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【发明公布】基于多智能体深度强化学习的地铁站台HVAC控制方法_安徽大学_202210900275.5 

申请/专利权人:安徽大学

申请日:2022-07-28

公开(公告)日:2022-11-04

公开(公告)号:CN115289619A

主分类号:F24F11/46

分类号:F24F11/46;F24F11/63;F24F11/80;F24F11/72;F24F120/10;F24F110/70

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.11.22#实质审查的生效;2022.11.04#公开

摘要:本发明公开了基于多智能体深度强化学习的地铁站台HVAC控制方法,在送风量一定的情况下,通过改变送风温度和新风比调节区域的室内温度和CO2浓度,同时送风温度的升高和新风比的降低都可以节约系统能耗。水系统利用冷冻水将混合空气气温冷却到各个热区所需要的送风温度,通过调节冷冻水的送水温度,可以实现水系统的节能;利用多智能体强化学习的方式在考虑地铁站台不同区域内的室内热舒适度和空气质量舒适度的情况下,兼顾区域内的实时客流量、室外温湿度,最大限度的降低地铁站台中空调系统的能耗。

主权项:1.基于多智能体深度强化学习的地铁站台HVAC控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、通过考虑地铁站的实时客流、热舒适和舒适CO2浓度,最小化HVAC的能耗,并将该优化问题重新转换为马尔科夫博弈,并设计了环境状态、动作和奖励函数;S2、建立地铁站点训练模型,并通过此模型对智能体进行离线训练,训练完毕后,将整体模型以及模型环境进行初始化处理;S3、观测当前站点的环境状态,并输入策略网络,输出智能体对暖通空调系统的动作,即各区域的新风比,送风温度,以及冷冻水温度,并根据输出的动作,对暖通空调系统进行实施控制,获取下一时间步环境状态和奖励,并和当前环境状态、行为一起组成元组储存到经验池,并对是否进行权重更新进行确认;S4、保存训练好的深度神经网络的权重,并进行部署实现持续学习。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 安徽大学 基于多智能体深度强化学习的地铁站台HVAC控制方法

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