★ FEATURED ARTICLE ✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数学建模、数据处理、模型创新、算法改进、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页完整代码获取 定制创新 论文复现私信 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍房间暖通空调HVAC系统是建筑能耗的核心组成部分其运行过程持续受到两类强随机干扰的影响一是人员占用的动态波动人员进出、活动强度变化会直接改变室内显热与潜热负荷二是室外天气的随机扰动室外温度、太阳辐射强度、风速的变化会通过建筑围护结构持续改变室内热平衡。传统PID控制与规则式控制难以在随机干扰下同时兼顾热舒适性与能耗最优而深度强化学习方法在实际部署中又面临样本效率低、稳定性差、难以保证约束满足的问题。本研究针对房间HVAC系统建立线性时不变状态空间模型将人员占用与室外天气建模为可观测随机干扰项采用策略梯度算法在模型基础上完成控制器参数优化实现室内温度的精准跟踪与能耗最小化。研究首先推导房间热平衡的线性化模型明确状态变量、控制输入与干扰输入的物理含义其次设计基于线性策略的策略梯度算法通过解析梯度计算大幅提升样本效率同时引入约束惩罚项保证控制输入满足执行机构物理限制最后在典型办公房间场景下开展仿真验证对比不同干扰强度下的控制性能。仿真结果表明在人员占用随机波动、室外温度日变化±8℃的典型干扰场景下线性策略梯度控制器可将室内温度稳态误差控制在±0.3℃以内相比传统PID控制降低21.7%的空调能耗且在干扰强度±30%的扰动范围内保持稳定的控制性能具备良好的工程落地价值。关键词暖通空调线性系统策略梯度人员占用室外天气干扰优化控制一、引言建筑能耗占全社会总能耗的比例已超过30%其中暖通空调系统的能耗占建筑总能耗的40%~60%是建筑节能领域最具优化潜力的环节。房间级HVAC系统的控制目标是在满足室内热舒适性要求的前提下尽可能降低空调系统的运行能耗。但实际运行中HVAC系统始终处于强随机干扰环境中人员占用具有明显的随机性办公场景下人员到岗时间、会议活动、临时离岗都会导致室内人员数量在短时间内大幅波动人员散热散湿直接改变室内热负荷室外天气条件更是持续动态变化室外温度的日周期波动、太阳辐射的云层遮挡变化、室外风速变化都会通过墙体、窗户等围护结构与室内发生热交换形成持续的外扰。传统HVAC控制多采用固定设定值的PID控制其参数通常在调试阶段一次性整定完成无法根据实时干扰动态调整控制增益。当人员占用或室外天气发生大幅变化时PID控制容易出现温度超调大、调节时间长、能耗浪费严重的问题。近年来基于深度强化学习的HVAC控制方法得到广泛研究但这类方法通常采用深度神经网络作为策略表示需要海量交互样本完成训练且训练过程稳定性差难以保证控制输入始终满足执行机构的物理约束在实际建筑场景中部署存在较高的试错成本与安全风险。线性系统策略梯度算法为解决这一问题提供了新的思路。房间HVAC系统在舒适温度区间内的热动态过程可以通过线性状态空间模型高精度近似在此基础上采用线性参数化的策略结构策略梯度可以通过解析方式高效计算样本效率远高于深度强化学习方法且线性策略的输出范围可控便于引入执行机构约束训练过程稳定性强非常适合房间级HVAC这类动态过程相对平滑、对安全性要求高的控制场景。基于此本研究建立受人员占用与室外天气干扰的房间HVAC线性系统模型设计线性策略梯度优化算法完成控制器参数整定通过仿真验证算法在随机干扰下的控制性能与能耗表现为建筑HVAC系统的智能优化控制提供可落地的技术方案。二、房间HVAC系统线性建模与干扰特性分析2.1 房间热平衡线性模型针对单个办公房间的热动态过程基于能量守恒定律建立热平衡方程。选取室内空气温度Tin(t)Tin(t)、围护结构内壁温度Tw(t)Tw(t)作为系统状态变量选取空调末端的供冷/供热量u(t)u(t)作为控制输入选取室内人员散热负荷dp(t)dp(t)、室外空气温度Tout(t)Tout(t)、太阳辐射得热ds(t)ds(t)作为系统的干扰输入。在舒适温度区间22℃~28℃内热交换过程的非线性项可以通过小偏差线性化近似为线性关系最终得到连续时间线性状态空间模型x˙(t)Ax(t)Bu(t)Ed(t)x˙(t)Ax(t)Bu(t)Ed(t)其中状态向量x(t)[ΔTin(t),ΔTw(t)]Tx(t)[ΔTin(t),ΔTw(t)]T为各温度相对于稳态工作点的偏差量控制输入u(t)u(t)为空调供热量相对于稳态值的偏差干扰向量d(t)[Δdp(t),ΔTout(t),Δds(t)]Td(t)[Δdp(t),ΔTout(t),Δds(t)]T为各干扰量相对于稳态值的偏差。系统矩阵AA的元素由房间热容量、围护结构传热系数、室内空气对流换热系数等物理参数确定输入矩阵BB刻画空调供热量对室内温度的影响强度干扰矩阵EE刻画三类干扰对室内热动态的影响系数。以典型15㎡办公房间为例经参数辨识得到离散化采样周期5分钟后的系统矩阵为Ad[0.920.060.030.95],Bd[0.080.01],Ed[0.050.040.030.010.020.02]Ad[0.920.030.060.95],Bd[0.080.01],Ed[0.050.010.040.020.030.02]该模型的物理含义清晰室内温度的变化主要受自身前一时刻状态、围护结构传热、空调供冷供热以及三类外扰的共同影响时间常数约为30分钟与实际房间热动态的响应特性一致。2.2 两类核心干扰的特性刻画人员占用干扰dp(t)dp(t)具有典型的随机脉冲特性。在办公场景下人员占用率在工作时段围绕基准值波动单个人体的显热散热约为75W人员数量的随机变化会直接改变室内热负荷。本研究采用马尔可夫链模型刻画人员占用的动态变化工作时段内人员数量在0~满员之间以一定转移概率随机跳变模拟人员进出、会议活动带来的负荷波动非工作时段人员占用率为0。室外天气干扰包含室外温度与太阳辐射两个分量。室外温度具有明显的日周期特性通常在凌晨达到最低值、午后达到最高值日温差通常在6℃~12℃之间同时叠加云层遮挡、天气变化带来的随机波动太阳辐射在白天时段随太阳高度角变化受云层影响会出现快速随机波动。本研究采用正弦日周期趋势叠加零均值高斯随机噪声的方式刻画室外天气干扰噪声标准差根据典型气象年数据设置。两类干扰均为可观测干扰人员占用可通过红外传感器、门禁系统或CO₂浓度传感器实时估计室外温度与太阳辐射可通过室外气象站实时采集。因此在控制器设计中可将实时干扰测量值作为策略输入实现前馈补偿与反馈控制的结合。三、线性策略梯度算法设计3.1 控制目标与代价函数HVAC系统的控制目标包含两个核心维度一是热舒适性目标即室内温度尽可能跟踪设定温度TsetTset温度偏差过大会导致人员热不舒适二是能耗目标即空调系统的供冷供热量尽可能小降低运行能耗。同时控制输入必须满足执行机构的物理约束空调供热量不能超过机组最大出力也不能低于最小出力限制。为进一步提升样本效率本研究结合模型预测与策略梯度利用已辨识的线性系统模型生成模拟轨迹在模拟轨迹上预训练策略参数再通过实际系统交互数据微调大幅降低实际系统交互所需的样本量避免训练过程中出现温度大幅偏离舒适区间的情况。3.4 约束处理机制针对空调执行机构的物理约束本研究采用双重约束处理机制一是在策略输出端添加饱和截断将控制输入强制限制在[0, u_max]区间内保证输出始终在机组可执行范围内二是在代价函数中添加约束惩罚项当策略输出接近约束边界时逐步增大惩罚力度引导策略参数向可行域内部收敛避免策略长期工作在饱和区间导致控制性能下降。⛳️ 运行结果 部分代码% Reproducibilityrng(1);%% % Load weather data% filename Alle datasæt.xlsx;sheet 2012_2023;weather load_weather_data(filename, sheet);Phi_d_data weather.Phi_d_data;Phi_D_data weather.Phi_D_data;Tout_data weather.Tout_data;Tvent_data weather.Tvent_data;N_weather length(Tout_data);N numel(Tout_data);% Absolute time vector in secondst_data_sec (0:N-1)*3600; % [s] since dataset start% Choose a 1-year window from the dataset start (8760 hours)year_hours min(365*24, N-1);Tfinal_sec year_hours * 3600;%% % Parameters% params build_hvac_parameters();% For readability, unpack frequently used parametersA_g params.A_g;A_gl params.A_gl;g_window params.g_window;f_shade params.f_shade;n_people params.n_people;Q_person_W params.Q_person_W;Q_equipment_per_person_W params.Q_equipment_per_person_W;Q_flatscreen_room_W params.Q_flatscreen_room_W; 参考文献References:1) Misra, R., and Melgaard, S.P., Data-driven feedforward policy gradient for room temperature control (2026)2) Zhao, F., Dörfler, F., Chiuso, A. and You, K. Data-Enabled Policy Optimization for Direct Adaptive Learning of the LQR. IEEE Transactions On Automatic Control. 70, 7217-7232 (2025) 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除#各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位#机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断#图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知#路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻#无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划#通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配# 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测#电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电# 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀#雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别# 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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