基于深度强化学习的地面辐射供暖系统优化控制

作者：唐明武; 张津育; 刘依然; 吴小舟^*

来源：东北电力大学学报, 2022, 42(02): 14-25.

DOI：10.19718/j.issn.1005-2992.2022-02-0014-12

• 地面辐射供暖系统
• 控制策略
• 深度强化学习
• 通断控制
• 变水温控

暖通空调系统运行能耗是建筑能耗的主要方面，为了降低能耗节约资源，暖通空调系统优化控制就显得尤为重要.随着深度强化学习(DRL)的发展，其在工程优化控制中的表现良好，更多的暖通空调系统开始采用基于DRL的优化控制方法，但针对类似地暖的热惰性大的系统应用研究相对较少.因此，文中将DRL算法应用到地面辐射供暖系统优化控制中，并综合考虑人体热舒适、工作效率及系统能耗，分别与传统的地暖通断控制和PID控制效果进行对比分析.结果表明，DRL控制在室内热舒适度略优于传统通断控制和PID控制，但工作效率及能耗方面相对略差一些.该研究对象是针对于单房间区域模型，但包括了三个不同的地区，验证了DRL控制策略在地板辐射供暖系统的可行性，为进一步多房间模型研究提供基础.

• 单位
  土木工程学院; 经济管理学院; 大连理工大学