【摘 要】
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空调系统运行优化是建筑节能的重要组成部分.本文将强化学习算法应用在空调系统运行优化中.首先建立空调系统运行优化任务的马尔科夫决策过程模型,接下来确立规则对探索空间
【机 构】
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同济大学机械与能源工程学院,上海201804同济大学中德工程学院,上海201804
【出 处】
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2017年全国暖通空调模拟学术年会
论文部分内容阅读
空调系统运行优化是建筑节能的重要组成部分.本文将强化学习算法应用在空调系统运行优化中.首先建立空调系统运行优化任务的马尔科夫决策过程模型,接下来确立规则对探索空间进行进一步缩减,使探索过程尽可能满足系统设备运行和被控区域舒适度的约束,最后应用Q-Learning算法探索学习不断改进控制策略.通过仿真案例对算法进行了测试.采用动态仿真软件TRNSYS和MATLAB进行联合仿真,对被控区域送风量进行了优化,仿真结果显示,与基于固定规则的控制策略和PID控制相比,本文提出的基于强化学习的控制方法可以在小幅提升被控区域舒适度的同时可将运行费用分别降低超过7％和4.5％.
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