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摘要：本申请涉及建筑能源的技术领域，尤其是涉及一种空调控制策略生成方法及系统，其包括：获取当前的环境参数及时间信息；基于时间信息和环境参数绘制热舒适曲线；获取包含最大温度值和最小温度值的奖励范围；初始化深度神经网络，进行初步训练，判断动作后的新状态是否处于奖励范围内以生成相应的第一奖励或惩罚，若存在惩罚，则基于惩罚对深度神经网络的参数进行更新；引入用户反馈信息，并进行进阶训练，获取基于第一奖励最大的动作进入新状态下的用户反馈信息以生成相应的第二奖励；结束后，将当前温度作为状态进行输入，根据最高的最终奖励对应的动作对空调进行调节。本申请具有实现缺少训练数据时提高空调强化学习的准确度的效果。
主权项：1.一种空调控制策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前的环境参数及时间信息；基于所述时间信息在预设的季节模版中选定相应的热舒适标准，通过所述热舒适标准对所述环境参数进行分析以绘制相应的热舒适曲线，所述热舒适曲线包括对应x轴的时间和对应y轴的空调温度；获取热舒适经验结果和能耗经验结果以生成包含最大温度值和最小温度值的奖励范围，并将所述奖励范围添加至所述热舒适曲线中；初始化深度神经网络，通过强化学习对智能体对应的深度强化学习模型进行初步训练，基于目标状态生成随机的动作，并判断所述动作后的新状态是否处于所述奖励范围内以生成相应的第一奖励或惩罚，若存在所述惩罚，则基于所述惩罚对所述深度神经网络的参数进行更新，直至达到预设的终止条件以结束对所述深度强化学习模型的初步训练，其中，所述智能体为空调，所述动作为对空调温度的调节，且设定输入的状态为空调温度；初步训练结束后引入用户反馈信息，并通过强化学习对所述智能体对应的所述深度强化学习模型进行进阶训练，获取基于所述第一奖励最大的所述动作进入新状态下的所述用户反馈信息以生成相应的第二奖励，直至达到预设的终止条件以结束对所述深度强化学习模型的所述进阶训练；所述深度强化学习模型训练结束后，将当前温度作为状态进行输入，根据最高的最终奖励对应的所述动作对所述空调进行调节。
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百度查询： 航天科工广信智能技术有限公司 一种空调控制策略生成方法及系统
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