信息技术与信息化2024，Issue(10) ：213-216.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.10.052

基于强化学习的智慧楼宇机房冷却系统优化算法

郭振君 韩明涛 李井鹏 董文吉
信息技术与信息化2024，Issue(10) ：213-216.DOI:10.3969/j.issn.1672-9528.2024.10.052
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基于强化学习的智慧楼宇机房冷却系统优化算法

郭振君 1韩明涛 1李井鹏 1董文吉1
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  • 1. 浪潮通信信息系统有限公司 山东济南 250013
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摘要

传统智慧楼宇机房冷却系统控制方法通常依赖于机械制冷、电力和暖通方面的近似模型,这些模型难以设计,且不具备通用性.为此,提出一种基于Actor-Critic框架的策略优化算法,用于自主控制机房冷却系统.通过持续与环境互动获得经验,并利用这些经验优化控制策略,以更节能的方式确保机房正常运行.与传统控制算法相比,基于强化学习方法无需明确模型知识,只需设计奖励信号即可自动优化系统性能.在模拟平台上评估所提出的算法,实验结果表明,相较于PID控制算法,所提出的方法在冷却效率上提高了13.9%.

关键词

智慧楼宇机房/冷却系统/强化学习/Actor-Critic/PID控制算法/策略优化

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出版年

2024
信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
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