【摘 要】
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热舒适和建筑能耗一直是智能建筑领域所关注的两大方向。由于个体热舒适的差异,共享空间中的热舒适优化更具挑战性。为了在实现热舒适和能耗优化的同时,解决不同用户间热需求的冲突,本文研究了共享空间热舒适的优化,提出了数据驱动的热舒适和能耗优化控制策略、基于差分进化算法的工位指派策略及针对共享空间内用户热舒适的集成优化方法。针对热舒适和能耗优化控制问题,提出了基于深度强化学习算法的控制策略。首先空调控制问题
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热舒适和建筑能耗一直是智能建筑领域所关注的两大方向。由于个体热舒适的差异,共享空间中的热舒适优化更具挑战性。为了在实现热舒适和能耗优化的同时,解决不同用户间热需求的冲突,本文研究了共享空间热舒适的优化,提出了数据驱动的热舒适和能耗优化控制策略、基于差分进化算法的工位指派策略及针对共享空间内用户热舒适的集成优化方法。针对热舒适和能耗优化控制问题,提出了基于深度强化学习算法的控制策略。首先空调控制问题被建模为用户热舒适和空调能耗的多目标优化问题,再使用基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的方法学习空调最优控制策略。搭建了热舒适和能耗优化控制仿真环境,并测试了不同算法参数设置下算法的效果。实验结果表明在保持相同程度热舒适的情况下,与基于规则的控制策略相比,基于DDPG控制策略能实现22%的能耗优化效果。针对共享空间内热舒适需求冲突问题,提出了基于差分进化算法的工位指派策略,探索了利用空间温度分布不均匀和热舒适的个体差异来实现共享空间内个人热舒适的优化。实验结果表明,最优工位分配方案下,所有用户平均热舒适概率为85%,相比于随机工位分配方案提升了34%。针对共享空间内用户热舒适的全面优化问题,提出了热舒适集成优化方法。首先使用基于深度强化学习算法的空调控制策略对共享空间用户的群体热舒适进行优化,根据策略产生的控制动作确定最佳的温度设定值为26℃;然后使用工位指派策略对此温度设定值下的共享空间个人热舒适进行优化,实验结果表明用户的平均热舒适概率为71%,相比于随机工位指派方案提高了8%。
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