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申请/专利权人：浙江恒隆智慧科技集团有限公司
摘要：本发明公开了基于预测及经验回放的DDQN的空调系统综合能耗优化方法，属于建筑节能技术领域，先根据空调系统的物理参数构建一个基于神经网络的能耗预测模型；再将空调能耗优化过程转化为马尔可夫决策过程；然后根据马尔可夫决策过程构建基于深度Q神经网络的能耗优化模型；最后训练所述基于深度Q神经网络的能耗优化模型，运行软件优化设定温度，获取空调运行策略，实现能耗消耗的最优化。本发明通过确立规则对探索空间进行缩减，从而确保智能体在探索过程中避免损害设备，同时尽可能的满足被控区域舒适度的要求。
主权项：1.基于预测及经验回放的DDQN的空调系统综合能耗优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、根据空调系统的物理参数构建一个基于神经网络的能耗预测模型，进行空调能耗优化；所述能耗预测模型的输入参数包括日期、时间、室外温度、室内温度、室内相对湿度、设定制热温度、设定制冷温度、制热与室外的温差、制冷与室外的温差、室内体积，输出参数为空调系统的能耗；S2、将空调能耗优化过程转化为马尔可夫决策过程；S3、根据马尔可夫决策过程构建基于深度Q神经网络的能耗优化模型；S4、训练所述基于深度Q神经网络的能耗优化模型，运行软件优化设定温度，获取空调运行策略，实现能耗消耗的最优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江恒隆智慧科技集团有限公司 基于预测及经验回放的DDQN的空调系统综合能耗优化方法
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