Safe Deep Reinforcement Learning for Energy-Efficient HVAC Control in Multi-Zone Residential Buildings

📄 arXiv: 2608.17235v1 📥 PDF

作者: Oussama Ziadi, Abdelilah Rochd, Samir Idrissi Kaitouni, Mohamed Oualid Mghazli, Adnane Saoud

分类: eess.SY

发布日期: 2026-08-18

备注: 6 pages, 5 figures. Accepted to IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) 2026

💡 一句话要点

提出安全深度强化学习框架以优化多区域住宅HVAC控制

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

关键词: 深度强化学习 HVAC控制 安全认证 能效优化 多区域建筑 PPO SAC Lipschitz分析

📋 核心要点

  1. 现有HVAC控制方法在多个区域之间协调能量与舒适度的能力有限，难以满足现代建筑的需求。
  2. 本文提出了一种安全认证的深度强化学习框架，结合PPO和SAC算法，优化HVAC系统的能耗与舒适度。
  3. 实验结果表明，PPO代理在舒适度违例上减少了67%，而SAC代理实现了27.6%的能耗节省，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

HVAC系统在建筑能耗中占据重要份额，传统控制策略难以在多个区域间协调能量与舒适度的权衡。强化学习提供了自适应的数据驱动控制，但在安全关键的建筑系统中部署学习到的神经网络控制器仍面临挑战。本文提出了一种安全认证的深度强化学习框架，利用PPO和SAC代理在EnergyPlus/Sinergym模拟中训练，以最小化能耗并保持热舒适度。通过Lipschitz基的前向不变性分析对PPO策略进行后训练安全认证，确保约束满足。实验结果显示，PPO代理相比于基于规则的控制实现了67%的舒适度违例减少，而SAC代理则实现了27.6%的能耗节省。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多区域住宅HVAC控制中能耗与舒适度之间的协调问题。现有方法在安全性和效率上存在不足，无法提供正式的安全保证。

核心思路：提出了一种安全认证的深度强化学习框架，利用PPO和SAC算法进行训练，以实现能耗最小化和热舒适度的平衡。通过后训练安全认证，确保控制策略在实际应用中的安全性。

技术框架：整体架构包括数据驱动的强化学习训练阶段和后训练安全认证阶段。首先在EnergyPlus/Sinergym环境中训练PPO和SAC代理，然后对PPO策略进行Lipschitz基的前向不变性分析以验证安全性。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了深度强化学习与后训练安全验证，确保了HVAC控制策略在满足安全约束的同时优化能耗和舒适度。

关键设计：在训练过程中，采用了PPO和SAC算法，设置了适当的损失函数和网络结构，并利用Lipschitz常数计算工具进行安全认证，确保PPO策略在实际应用中具有2.003°C的安全裕度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PPO代理在舒适度违例方面减少了67%，而SAC代理实现了27.6%的能耗节省。PPO策略经过安全认证，确保了在实际应用中的安全性，具有2.003°C的安全裕度。这些结果证明了将强化学习与后训练安全验证结合的可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑管理、节能减排技术以及HVAC系统的优化控制。通过实现安全的深度强化学习控制策略，能够有效提升建筑的能效和舒适度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

HVAC systems represent a major share of building energy consumption. Traditional control strategies are limited in coordinating energy-comfort tradeoffs across multiple zones simultaneously. Reinforcement learning (RL) offers adaptive, data-driven control that optimizes performance over time. However, deploying learned neural network controllers in safety-critical building systems remains challenging due to lack of formal safety guarantees. We propose a safety-certified deep RL framework for multi-zone residential HVAC control. Proximal Policy Optimization (PPO) and Soft Actor-Critic (SAC) agents are trained in an EnergyPlus/Sinergym simulation to minimize energy consumption while maintaining thermal comfort. Post-training safety certification is performed on the PPO policy using Lipschitz-based forward invariance analysis, building on existing tools for the computation of Lipschitz constants for neural networks, to guarantee constraint satisfaction. Both agents are evaluated over an annual simulation cycle in an eight-zone variable refrigerant flow (VRF) testbed. The PPO agent achieves 67\% comfort violation reduction compared to rule-based control, while the SAC agent achieves 27.6\% energy savings. The PPO policy satisfies formal safety certification with a margin of $2.003^\circ$C. These results demonstrate the feasibility of combining reinforcement learning with post-training safety verification for multi-zone building control.