一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统，包括：获取商业建筑HVAC控制模型；将HVAC控制模型设计为与风阀控制和区域供风速率控制相关的马尔可夫博弈问题；采用多智能体注意力进化深度强化学习算法并行求解马尔可夫博弈问题，得到多组多智能体群的最优控制策略；对不同种群的最优控制策略进行重组并将其作为规模更大的多智能体群的初始策略；重复求解规模更大的马尔可夫博弈问题直到种群规模与风阀数量与区域数量之和相等，最终得到HVAC系统的最优控制策略；将训练得到的HVAC最优控制策略部署到实际系统进行在线控制。相比现有方法，本发明可在维持高舒适性的同时显著降低能量成本。

《一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106311418，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为余亮;张予涵;岳东;窦春霞，申请日期为2022-06-06，公开（公告）日期为2024-11-15，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/13 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于进化深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法及系统，包括：获取商业建筑HVAC控制模型；将HVAC控制模型设计为与风阀控制和区域供风速率控制相关的马尔可夫博弈问题；采用多智能体注意力进化深度强化学习算法并行求解马尔可夫博弈问题，得到多组多智能体群的最优控制策略；对不同种群的最优控制策略进行重组并将其作为规模更大的多智能体群的初始策略；重复求解规模更大的马尔可夫博弈问题直到种群规模与风阀数量与区域数量之和相等，最终得到HVAC系统的最优控制策略；将训练得到的HVAC最优控制策略部署到实际系统进行在线控制。相比现有方法，本发明可在维持高舒适性的同时显著降低能量成本。

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