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자료유형
학술저널
저자정보
이동규 (LG전자) 문현준 (단국대)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제30권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
642 - 649 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2023.12.30.6.642

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In traditional HVAC systems, the PID gains (Kp, Ki, Kd) for control have been determined by experts or through classic PID tuning methods based on system estimation as linear systems. This approach aims to optimize the PID gain values through control to enhance thermal comfort in buildings while reducing energy consumption. However, limitations exist in linear system estimation due to variations in control response time, diverse climate conditions, and challenges in predicting occupant behavior, which are contingent on building characteristics. In this study, we propose a method to discover PID gain values (Kp, Ki, Kd) for HVAC systems using reinforcement learning algorithms i.e., Trust Region Policy Optimization (TRPO) and Proximal Policy Optimization (PPO). Through this approach, we have achieved a significant energy savings compared to conventional methods, and we plan to further validate this method across various building types and diverse climatic conditions.
#TRPO #PPO #PID #건물에너지 #HVAC 제어

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론
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