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申请/专利权人：杭州电子科技大学;杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于专家状态的生成对抗网络强化学习的暖通空调控制方法，包括如下步骤：步骤S1、搭建虚拟建筑环境；步骤S2、根据历史环境数据和虚拟环境通过规划方法获取的状态‑下一时刻状态对作为专家状态；步骤S3、生成器与环境互动获得状态‑下一时刻状态对作为生成状态；步骤S4、判断策略网络经验池BSAC的数据量是否大于策略网络π最小更新时经验池中经验数量的最小值，若是则跳转至步骤S5，若不是则跳转至步骤S6；步骤S5、训练策略网络π；步骤S6、训练判别网络；步骤S7、塑造奖励值；步骤S8、重复步骤S3‑S8，直至结果收敛后输出策略网络。该方法能有效的降低暖通空调的运行能耗成本且能维持室内温度在合理的区间内。
主权项：1.基于专家状态的生成对抗网络强化学习暖通空调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、确定HAVC系统的动作空间和状态空间，并根据动作空间和状态空间搭建虚拟建筑环境；步骤S2、根据历史环境数据和虚拟建筑环境通过规划方法获取状态-下一时刻状态对作为专家状态；步骤S3、生成器与虚拟建筑环境互动获得状态-下一时刻状态对作为生成状态，所述生成器是由SAC算法训练的策略网络；步骤S4、构建一个初始为0的经验池BSAC，判断策略网络经验池BSAC的数据量是否大于策略网络π最小更新时经验池中经验数量的最小值，若是则跳转至步骤S5，若不是则跳转至步骤S6；步骤S5、将经验池BSAC输入SAC算法中，训练策略网络π；步骤S6、将S2中获得的专家状态和S3中获得的生成状态输入判别器中训练判别网络，所述判别器训练时应用Wasserstein来判别专家状态分布和生成状态分布之间的距离；步骤S7、将生成状态输入判别网络，根据判别网络的输出和传统奖励函数塑造奖励值，并将其存入策略网络经验池BSAC；步骤S8、重复步骤S3-S7，直至结果收敛后输出策略网络。
全文数据：
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百度查询： 杭州电子科技大学 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司 基于专家状态的生成对抗网络强化学习的暖通空调控制方法
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