基于多智能体强化学习的住宅综合能源系统优化控制方法

本发明提供了一种基于多智能体强化学习的住宅综合能源系统优化控制方法，属于建筑环境控制技术领域。该方法从建筑的实际运行中获取相关数据，并将收集到的数据作为训练样本数据，进行数据的预处理；构建多智能体环境模型，对系统的运行进行仿真和约束；构建多智能体IPPO模型，利用IPPO算法通过策略梯度法进行训练，在多次迭代后生成建筑能源系统的最优调控策略；利用训练好的模型实现能源的高效分配和运行成本的降低。本发明采用了基于模型和数据驱动的方法，通过考虑热泵制热和燃料电池发电行为的非线性特征，克服了传统基于模型控制方法的局限性，能够准确描述系统的复杂动态行为，并在高度复杂的场景下做出快速、高效的决策。