Energioptimering i byggnader genom styrning av systemet Värmeventilation och luftkonditionering (HVAC) undersöks ingående. I detta papper, en modell-fri skådespelare-kritisk förstärkning lärande (RL) controller är utformad med hjälp av en variant av konstgjorda återkommande neurala nätverk som kallas Long-Short-Term Memory (LSTM) nätverk. Optimering av värmekomfort tillsammans med energiförbrukning är målet med att ställa in denna RL-regulator. Testplattformen, vår kontorsyta, är utformad med hjälp av SketchUp. Med OpenStudio installeras HVAC-systemet på kontoret. Kontrollsystemen (idealvärmekomfort, traditionell kontroll och RL-kontroll) genomförs i MATLAB. Med hjälp av Building Control Virtual Test Bed (BCVTB), är kontrollen av termostat schemat under varje provtid implementeras för kontoret i EnergyPlus tillsammans med lokala väderdata. Resultat från utbildning och validering visar att RL-regulatorn förbättrar värmekomforten med i genomsnitt 15 % och energieffektiviteten med i genomsnitt 2,5 % jämfört med andra strategier som nämns.
Wang m.fl. REF antog en Long-Short Term Memory (LSTM) återkommande neurala nätverk baserad förstärkning lärande controller för att styra luftkonditioneringssystem.
A Long-Short Term Memory Recurrent Neural Network Based Reinforcement Learning Controller for Office Heating Ventilation and Air Conditioning Systems
{'venue': 'Processes', 'journal': 'Processes', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}