Reinforcement Learning (RL) Meets Urban Climate Modeling: Investigating the Efficacy and Impacts of RL-Based HVAC Control

📄 arXiv: 2505.07045v1 📥 PDF

作者: Junjie Yu, John S. Schreck, David John Gagne, Keith W. Oleson, Jie Li, Yongtu Liang, Qi Liao, Mingfei Sun, David O. Topping, Zhonghua Zheng

分类: cs.LG, cs.AI, physics.ao-ph

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

提出基于强化学习的HVAC控制框架以应对城市气候建模挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 HVAC控制 城市气候模型 建筑能耗 热舒适度 策略可转移性 智能建筑 气候适应性

📋 核心要点

  1. 现有HVAC控制方法在不同气候条件下的有效性和适应性不足，无法充分考虑城市气候的多样性。
  2. 本研究提出了一个结合RL与城市气候模型的框架，旨在评估RL基础HVAC控制的有效性及其对城市气候的影响。
  3. 研究结果表明，背景气候显著影响RL策略的奖励和可转移性，热带城市在能耗和舒适度平衡方面表现更佳。

📝 摘要（中文）

基于强化学习（RL）的供暖、通风和空调（HVAC）控制技术在降低建筑能耗和维持室内热舒适度方面展现出良好前景。然而，这类策略的有效性受背景气候的影响，并可能改变室内气候和当地城市气候。本研究提出了一个将RL与城市气候模型相结合的综合框架，旨在评估RL基础的HVAC控制在不同背景气候下的有效性、对室内气候和当地城市气候的影响，以及RL策略在不同城市间的可转移性。研究发现，奖励（定义为能耗和热舒适度的加权组合）及RL策略对室内和城市气候的影响在不同城市间存在显著差异。背景气候对奖励权重的敏感性和RL策略的可转移性也受到显著影响。热带城市在大多数奖励权重配置下能获得更高的奖励，而气温变化较大的城市则表现出更强的RL策略可转移性。这些发现强调了在多样气候背景下全面评估RL基础HVAC控制策略的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决基于强化学习的HVAC控制在不同城市气候背景下的有效性和适应性问题。现有方法未能充分考虑气候变化对HVAC策略的影响，导致能耗和舒适度的平衡难以实现。

核心思路：本研究提出的解决思路是将强化学习与城市气候模型相结合，利用建筑能量模型来评估HVAC控制策略的有效性。通过这种集成框架，可以更全面地理解RL策略在不同气候条件下的表现。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 强化学习模块，负责策略学习和优化；2) 城市气候模型，模拟不同气候条件下的环境变化；3) 建筑能量模型，评估HVAC控制对能耗和热舒适度的影响。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了一个综合框架，能够同时考虑室内气候和城市气候的变化，填补了现有研究在多样气候背景下的空白。与传统方法相比，该框架更具适应性和灵活性。

关键设计：在参数设置上，研究采用了能耗和热舒适度的加权组合作为奖励函数，设计了多种奖励权重配置以测试不同背景气候下的策略表现。网络结构采用了深度强化学习算法，以提高策略学习的效率和效果。

📊 实验亮点

实验结果显示，在热带城市中，RL策略在大多数奖励权重配置下获得了更高的奖励，能耗与热舒适度的平衡表现优于其他气候类型。此外，气温变化较大的城市展现出更强的RL策略可转移性，表明该方法具有广泛的适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑管理、城市能源优化和气候适应性设计。通过优化HVAC控制策略，可以显著降低建筑能耗，同时提升居民的舒适度，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL)-based heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) control has emerged as a promising technology for reducing building energy consumption while maintaining indoor thermal comfort. However, the efficacy of such strategies is influenced by the background climate and their implementation may potentially alter both the indoor climate and local urban climate. This study proposes an integrated framework combining RL with an urban climate model that incorporates a building energy model, aiming to evaluate the efficacy of RL-based HVAC control across different background climates, impacts of RL strategies on indoor climate and local urban climate, and the transferability of RL strategies across cities. Our findings reveal that the reward (defined as a weighted combination of energy consumption and thermal comfort) and the impacts of RL strategies on indoor climate and local urban climate exhibit marked variability across cities with different background climates. The sensitivity of reward weights and the transferability of RL strategies are also strongly influenced by the background climate. Cities in hot climates tend to achieve higher rewards across most reward weight configurations that balance energy consumption and thermal comfort, and those cities with more varying atmospheric temperatures demonstrate greater RL strategy transferability. These findings underscore the importance of thoroughly evaluating RL-based HVAC control strategies in diverse climatic contexts. This study also provides a new insight that city-to-city learning will potentially aid the deployment of RL-based HVAC control.