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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學申請的專利基于模型強化學習的空調(diào)控制方法、裝置、終端及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120252126B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510744836.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F24F11/64；該發(fā)明授權(quán)基于模型強化學習的空調(diào)控制方法、裝置、終端及介質(zhì)是由王慧龍;李嘉寧;范成;李玨瑩;戴曉寒設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于模型強化學習的空調(diào)控制方法、裝置、終端及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明所提供的基于模型強化學習的空調(diào)控制方法、裝置、終端及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：搭建反映目標建筑熱行為的RC模型，作為訓練環(huán)境模型；構(gòu)建強化學習智能體，在基于RC模型生成的強化學習仿真環(huán)境中對智能體進行訓練，得到具有最優(yōu)空調(diào)控制策略的Q表；將Q表部署至目標建筑上搭載的空調(diào)系統(tǒng)中，通過智能體基于具有最優(yōu)空調(diào)控制策略的Q表控制空調(diào)系統(tǒng)的運行。本發(fā)明通過結(jié)合RC模型與強化學習的優(yōu)勢，利用強化學習與環(huán)境交互的信息，降低了對歷史數(shù)據(jù)的需求，能夠在短時間內(nèi)訓練出高效、精準的控制策略，解決了傳統(tǒng)強化學習控制方法存在數(shù)據(jù)需求高、訓練時間長，難以快速高效地滿足需求響應控制的實際應用需求的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于模型強化學習的空調(diào)控制方法、裝置、終端及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于模型強化學習的空調(diào)控制方法，其特征在于，所述方法包括： 搭建反映目標建筑熱行為的RC模型，以作為訓練環(huán)境模型； 構(gòu)建強化學習智能體，并在基于所述RC模型生成的強化學習仿真環(huán)境中對所述強化學習智能體進行訓練，得到具有最優(yōu)空調(diào)控制策略的Q表； 將具有最優(yōu)空調(diào)控制策略的所述Q表部署至所述目標建筑上搭載的空調(diào)系統(tǒng)中，并通過所述強化學習智能體基于具有最優(yōu)空調(diào)控制策略的所述Q表來控制所述空調(diào)系統(tǒng)的運行； 其中，所述RC模型由熱阻與熱容構(gòu)成，并且所述RC模型的表達式為： ； ； ； ； ； ； ； 其中，表示室內(nèi)空氣與空調(diào)系統(tǒng)之間的熱傳遞，表示外圍護結(jié)構(gòu)與室內(nèi)空氣之間的熱傳遞，表示室外空氣與外圍護結(jié)構(gòu)之間的熱傳遞，表示室內(nèi)溫度，表示空調(diào)系統(tǒng)溫度，表示外圍護結(jié)構(gòu)溫度，表示室外溫度，表示第個時刻的空調(diào)系統(tǒng)溫度，表示第個時刻的空調(diào)系統(tǒng)溫度，表示第個時刻的室內(nèi)溫度，表示第個時刻的室內(nèi)溫度，表示第個時刻的外圍護結(jié)構(gòu)溫度，表示第個時刻的外圍護結(jié)構(gòu)溫度，表示空調(diào)系統(tǒng)熱阻，表示室內(nèi)空氣熱阻，表示建筑外圍護結(jié)構(gòu)熱阻，表示空調(diào)系統(tǒng)熱容，表示室內(nèi)熱容，表示建筑物熱容，表示空調(diào)系統(tǒng)供冷功率，表示室內(nèi)熱量，ONOFF表示壓縮機的運行狀態(tài)，t表示時間，單位為秒，h表示小時，表示室內(nèi)熱量與小時h的映射關(guān)系，表示每個小時對應的室內(nèi)熱量。

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