一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统，包括：获取商业建筑HVAC控制模型；将HVAC控制模型设计为与风阀控制和区域供风速率控制相关的马尔可夫博弈问题；采用多智能体注意力进化深度强化学习算法并行求解马尔可夫博弈问题，得到多组多智能体群的最优控制策略；对不同种群的最优控制策略进行重组并将其作为规模更大的多智能体群的初始策略；重复求解规模更大的马尔可夫博弈问题直到种群规模与风阀数量与区域数量之和相等，最终得到HVAC系统的最优控制策略；将训练得到的HVAC最优控制策略部署到实际系统进行在线控制。相比现有方法，本发明可在维持高舒适性的同时显著降低能量成本。

基本信息

专利标题：

一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114357569A

申请号：

CN202111517120.5

公开（公告）日：

2022-04-15

申请日：

2021-12-13

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

余亮毕刚岳东窦春霞

申请人：

南京邮电大学

申请人地址：

江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

代理机构：

南京纵横知识产权代理有限公司

代理人：

侯成兵

优先权：

CN202111517120.5

主分类号：

G06F30/13

IPC分类号：

G06F30/13 G06F30/27 G06F119/02

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/13

建筑设计，例如：与房屋、桥梁、园林、生产工厂或道路相关的计算机辅助建筑设计

法律状态

2022-05-03 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/13
申请日 : 20211213

2022-04-15 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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