一种基于强化学习的末端精密空调优化控制方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110300372.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112800630A | 公开（公告）日 | 2021-05-14 |
| 申请公布号 | CN112800630A | 申请公布日 | 2021-05-14 |
| 分类号 | G06F30/20;H05K7/20;G06F111/08;G06F113/02;G06F119/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨鹏;杨波 | 申请（专利权）人 | 南京群顶科技股份有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 210000 江苏省南京市建邺区奥体大街68号南京新城科技园国际研发总部园1幢8层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于强化学习的末端精密空调优化控制方法及系统，涉及机房空调控制领域。一种基于强化学习的末端精密空调优化控制方法包括：获取预设时间内数据中心机房设备样本数据，根据获取到的样本数据，提取子样本序列集合；通过样本数据构建热负载和制冷设备之间的关系模型，生成热平衡方程；根据子样本序列集合，利用EM算法对热平衡方程进行求解得到系统热平衡的作用系数；定义优化目标函数，并利用强化学习方法求解空调的控制参数。此外本发明还提出了一种基于强化学习的末端精密空调优化控制系统，包括：数据收集及子样本序列提取模块、热平衡方程生成模块、热平衡方程求解模块以及优化目标函数定义及空调控制参数求解模块。 |
