摘要
本发明公开了一种集群式温控器分布式协同控制方法及系统,涉及温控器控制技术领域。包括建立控温共识:通过构建温控器联盟链,采用实用拜占庭容错算法达成控温目标共识;共享预测模型:基于联邦学习架构,各节点在本地训练温度预测模型并将模型参数梯度上传至云端服务器进行聚合更新;全局能耗优化:采用多智能体深度确定性策略梯度算法对全局能耗进行最小化优化;动态拓扑重组:支持设备即插即用并根据设备状态自动重组集群拓扑。本申请解决信息孤岛问题、实现温度预测模型的共享与隐私保护并优化全局能耗,能够提升集群控温一致性,优化能源利用效率,改善用户舒适体验,支持百级设备扩展,适应复杂场景需求。
技术关键词
温控器
实用拜占庭容错算法
温度预测模型
深度确定性策略梯度
集群
节点
网络管理模块
云端服务器
能耗
网络实时监测
多智能体协作
数据隐私保护
更新模型参数
分布式协同
评估设备
共识算法
信息孤岛
系统为您推荐了相关专利信息
网络拓扑
路径规划方法
接入点
拓扑图
深度确定性策略梯度
储能单元
储能电站
储能协调控制方法
虚拟储能
协调控制系统
永磁电机
转矩控制策略
深度强化学习
矢量控制器
数字孪生模型
状态切换方法
空闲状态管理
低功耗
处理器
控制策略