一种基于深度强化学习的建筑方案能耗性能优化方法

本申请涉及一种基于深度强化学习的建筑方案能耗性能优化方法，方法包括：S1、计算施工过程产生的能耗；S2、计算使用阶段产生的能耗；S3、计算维护阶段产生的能耗；S4、构建能耗预测初始公式；S5、构建并训练DRL深度强化学习网络，寻找最优能耗方案。本申请的技术方案旨在通过学习建筑的能耗模式和环境因素的相互作用，自动优化建筑设计方案，实现能源的最大节约。具体而言，通过分析建筑使用和维护阶段的能耗数据，对建筑的通风、空调、照明等系统进行智能调整，以减少不必要的能耗，提高建筑能效。