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Challenges and opportunities of machine learning control in building operations

building Simulation 2023年第6期16卷 831-852页

作者： Liang Zhang Zhelun Chen Xiangyu Zhang Amanda Pertzborn Xin Jin The University of Arizona 1209 E 2nd StTucsonAZUSA Drexel University 3141 Chestnut StPhiladelphiaPAUSA National Renewable energy Laboratory 15013 Denver W PkwyGoldenCOUSA National Institute of Standards and Technology 100 Bureau DrGaithersburgMDUSA

Machine learning control(MLC)is a highly flexible and adaptable method that enables the design,modeling,tuning,and maintenance of building controllers to be more accurate,automated,flexible,and adaptable.The research topic of MLC in building energy systems is developing rapidly,but to our knowledge,no review has been published that specifically and systematically focuses on MLC for building energy systems.This paper provides a systematic review of MLC in building energy systems.We review technical papers in two major categories of applications of machine learning in building control:(1)building system and component modeling for control,and(2)control process learning.We identify MLC topics that have been well-studied and those that need further research in the field of building operation control.We also identify the gaps between the present and future application of MLC and predict future trends and opportunities.

关键词： machine learning building operation control building energy system reinforcement learning

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