一种基于DQN的供暖控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于DQN的供暖控制方法及系统，该方法包括：S1、通过传感器实时监测室外温度、供水温度和室内温度的状态信息；S2、构建供暖控制系统的MDP模型，MDP模型包括：状态空间、动作空间和奖励函数；状态空间包括：室外温度、供水温度和室内温度；动作空间选取供水温度的设定值作为控制动作；奖励函数用于供暖控制系统策略性能的定量评价；S3、根据构建的供暖控制系统的MDP模型，基于DQN算法神经网络获取供暖控制系统最优的控制策略；DQN算法神经网络包括：主网络和目标网络，本发明专利技术能够在最短的回合内通过调整供水温度使室内温度达到预设的目标温度，控制供暖系统以最佳的方式运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术供暖控制系统，更具体地说是涉及一种基于dqn的供暖控制方法及系统。

技术介绍

1、随着城镇化进程的推进及人民生活水平的提高，确保冬季室内温度的稳定与舒适成为民生关注的焦点。集中供热系统作为城市基础设施的关键组成部分，以其经济高效、环保安全等特点，在改善民生方面发挥着不可替代的作用。然而，作为连接热源厂与室内供热设施的关键节点，换热站在实际运行中面临着诸多挑战，传统气候补偿器控制策略因其模型简单、调节粗放以及缺乏实时反馈和预测控制等不足，已难以满足现代供暖系统对室内温度稳定舒适的需求。因此，如何在不同天气条件下精准调控供热水温，成为当前供暖控制系统亟待解决的关键问题。

2、由于现有的供暖控制系统中，面临着许多不确定性因素，因此需要一个既稳定又有效的控制策略，深度q网络(dqn)作为一种将深度学习和强化学习优势相结合的算法，为供暖控制系统的优化提供了新的思路。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于dqn的供暖控制方法及系统，从而解决现有技术中的供暖系统无法在不同天气条件本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DQN的供暖控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于DQN的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤S2中状态空间、动态空间和奖励函数的表达方式如下；

3.根据权利要求1所述的基于DQN的供暖控制方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于DQN的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤3-1中初始化DQN网络参数和训练过程中的参数，具体为：

5.根据权利要求3所述的基于DQN的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤3-2中智能体agent根据策略π选择一个动作与environment交互，具体为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于dqn的供暖控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于dqn的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤s2中状态空间、动态空间和奖励函数的表达方式如下；

3.根据权利要求1所述的基于dqn的供暖控制方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于dqn的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤3-1中初始化dqn网络参数和训练过程中的参数，具体为：

5.根据权利要求3所述的基于dqn的供暖控制方法，其特征在于，所述步骤3-2中智能体agent根据策略π选...

【专利技术属性】
技术研发人员：王楠，李思思，袁超凤，孟婷婷，敬浩然，
申请(专利权)人：黑龙江大学，
类型：发明
国别省市：