I would like to belatedly announce the posting of my PhD dissertation 
entitled Using Building Simulation and Optimization to Calculate Lookup 
Tables for Control.<br><br><a href="http://escholarship.org/uc/item/1202p562" target="_blank">http://escholarship.org/uc/item/1202p562</a><br>

<br>I would also like to note that the source code download location 
noted in the reference list points to a PWGSC ftp site that has since 
become password protected, so I have also posted it to the following 
site: <br><br>

<a href="https://s3.amazonaws.com/SimCon/simcon_v0-2.zip" target="_blank">https://s3.amazonaws.com/SimCon/simcon_v0-2.zip</a> <br><br>My
 apologies for the source code and related tools being less clean than 
hoped, and completely lacking in documentation (aside from the 
dissertation). I had hoped to rewrite the code and integrate everything 
as one coherent tool but time has gotten away from me. Please feel free 
to use, modify, rewrite or repackage the source code and tools in any 
way that might benefit your own research or practice.<br>

<br>The dissertation abstract is included below. It was completed as 
part of the PhD in Architecture (Building Science) at UC Berkeley. The 
research was made possible by fellowships from the National Science and 
Engineering Research Council of Canada and the American Society of 
Heating Refrigeration and Air conditioning Engineers, and through 
research projects at the Lawrence Berkeley National Laboratory. Thank 
you to my dissertation committee of Gail Brager, Ed Arens, Francesco 
Borrelli and Philip Haves. <br>

<br>Abstract:<br>There is a growing demand for more energy efficient 
buildings. Integrated systems with more intelligent controls are an 
important part of meeting this demand. Model predictive control (MPC) is
 an established control technique in other fields and holds promise for 
improved supervisory control in buildings. It has been receiving 
increasing attention in buildings research but has yet to find its way 
into common practice. This is due, at least in part, to a mismatch 
between the tools and techniques used in most MPC development and the 
tools, skills and processes commonly found in building design and 
operation. This dissertation investigates an approach to 
optimization-based control that uses common building simulation tools 
and could fit more readily into building design and operation practices.
 Instead of solving optimization problems in real-time to determine 
control set-points given current states and predicted disturbances, the 
optimal set-points are pre-computed offline over a grid of possible 
conditions and the resulting lookup table is used with linear 
interpolation for control. The feasibility and range of applicability of
 this approach are evaluated, including analyses of the performance 
impacts of grid spacing and techniques for problem dimensionality 
reduction. Three abstract case studies and two detailed case studies are
 presented. The approach is found to be feasible for supervisory control
 problems that can be effectively simplified to functions of roughly 5-6
 conditions variables, and the case studies show good performance 
relative to online MPC. The benefits for ease of implementation are 
significant, but the most useful aspect is likely the feedback it can 
provide to the design process.<div class="yj6qo ajU"><div id=":1jk" class="ajR" tabindex="0"><img class="ajT" src="https://mail.google.com/mail/u/0/images/cleardot.gif"></div></div><span class="HOEnZb adL"><font color="#888888"><br>


<br></font></span><span class="HOEnZb adL"><font color="#888888">Brian Coffey<br>Recent PhD grad, Architecture, UC Berkeley<br><a href="mailto:brian.edward.coffey@gmail.com" target="_blank">brian.edward.coffey@gmail.com</a></font></span>