[发明专利]基于深度强化学习的智能园区空调负荷调控方法和系统有效
| 申请号： | 202111532228.1 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114322208B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 周开乐;彭宁;费志能;丁涛 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | F24F11/46 | 分类号： | F24F11/46;F24F11/64;F24F11/85;F24F11/88 |
| 代理公司： | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人： | 余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的智能园区空调负荷调控方法、系统、存储介质和电子设备，涉及空调负荷预测技术领域。本发明包括采集并预处理园区的历史数据；根据预处理后的历史气象数据和历史负荷数据，构建园区空调负荷短期预测模型，获取园区的空调负荷预测数据；根据预处理后的空调历史运行数据和空调负荷预测数据，构建园区空调制冷系统能耗优化的学习模型；采用深度强化学习方法进行寻优，获取园区的最优空调负荷调控方案。基于园区空调负荷短期预测值对园区空调负荷进行整体调控，提高园区能源的利用效率和整体经济性；在园区空调负荷预测的基础上对园区空调负荷进行优化调控，对于实现园区空调系统节能运行也有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 智能 空调 负荷 调控 方法 系统 | ||
【主权项】：
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