31、能源感知会议调度的大邻域搜索策略

能源感知会议调度的大邻域搜索策略

在现代建筑管理中，如何有效降低 HVAC（供暖、通风与空调）系统的能耗，同时合理安排会议日程，是一个重要的研究课题。本文将深入探讨一种结合混合整数规划（MIP）和大邻域搜索（LNS）的方法，以实现能源高效的会议调度。

1. 背景与现状

早期的一些研究通过连续安排会议的方式，相较于现有日程安排实现了 30% 的能源节省。然而，这些工作并未直接对 HVAC 系统进行建模。我们的研究将会议调度与 HVAC 控制相结合，因为确定哪些房间需要加热或冷却以及何时进行这些操作至关重要。例如，有时预先冷却房间比在会议进行时冷却更为节能。

传统的基于时间表的 HVAC 控制效率低下，因为它通常按照固定的时间表运行，且假设区域始终处于最大占用状态。而模型预测控制（MPC）则考虑了天气和占用预测，以估计节能机会。一些研究表明，占用预测在通风标准变化时，相较于占用测量能带来额外的能源节省。

Lim 等人将 MPC 与会议调度相结合，提出了基于 MIP 的解决方案，实现了超过 50% 的能源减少。但该方法扩展性不佳，因此我们开发了结合 MIP 和 LNS 的混合解决方案。

2. 混合整数规划模型

我们聚焦于采用变风量（VAV）系统的商业建筑，该系统服务于美国超过 30% 的商业建筑楼面。我们的目标是确定每个 VAV 箱的送风温度和空气流量，以最小化 HVAC 系统的能耗。

2.1 目标函数

目标是最小化风扇、空调和加热操作的能源使用。目标函数定义如下：
[
Min \sum_{k \in K} \left( p_{fan,k} + p_{cond