online linear model-based MPC

新的迁移学习模型提升建筑控制性能

研究人员开发了一种新颖的零样本迁移学习方法，用于建筑物的模型预测控制（MPC）。该方法利用在基于激励的运行数据上预训练的广义模型，这些数据专门探测建筑物的状态-动作空间。当在未经微调的情况下应用于 32 个模拟目标建筑物时，这些基于激励的模型表现出卓越的控制性能，比在线基于线性模型的 MPC 提高了 6.4%，比 PI 控制器提高了 36.9%。通过消除对特定目标数据的需求，该方法显著降低了在建筑行业部署 MPC 的成本和复杂性。