基于多智能体强化学习的多联机空调节能控制

来源：计算机技术与发展杂志2024年第12期北京时间：

作者：朱明飞;孙铁军;阮岱玮;吴春雷

摘要：多联机空调系统目前是空调发展的主要趋势,其节能控制研究逐渐成为空调领域的研究热点。 然而传统的空调节能控制方法在非线性特征表示、高泛化性机理建模、设备参数精确自调节等方面存在较大挑战。 对此,提出一种基于多智能体强化学习的多联机空调节能控制方法。 首先,筛选多联机空调节能控制参数,实现参数的解耦与降维,利用深度神经网络构建了高泛化性的多联机空调运行模型,降低多智能体强化学习模型的训练时长;然后,提出多智能体协作的多联机空调智能化节能控制方法,设计了智能体的状态空间、动作空间和奖励函数;智能体采用集中式训练、分布式执行的方式,优化空调控制策略,同时设计了环境初始化条件,增加了环境多样性;最后,在包含 3 个地区、2 个季节的空调运行历史数据集上开展广泛实验,结果表明该方法能够有效控制室内温度,能效比提高约 18% 。

关键词：多联机空调;参数精确自调节;多智能体强化学习;深度神经网络;节能控制