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模型预测控制（MPC）在改善建筑绩效和节省能源方面显示出很大的潜力。但是，经过20多年的研究，该行业尚未采用。获得足够的面向控制模型的困难是阻碍应用程序的主要因素。特别是，构建模型需要什么数据，以及一定模型可以预期的控制性能。本研究试图发现根本的原因，并指导未来的研究以应对挑战。首先要阐明过去研究对建模方法和建模目的的分类。提出了扩展的细节（LOD）框架，以量化每个研究中的数据使用情况。因此，进行荟萃分析以比较不同建模类别的数据要求。对模型绩效评估的标准和方法进行了总结，并将其归类为验证和验证方法，然后讨论有关模型和控制性能之间关系的讨论。批判性审查提供了有关数据需求和绩效评估的新观点。最终，本文以五个方向结束了未来的研究，以弥合数据需求，模型性能和控制性能之间的差距。
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