55、基于人工智能的建筑控制框架以适配被动措施

基于人工智能的建筑控制框架以适配被动措施

1. 建筑控制的必要性与自然通风

在建筑中集成或改造控制系统，其背后的原因在于这些系统能带来诸多益处。被动设计在动态环境中提供的是静态解决方案，在持续实现最高能源效率方面存在固有局限性。而且，在一天中的不同时间或不同季节，一些被动措施可能会对热舒适度产生不利影响。而建筑控制系统的加入，可以使部分被动措施动态适应现有条件，从而充分利用建筑周围的自然资源。

促进建筑内的自然通风是降低能源消耗同时保持热舒适度的有效方法。使用天花板风扇或排气扇是替代空调的不错选择。例如在毛里求斯，来自东南方向的自然通风有助于降温。然而，许多建筑由于设计和自身特点的限制，无法有效利用自然通风。

混合通风也是一种有用的方式，可减少机械通风的能源消耗，同时通过将排气速度提高到 0 - 0.6 米/秒来改善建筑内部的热环境。一种可行的解决方案是将室内温度和排气速度作为输入，通过 PID 控制器来调节排气扇的速度。这样的系统最终可以在住宅建筑中进行改造，特别是在自然通风有限的地方。不过，热带发展中国家缺乏廉价且实用的改造方法。

2. 建筑控制中的机器学习

在设计控制系统时，精确建模建筑物的动态特性往往非常复杂。此时，近似和简化的模型可以作为替代方案，并且仍能提供良好的性能。近年来，随着计算机硬件性能的不断提升，机器学习在各个领域的应用不断增加，建筑控制领域也不例外。研究表明，在建筑领域机器学习应用的搜索结果中，有 28% 与控制相关，其中模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）是两种主要方法。

像 MPC 这样的机器学习模型也可以通过使用带有外生输入的非线性自回归网络（NARX）的递归神经网络（RNN）进行近