一种基于机理-强化学习的建筑空调系统控制优化方法与智能体

本发明公开了一种基于机理‑强化学习的建筑空调系统控制优化方法与智能体，涉及建筑节能与智能控制技术领域，一种基于机理‑强化学习的建筑空调系统控制优化方法，包括构建多区域热力学机理模型、混合训练策略、在线动态控制和部署轻量化智能体，通过构建多区域热力学机理模型，结合数字孪生仿真环境和真实系统迁移学习，生成初步策略模型。该模型能够在线动态控制建筑空调系统，通过设计强化学习智能体，实时采集环境数据并动态调整控制参数。解决了传统建筑空调系统控制方法能效低下与舒适度波动的问题，同时提高了纯数据驱动的强化学习方法的物理可解释性和训练效率。