【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空调智能控制，具体为一种空调变频的智能节能控制方法。
技术介绍
1、随着能源消耗的增加和环境保护需求的提高，智能节能控制已成为研究的重点，尤其是在空调系统中的应用。而变频技术的引入，使得空调能够通过调节压缩机的转速来适应环境的变化，从而实现一定程度的节能，尽管变频技术能够根据温度需求进行调节，但这无法解决长期能效优化的问题。随着人工智能技术的快速发展，强化学习作为一种有效的优化方法，已被广泛应用于智能控制系统中。然而，传统的强化学习方法在实际应用中通常面临高昂的试错成本，特别是在空调系统的实时运行中。如果采用传统的强化学习算法进行训练，智能体需要通过大量的试错过程才能获得有效的控制策略，这在实际中是非常耗时且不切实际的。因此，现有技术通常采取基于历史数据和模拟训练的方法来提前定义空调系统的状态空间和动作空间，从而减少实际运行中的试错成本。
2、专利公开号为cn118031385a的专利文献公开了基于强化学习和数字孪生模型的空调节能控制方法及系统，其通过在网络通信实现在多空调系统环境中的不同空间内空调设备的信息共...
【技术保护点】
1.一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，获取空调的实时状态向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，所述节能控制模型由内置智能体的强化学习模型迭代训练而成的建模步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，定义强化学习模型的状态空间和动作空间，包括：
5.根据权利要求3所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，根据状态空间和动作空间，计算初始状态动作对的即
【技术特征摘要】
1.一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，获取空调的实时状态向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，所述节能控制模型由内置智能体的强化学习模型迭代训练而成的建模步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，定义强化学习模型的状态空间和动作空间，包括：
5.根据权利要求3所述的一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，根据状态空间和动作空间，计算初始状态动作对的即时奖励，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦鸿楠，俞祥丽，顾克千，
申请(专利权)人：江苏宝蓝环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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