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    基于多步預測深度強化學習算法的HVAC控制系統

    993   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:50:32
    本發明涉及溫度、濕度、空氣清凈度以及空氣循環(Heating,Ventilation,Air?conditioningand Cooling,HVAC)的控制系統的智能控制方法，具體是一種基于廣義互熵(generalizedcorrentropy,GC)損失函數的長短期記憶神經網絡(Long Short?term Memory,LSTM)和深度強化學習(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法的HVAC控制系統。該方法包括的步驟如下：采集室外環境溫度、室內環境溫度和電網的電價信息，對采集到的數據進行預處理，使用室外環境溫度歷史數據預測未來多步的室外環境溫度，基于未來室外溫度值、室內環境溫度和電網電價信息利用DRL的深度確定性策略(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法控制HVAC系統的功率輸出。本發明能實時智能控制HVAC系統以減少用戶成本并且保證用戶的滿意度，具有較高的實際工程應用價值。
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    聲明：
    “基于多步預測深度強化學習算法的HVAC控制系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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