研究：机器学习增强模型预测控制降低建筑能耗
pastramimachine · x · 2026-08-25
这是一项发表于 2026 年 6 月的实验研究，探讨了如何通过机器学习增强模型预测控制（MPC），以提高小型商业建筑的能源需求灵活性。
- 背景：小型商业建筑缺乏集中式自动化系统，难以实施先进控制策略以实现负荷转移和成本节约。
- 方法：提出一种混合 MPC 框架，结合基于物理的灰箱建筑热模型（使用集总扰动法识别）与机器学习模型，用于预测未测量的干扰（如内部得热）。
- 应用场景：针对常见于此类建筑的多个独立控制热泵和恒温器组，在动态电价下优化多热泵的协调调度。
- 结果：仿真和实验表明，混合 MPC 实现了显著的负荷转移和峰值需求降低，性能接近具有完美扰动知识的理想 MPC。
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