温度偏离的双目标最小化问题。由于智能百叶窗系统引入更多的耦合、明确的建筑热动态性模型难以建立、存在不确定性的系统参数以及离散解空间过大,故求解建立的优化问题非常具有挑战性。针对以上挑战,我们采用一种基于多智能体深度强化学习框架的智慧办公建筑多系统热舒适控制算法。该算法可联合控制办公建筑内的多个系统,并在降低能量成本与提高用户热舒适性之间实现最优折中。基于真实数据的仿真结果表明:所提方案可在满足用户热舒适性需求的前提下降低办公建筑能量成本。最后,概括总结全文内容,并对下一步研究工作进行展望。