一种基于贝叶斯强化学习的制冷机组预测控制方法

本发明提供一种基于贝叶斯强化学习的制冷机组预测控制方法，属于制冷机组节能优化与人工智能技术领域，包括以下步骤：基于贝叶斯正则化的制冷机组多模态数据处理并实现瞬时冷量值并构建瞬时冷量和温度‑压力之间的关联关系的预测；将预测的瞬时冷量值并构建瞬时冷量和温度‑压力之间的关联关系输入到noise‑DDPG中，构建基于DDPG的动作预测模型；设计基于阈值约束的变量控制框架。本发明方法可以挖掘温度‑压力等变量和瞬时冷量的内在关联，实现强化学习下制冷机组预测调控。该方法有效实时调控制冷机组的输入达到节能优化的效果。通过实验，验证了本发明在制冷机组节能任务中具有优异的性能。