강화학습 기반 HVAC 제어 및 시뮬레이션 기법

한승준; 오현종; 김진형; 박성진; 박준상

doi:10.5573/ieie.2023.60.4.48

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한승준 (홍익대학교) 오현종 (홍익대학교) 김진형 (홍익대학교) 박성진 (홍익대학교) 박준상 (홍익대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제4호(통권 제545호)

발행연도: 2023.4

수록면: 48 - 51 (4page)

DOI: 10.5573/ieie.2023.60.4.48

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HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning: 공기조화기기) 시스템은 전력 소모가 크기에, 최소의 전력으로 지정된 실내온도를 유지하도록 운전하는 것이 중요한 문제이다. 최근 HVAC 전력 최소화 문제에 대한 기계학습 기법들의 응용 시도가 증가하고 있으나 기계학습 기반 전력 HVAC 운전 기법의 개발을 위해 사용할 수 있는 시뮬레이션 환경은 매우 찾기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 환경을 소개 및 공개하고 이를 바탕으로 개발된 강화학습 기반의 에어컨 자동 운전 알고리즘의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 및 학습 관련 코드는 (https://github.com/intplatlab/hvac_sim.git)에서 다운로드 받을 수 있다.

#Reinforcement learning #Machine learning #HVAC #Air conditioner #DQN

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D. Higham, “MATLAB guide,” Siam, 2016.

V. Mnih, et al., “Playing atari with deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:1312.5602. 2013.

T. Lillicrap, et al., “Continuous control with deep reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:1509.02971, 2015.

M. Yoon and W. Yoon, “Energy saving pre-cooling pattern search of an inverter air conditioner using a deep reinforcement learning algorithm,” in Proc. of 13th IEA Heat Pump Conference, Korea, 2021.

K. Ahn and C. Park, “Application of deep Q-networks for model-free optimal control balancing between different HVAC systems,” Science and Technology for the Built Environment, vol. 26, no. 1, pp. 61-74, 2020

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