基于强化学习的地铁站空调系统节能控制.pdf

基于强化学习的地铁站空调系统节能控制 本文主要介绍了基于强化学习的地铁站空调系统节能控制策略。该策略采用神经网络建立空调系统模型，并使用基于多步预测的深度确定性策略梯度算法来解决空调系统的节能控制问题。该算法可以提高算法效率，并且可以 guarantee 空调系统的舒适性和节能性。 在本文中，作者首先介绍了地铁站空调系统的现状和挑战，包括传统控制方法的不足之处和当前地铁站空调系统的节能问题。然后，作者提出了基于强化学习的地铁站空调系统节能控制策略，该策略使用神经网络建立空调系统模型，并使用基于多步预测的深度确定性策略梯度算法来解决空调系统的节能控制问题。 该策略的优点是可以 guarantee 空调系统的舒适性和节能性，同时也可以提高算法效率。作者使用了武汉某地铁站的实测运行数据进行仿真实验，结果表明，所提出控制策略具有较好的温度跟踪性能，能够 guarantee 站台舒适性，且与目前实际系统相比能源节省约17.908 %。 该策略的主要贡献是： 1. 提出了基于强化学习的地铁站空调系统节能控制策略，该策略可以 guarantee 空调系统的舒适性和节能性。 2. 使用神经网络建立空调系统模型，解决了无模型强化学习方法在线训练收敛时间长的问题。 3. 提出了基于多步预测的深度确定性策略梯度算法，提高了算法效率。 4. 设计了智能体框架，用于与环境模型进行交互训练。 5. 设定了智能体训练终止条件，进一步提升了算法效率。 该策略的应用前景广阔，例如可以应用于其他类型的地铁站空调系统、楼宇自动化系统等领域，可以 guarantee 能源节省和舒适性的同时提高算法效率。 知识点： 1. 强化学习：强化学习是一种机器学习方法，通过奖励函数来指引智能体学习和决策。 2. 深度确定性策略梯度算法：深度确定性策略梯度算法是一种基于强化学习的算法，可以解决连续动作空间的问题。 3. 神经网络：神经网络是一种机器学习模型，可以用来建立空调系统模型。 4. 多步预测：多步预测是一种预测方法，可以预测未来多步的状态和奖励。 5. 智能体框架：智能体框架是一种用于与环境模型进行交互训练的框架。 6. 节能控制：节能控制是一种控制方法，旨在减少能源的消耗和浪费。 本文提出了一种基于强化学习的地铁站空调系统节能控制策略，该策略可以 guarantee 空调系统的舒适性和节能性，并且可以提高算法效率。