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基于事件驱动深度强化学习的建筑热舒适控制

Event-driven reinforcement learning thermal comfort control for residential buildings
李竹1a,1b
傅启明1a,1b
丁正凯1a,1b
刘璐1a,1b
张颖1a,1b
陈建平1b,1c,2
1. 苏州科技大学 a. 电子与信息工程学院; b. 江苏省建筑智慧节能重点实验室; c. 建筑与城市规划学院, 江苏 苏州 215009
2. 重庆工业大数据创新中心有限公司, 重庆 400707

摘要

住宅暖通空调系统通常耗用大量能源,同时也极大地影响居住者的热舒适性。目前,强化学习广泛应用于优化暖通空调系统,然而这一方法需要投入大量时间和数据资源。为了解决该问题,提出了一个新的基于事件驱动的马尔可夫决策过程(event-driven Markov decision process,ED-MDP)框架,并在此基础上,提出了基于事件驱动的深度确定性策略梯度(event-driven deep deterministic policy gradient,ED-DDPG)方法,通过事件触发优化控制,结合强化学习算法求解最优控制策略。实验结果显示,与基准方法相比,ED-DDPG在提升学习速度和减少决策频率方面表现出色,并在节能和维持热舒适方面取得了显著成果。经过实验验证,该方法在优化住宅暖通空调控制方面展现出强大的鲁棒性和适应性。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2020YFC2006602)
国家自然科学基金资助项目(62102278,62172324,61876217,61876121)
江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJA520005)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2020026)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20190942)
江苏省研究生教育教学改革项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0273
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 527-532,539
文章编号: 1001-3695(2024)02-031-0527-06

发布历史

[2023-09-01] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版

引用本文

李竹, 傅启明, 丁正凯, 等. 基于事件驱动深度强化学习的建筑热舒适控制 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 527-532,539. (Li Zhu, Fu Qiming, Ding Zhengkai, et al. Event-driven reinforcement learning thermal comfort control for residential buildings [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 527-532,539. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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