一种基于深度强化学习的风冷空调系统节能优化控制方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的风冷空调系统节能优化控制方法，涉及空调节能优化控制技术领域，该方法的步骤包括：采集风冷空调系统的运行状态数据并进行预处理；分析动作空间参数变化引起状态空间参数变化的敏感程度构建状态‑动作敏感度；基于状态‑动作敏感度分析敏感区域的密度分布特征构建粗区域分区和粗区域敏感密度；基于粗区域敏感密度分析Q值表中的分割粒度，并构建自适应分割粒度；基于自适应分割粒度对Q‑Learning强化学习算法中的状态空间与动作空间进行离散化处理。本发明解决了在风冷空调化控制过程中，通过强化学习算法离散化处理时，容易导致控制精度不足，无法实现对空调系统的精确调控的问题。