HTN planning under uncertainty for sustainable buildings

Abstract

Smart buildings are buildings equipped with numerous sensors and actuators, allowing them to evaluate the state of the environment in or around them and react to it or alter it. Accordingly, one could use this available technology in order to optimize the operation of the buildings in terms of sustainability. One option to approach this challenge is through Hierarchical Task Network (HTN) planning, which allows us to analyze the current state of the environment and create a plan to be automatically executed by the actuators, achieving a certain goal. In this study, we systematically analyze the domain of smart buildings and identify strategies with which we can optimize the energy efficiency. We put primary focus on load balancing and HVAC control techniques and develop a domain model for HTN planning concentrating on them. Special attention is paid to usability and ensuring that the model satisfies the requirements of the occupants. Furthermore, we explore the question of how to represent the uncertain nature of the domain in its model. We choose to realize an approach based on cost-variable operators. For this, we use operators whose cost is non-deterministic. We implement our model and evaluate the implementation in terms of quality and quantity. Our solution proves to lead to a significant decrease in electricity bills, making its usage not only beneficial for the environment but also for its users.

Smart Buildings sind Gebäude, die mit zahlreichen Sensoren und Aktuatoren ausgestattet sind, die es ihnen ermöglichen, den Zustand ihrer Umgebung zu bewerten und darauf zu reagieren. Dementsprechend entsteht die Idee, mit Smart Buildings denWohnungssektor in Sachen Nachhaltigkeit zu optimieren. Eine Möglichkeit, dieser Herausforderung zu begegnen, ist das Hierarchical Task Network (HTN) Planning. Es ermöglicht uns, den aktuellen Zustand der Umgebung zu analysieren und einen Plan zu erstellen, der automatisch von den Aktuatoren ausgeführt wird, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. In dieser Studie analysieren wir systematisch den Bereich Smart Buildings und identifizieren Strategien, mit denen wir deren Energieeffizienz optimieren können. Wir legen den Fokus auf Lastausgleichs-, Heiz- und Kühlsteuerungstechniken und entwickeln ein Domänenmodell, das sich darauf konzentriert. Dabei wird besonderer Wert auf Benutzerfreundlichkeit gelegt und darauf geachtet, dass das Modell den Andorderungen der Bewohner entspricht. Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Frage, wie die probabilistische Natur der Domäne im Modell abgebildet werden kann. Wir entscheiden uns für einen Ansatz, der auf kostenvariablen Operatoren basiert. Dazu verwenden wir Operatoren, deren Kosten nicht deterministisch sind. Wir setzen unser Modell um und bewerten die Umsetzung qualitativ und quantitativ. Unsere Lösung führt nachweislich zu einer erheblichen Senkung der Stromrechnung, wodurch ihre Nutzung nicht nur für die Umwelt, sondern auch für die Benutzer von Vorteil ist.