【摘 要】
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建筑领域每年消耗大量能源,占全部能源消耗的近三分之一。建筑机电系统的控制优化可以极大减少能源的无效消耗和损失。建筑机电系统常用的上层控制策略一般为基于经验设置若
【机 构】
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北京博锐尚格节能技术股份有限公司,加州大学尔湾分校,湖南大学
【基金项目】
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项目支持:中美清洁能源—政府间国际科技创新合作重点专项“净零能耗建筑关键技术研究与示范”,课题:夏热冬暖地区“净零能耗建筑”关键技术综合性工程示范,子课题:能源和环境系统的监测及运营优化方案研究,课题编号:2016YFE0102300-07
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建筑领域每年消耗大量能源,占全部能源消耗的近三分之一。建筑机电系统的控制优化可以极大减少能源的无效消耗和损失。建筑机电系统常用的上层控制策略一般为基于经验设置若干恒定值,或依时间表设定变化的控制参数。由于经验的主观性,实际系统存在较大的节能优化、提高效率、降低能耗的潜力。随着机器学习,特别是强化学习算法的逐步发展,更先进的控制策略能够更好地使控制系统综合优化。此外,算法策略在应用到现实系统之前,应该先通过仿真虚拟进行充分地学习和验证。对常规建筑控制方法、强化学习算法、模拟方法和联合模拟系统等进行总结。在此
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