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Benchmarking black-box and mathematical programming optimization for building operation optimization
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DOI：10.1007/s12273-026-1497-x.png)
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摘要
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建筑运行优化（BOO）日益依赖多样化的优化范式。然而，现有研究通常采用不一致的目标、约束和建模假设，使得固有权衡难以分离。本研究建立了一个公式一致的基准框架，以比较代表性建筑能源系统中的黑箱优化（BBO）和数学规划优化（MPO）。两个系统——来自美国能源部商业原型建筑的风机处理单元和冷水机组——被用作基准案例。在统一的BOO公式中，BBO通过高保真EnergyPlus模拟和降阶模型进行迭代输入-输出评估来实现，而MPO则采用显式代数公式，使用数学规划技术求解。代表性梯度基、混合整数和种群基算法在一致的目标和约束下进行评估。结果表明，所有评估方法均达到可比的近最优能耗性能。然而，BBO的计算时间约为MPO的10–100倍，且随着系统复杂性的增加，其扩展性较差。提高模型精度主要改善了较简单的风机处理单元案例的BBO性能，而对更复杂的冷水机组案例益处有限。这些发现表明，更高的模型保真度并不一定会带来更好的优化结果，在选择建筑运行优化方法时，应考虑计算效率、系统复杂性和模型结构。
Keyword:
building operation optimization
black-box optimization
mathematical programming optimization
co-simulation
EnergyPlus
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.6K
被引数:
4.5K
机构
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