<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=us-ascii"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space; "><div>Hello modeling community,</div><div><br></div><div>I am at long last announcing the publication of my dissertation and associated <b>USGBC-funded research</b> that investigates the application of <b>model predictive control</b> to <b>mixed mode buildings</b>, examines the optimality of typical control schemes for these facilities, and explores the use of data mining techniques to automate the extraction of <b>near-optimal control rules</b> from offline model predictive control results (in other words, training simplified decision models to operate a building in a near-optimal manner based on heavy offline computation with detailed EnergyPlus models). Research was conducted with oversight from my advisor, <b>Gregor Henze at the University of Colorado Boulder's Building Systems Program</b>. You may find the work particularly interesting if you have explored the related research of <b>Brian Coffey</b> (also recently posted to this forum).</div><div><br></div><div>The results are available through a few publications listed below:</div><div><ul class="MailOutline"><li>Dissertation, <a href="http://gradworks.umi.com/35/08/3508135.html">Offline Model Predictive Control of Mixed Mode Buildings for Near-Optimal Supervisory Control Strategy Development</a>. A thorough treatment of both the MPC and rule extraction processes, with experimental validation and associated source code.</li><li>USGBC final report, <a href="https://www.usgbc.org/ShowFile.aspx?DocumentID=19269">HVAC Control Algorithms for Mixed Mode Buildings</a>. A slightly more accessible report that ignores the rule extraction angle and instead benchmarks existing mixed mode control strategies against MPC. Simplified, near-optimal heuristics are analyzed.</li><li>For those with access, you might be interested in the following journal publications: <a href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19401493.2012.665481">Extraction of supervisory building control rules from model predictive control of windows in a mixed mode building</a> (JBPS, 2012); <a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360132310002477">Model predictive control of mixed mode buildings with rule extraction</a> (Building and Environment, 2011). One more is in the works on experimental validation.</li></ul></div><div><br></div><div>I am more than happy to discuss the work and share associated rule extraction code with interested parties. Hoping this can be of use to some of you.</div><div><br></div><div>Best regards,</div><div>Peter</div><div><br></div><div apple-content-edited="true">
<!--Text inside such 'comments' is not included in your siggy. You may delete these text comments once you are done--><!-- This bit defines your entire box. Change the 'height' value to reduce the size of the box, the line-height value to reduce the spacing between text lines, and so on. I suggest you change the min-width style to better suit the width of your siggy--><div id="sig" style="min-height: 50px; line-height: 17px; margin: 6px 0px; padding: 8px; border-top-width: 1px; border-top-color: rgb(153, 153, 153); border-top-style: dotted; font-family: 'Lucida Grande', Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 10px; color: rgb(119, 119, 119); max-width: 350px; position: static; z-index: auto; ">

<!--This is the image. Upload an image to your own server or imageshack.us and replace the url in this tag-->
<strong style="color: #777777; font-size: 11px;">Peter May-Ostendorp, PhD, LEED AP</strong><br>Principal<br>

<img src="http://posthumancondition.files.wordpress.com/2012/05/xergylogo_small.png" alt="xergy" style="align: left; padding: 10px 0 0 0;"><br> <br>
<strong style="color: #606F78;">t:</strong> 970.459.4588
<br>
<strong><a href="http://www.xergyconsulting.com" title="Visit Xergy Consulting" style="color:#606F78;">www.xergyconsulting.com</a></strong>
</div>

</div>
<br></body></html>