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该论文在一所大学建筑上对比了统计模型、XGBoost、LSTM与预训练时间序列基础模型TimesFM用于日前电力预测的效果，发现TimesFM 3.0配合协变量将平均绝对误差相对季节性朴素基线降低约43%，而XGBoost仍具竞争力。
提出了一种统一Python框架，采用基于PPO的深度强化学习来优化带经济器逻辑与CO2约束通风的暖通空调控制，展示了比传统PID控制器更优的能效和温度稳定性。