摘要
本发明实施例提供一种室内滑雪场暖通空调节能优化系统,包括多源感知层、边缘计算层、云端决策层和设备执行层。多源感知层用于采集气象、客流、温湿度及设备状态等多源数据;边缘计算层对数据进行融合处理并通过负荷预测机制生成负荷预测结果;云端决策层基于多智能体深度强化学习与模型预测控制优化策略生成优化控制指令;设备执行层接收并执行指令同时反馈设备状态。本发明通过多层协同优化架构,实现了精准负荷预测和设备智能协同控制,采用五阶段阶梯寻优和动态优先级机制,显著提升系统能效,在保证环境舒适度的同时降低能耗,有效提高了系统运行的经济性和稳定性。
技术关键词
暖通空调节能
多智能体深度强化学习
室内滑雪场
混合深度学习模型
控制优化器
数据采集单元
协同优化控制
设备状态数据采集
温湿度
阶段
轻量化卷积神经网络
气象
客流特征
循环水泵
负荷特征
云端
动态
制冷机组
系统为您推荐了相关专利信息
智能自适应控制方法
重构智能
无线通信天线
5G无线通信
数字孪生体
混合深度学习模型
建筑能耗预测方法
建筑能耗数据
建筑能耗预测系统
建筑能耗预测技术
优化调控方法
停车系统
多智能体深度强化学习
空闲停车位
分布特征
MEC系统
多智能体深度强化学习
时延
地面设备
深度强化学习算法
无线通信基站
智能管理方法
管理策略
5G技术
分布式传感器网络