Artikulu honek kudeaketa-estrategia ezin hobea aurkezten du, Building Optimizer izenekoa, eraikinetan autoikaskuntzarako gaitasunak dituzten Ereduen Kontrol Prediktiboaren (ingelesezko siglak dituen MPC) ikuspegian oinarritua. Proposatutako MPCa funtsezko bideratzailea da Erkidego mailako eskaera kooperatiboari erantzuteko estrategietan, eta komunitateko kide bakoitzari eskari-profil optimoa esleituko zaiola ziurtatzen du, Erkidego mailako agente osagarri batek definitutako kontsumo-erreferentzia optimoaren arabera. MPCak HVAC sistemako unitate terminalen doikuntza-puntu optimoak kalkulatzen ditu, eraikinen espero den erabilera eta kanpoko baldintzak kontuan hartuta, eta eraikinaren inertzia termikoa ustiatuta. MPCn integratutako modeloak eraikinaren gune termiko bat irudikatzen duten kutxa griseko modeloak dira. Eraikinen kudeaketan dagoen ziurgabetasun handia arintzeko egokitzeko MPC bat proposatzen da, eraikinaren denboraren ezaugarri aldakorrak eta okupazioaren eta bestelako perturbazioen ondorioz sortzen diren barneko bero-irabazi zalantzagarriak direla eta. Horretarako, eredu txikiek autoikaskuntzako gaitasunak barneratzen dituzte, Horizonte Mugikorreko Zenbatesle gisa inplementatuak, denbora errealeko neurketetan oinarritutako kalibrazio jarraitua egiten dutenak. Soluzio horri esker, unitate terminalen ereduen kalibrazioa eta kudeaketa erabat automatiza daitezke. Dokumentu honek kasu-azterketa bat aurkezten du, proposatutako soluzioaren erosotasun termikoa bermatzeko eta energia-malgutasuna hornitzeko potentziala ebaluatzeko. Lehenik eta behin, eraikinen optimizatzailea erreferentzia-puntu erregular batekin alderatzen da; hau da, pizteko eta itzaltzeko kontrolagailu batekin, eta kontrolagailu bakoitzaren errendimendua ebaluatzen da barruko tenperaturaren jarraipena egiteko. Malgutasun-hornidura ebaluatzeko, erreferentziazko MPC bat erabiltzen da, lineatik kanpoko kalibrazio baten bidez lortutako eredu-parametro finkoekin, autoikaskuntza-gaitasunak dituzten eraikinen optimizatzailearekin alderatzeko. Malgutasun-egoera desberdinak simulatzen dira, erosotasun termikoarekiko murrizketak eta malgutasuna eskatzeko hainbat seinale kontuan hartuta. Bereziki, eraikinen optimizatzaileak erreferentziazko MPCa gainditzen du agertoki guztietan, bereziki konfort termikoa bermatuz. Autoikaskuntza-gaitasunak sartzeak kontrolatzailearen errendimendua hobetzen du, ziurgabetasunaren eragina arintzen baitu, eta horrek aukera ematen dio Eraikinen optimizatzaileari puntako aldien % 13,08ra arte aldatzeko ibar-aldietara, eta % 10eko malgutasun-eskaeraren eszenatoki bat jarraitzeko, eragozpenik gabe.