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Smart decentralized MPC for temperature control in multi–zone buildings

机译：多区域建筑物温度控制的智能分散MPC

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This paper proposes a smart decentralized model predictive control (MPC) approach that uses artificial intelligence to predict the temperatures of neighboring rooms in a building and does not require communication among MPC controllers. A single floor four–zone building model is utilized to investigate if artificial intelligence–based predictors are able to yield accurate predictions that result in comparable performance with a distributed MPC algorithm, which requires communication exchange among controllers. The artificial intelligence techniques utilized in this paper are recurrent neural networks and the K–nearest neighbors algorithm. The results show that the developed smart decentralized MPC can perform as well as a centralized or distributed MPC without requiring a communication network between local MPC controllers. Also, it outperforms decentralized MPC with integral action in terms of the used heat input.
机译：本文提出了一种智能分散模型预测控制（MPC）方法，该方法使用人工智能来预测建筑物中邻居室的温度，并且不需要在MPC控制器之间进行通信。 单楼四区建筑模型用于调查人工智能的预测因子是否能够产生可与分布式MPC算法产生相当的性能的准确预测，这需要控制器之间的通信交换。 本文中使用的人工智能技术是经常性的神经网络和K最近邻居算法。 结果表明，发达的智能分散的MPC可以执行以及集中式或分布式MPC，而无需在本地MPC控制器之间进行通信网络。 此外，它在使用的热量输入方面具有积分动作的分散的MPC。

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