基于强化学习的洁净手术部净化空调的节能方法

本发明提供一种基于强化学习的洁净手术部净化空调的节能方法，涉及洁净手术室温度控制领域，通过采集室外温度、室内温湿度、室内外压差等环境数据及冷源设备参数、风机频率等净化空调自控系统数据，经归一化预处理后构建时间序列输入环境预测网络模型，输出室内温湿度及系统功率利用率预测值。基于强化学习构建智能体，采用DDPG算法训练智能体输出最优控制策略，动态调节新风露点温度、新风出风风速等参数，协调微正压控制与能耗优化。本发明通过多源数据融合、环境预测与深度学习结合，在保证手术室温湿度和微正压要求的前提下，减轻了能耗损失及动态适配不足的问题，经训练的智能体可降低系统单位时间能耗，提升环境稳定性与节能效率。