基于深度强化学习的热泵供热系统节能控制

摘要：

热泵供热系统广泛应用于住宅建筑,其优化控制对于提高需求侧的能源效率至关重要.基于模型的控制方法需要精确的建筑模型,而无模型控制方法前期效果较差,收敛速度较慢.针对这些问题,提出了 1种基于Deep Q-Learning及其改进算法的强化学习方法.该方法具有较快收敛速度,能够根据不同建筑环境自适应学习建模,在热舒适收益和能耗成本之间寻找平衡.北京市某近零能耗住宅建筑实际验证结果表明,该算法与基准策略相比综合收益提高15.3％.

关键词：强化学习、Deep Q-Learning、控制策略、暖通空调、近零能耗建筑

所属期刊栏目：38

分类号：TU831(房屋建筑设备)

资助基金：国家重点研发计划2019YFE0100300

在线出版日期：2023-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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