【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冷库节能控制，尤其是涉及一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法。
技术介绍
1、在冷链物流和食品保鲜等领域，冷库的节能控制是一个至关重要的课题。冷库需要保持低温环境以保证储存物品的质量，这通常会消耗大量的电能。因此，如何在保证冷库温度稳定的前提下，最大限度地降低能耗，是一个重要的研究方向。
2、传统的恒温控制方法，虽然简单且广泛应用，但在能效、精确度和适应性方面存在诸多不足。它们通常难以适应动态变化的负荷和环境条件，导致能源浪费和控制效果不理想。
3、恒温控制是一种最简单的控制方法，通过温度设定点来控制制冷设备的启停。当温度超过设定的上限时，制冷设备启动；当温度降到设定的下限时，制冷设备停止。恒温控制无法根据实际负荷变化进行智能调节，不能应对冷库内货物数量和环境温度的变化。
4、本专利技术提出了一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，可以实时跟踪的温度变化、负荷情况、设备运行状况等数据，通过自主学习和智能决策，能够有效克服传统恒温控制方法的缺点和不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，基于深度强化学习的控制方法通过自主学习、智能决策和动态优化，能够显著提高冷库系统的能效和温度控制精度，减少运行成本，适应负荷变化，并实现高效利用能源。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，包括以下步骤：
3、s1、冷库仿真环境构建，通过信息和
4、s2、冷库实时控制环境构建，对接冷库plc系统，选择合适的协议modbus或opcua，采集冷库的实时数据，并提供压缩机、冷风机等设备控制接口，与深度强化学习模型进行交互集成和控制；
5、s3、深度强化学习模型训练部署与优化，选择合适的深度强化学习算法对智能体进行预训练，将预训练好的智能体部署并接入到冷库实时控制环境系统中实时控制以及定期更新优化，并对模型进行评估验证。
6、优选的，在步骤s1中，收集冷库数据包括以下内容：
7、建筑结构，冷库的平面图、剖面图，墙体、屋顶、地板的材质和厚度；
8、设备参数，制冷设备的型号、运行特性和功率；
9、环境数据，冷库所在位置的气象数据；
10、历史数据，冷库历史运行温度数据、功耗数据和设备运行数据；
11、电价数据，峰谷平电价的具体时间段和价格。
12、优选的，在步骤s1中，构建仿真环境具体包括以下步骤：
13、创建建筑几何模型，使用openstudiosketchup插件或直接在energyplus中定义建筑几何，定义冷库的空间结构，包括外墙、内墙、屋顶、地板、门窗；
14、定义材料和构造，在energyplus中设置墙体、屋顶、地板等的材料属性，包括导热系数、密度、比热容，定义各构造层的厚度和顺序，确保与实际冷库的结构一致；
15、制冷系统模型构建，在energyplus中添加制冷设备，包括压缩机、冷凝器和蒸发器，设置设备的运行参数制冷量、功率消耗和效率，定义制冷设备启停控制和负荷调节的控制策略；
16、模型验证和调整参数，基于ems模块的python接口，输出冷库的温度、功耗仿真数据，与采集的冷库历史运行数据进行对比，根据仿真结果，调整建筑模型、设备模型和控制策略中的参数，最后封装openaigym环境接口。
17、优选的，在步骤s2中，冷库实时控制环境构建具体包括以下步骤：
18、采集电价数据，对接plc系统，获取冷库实时的温度、功率、设备运行状态，对接气象数据接口或者安装小型气象站，获取实时的气象数据，对数据进行滤波、归一化和异常值处理，确保数据质量；
19、构建实时控制环境，对接plc系统，实现压缩机、冷风机的启停、功率控制，为深度强化模型提供动作控制接口，采用gymapi接口封装环境。
20、优选的，在步骤s3中，深度强化学习模型训练部署与优化具体包括以下步骤：
21、s31、预训练，选择合适的深度强化学习算法，并初始化智能体agent，定义冷库控制系统的状态空间和和动作空间，设计奖励函数，包含能耗、温度稳定性和设备运行成本；在冷库仿真环境中，运行drl算法进行训练，通过不断的试错和优化，drlagent逐渐学习到最优控制策略；
22、s32、部署，将预训练好的智能体部署并接入到冷库实时控制环境系统中，根据实时采集的数据，drlagent执行预训练的控制策略，调整制冷设备的运行状态，并记录状态、动作、奖励和下一状态的数据，形成经验回放存储；
23、s33、定期更新优化，将实时运行过程中采集的数据存储在经验回放池中，用于后续的模型更新，对采集到的数据进行预处理，去除噪声和异常值，确保数据质量；定期从经验回放池中抽取数据，使用在线训练机制对drl模型进行微调，用小批量数据进行训练，逐步更新drl模型的参数，适应最新的环境变化；在冷库仿真环境中测试更新后的drl模型，评估其在不同工况下的控制效果，并通过对比能耗、温度波动等指标，评估新模型的性能是否优于旧模型。
24、优选的，在步骤s31中，设计奖励函数的具体设计如下所示：
25、能耗奖励
26、目标：鼓励减少冷库系统的能耗；
27、设计：设定一个基准-能耗值ebaseline，在每个时间步计算当前能耗et，将两者的差值作为能耗奖励的一部分；
28、公式：renergy＝-kenergy×(et-ebaseline)
29、其中，kenergy为能耗权重系数；
30、温度控制奖励
31、目标：保持冷库内部温度在设定范围内，减少温度波动。
32、设计：设定目标温度ttarget和允许的温度偏差范围δt。计算当前温度tt和目标温度的偏差；
33、公式：rtemperature＝-ktemp×max(0，|tt-ttar get|-δt)
34、其中，ktemp为温度权重系数；
35、设备运行奖励
36、目标：减少设备频繁启停，延长设备寿命；
37、设计：设定每次设备启停的惩罚，计算设备启停次数non/off；
38、公式：roperation＝-koperation×non/off
39、其中，koperation为设备运行权重系数。
40、电价奖励
41、目标：优化设备运行时间，减少高峰电价时段的运行；
42、设计：根据不同时段的电价pt，在高峰电价时段运行给予惩罚；
43、公式：r本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤S1中，收集冷库数据包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤S1中，构建仿真环境具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤S2中，冷库实时控制环境构建具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤S3中，深度强化学习模型训练部署与优化具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤S31中，设计奖励函数的具体设计如下所示：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤s1中，收集冷库数据包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的冷库节能控制方法，其特征在于：在步骤s1中，构建仿真环境具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度...
【专利技术属性】
技术研发人员：李希剑，
申请(专利权)人：长风智控山东技术发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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