CN119515211A 基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法 （河海大学）_第1页
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号基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度本发明公开了一种基于多智能体强化学习终端设备与传感器数据的建筑多维舒适度与能2建立用户多维舒适度评价指标，用户多维舒适度评价指标包括温度舒获取建筑内智能体的用能信息和传感信息，计算用户多维舒适度评价指标的拟合系构建基于多智能体强化学习的建筑舒适度与能耗调2.根据权利要求1所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;3.根据权利要求2所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;其中，为智能体t时段的实际数据，并预测[r1,7时段的数据信息；为各类设备的能源数据；;4.根据权利要求3所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;35.根据权利要求4所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;;6.根据权利要求5所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;7.根据权利要求6所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;8.根据权利要求7所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其;9.根据权利要求1所述基于多智能体强化学习的建筑多维舒适度与能量管理方法，其4;;;;I:为空气质量综合影响指数；;;;;;其中，为空气质量舒适度的均方误差；为第i组设备信息中的空气质量影响指56建立用户多维舒适度评价指标，用户多维舒适度评价指标包括温度舒适度指标、;7;为各类设备的能源数据；;望；为折现率，用于表示k段时间后的动作奖励期望对于当前的相对重要性，ye[o,1]；[0008]进一步的，以建筑用户综合舒适度指标和用能福利最大化为优化策略目标;;;传感器测量获得的实际空气质量舒适度指标；为用户对应的舒适度设置偏好，。为8;;;;;;;;其中，hum为室内相对湿度，Ccoz为室内二氧化碳浓度，Cco为一氧化碳浓度，9;;;;;;;;式中，b,(i=0,1,2,3)为空气质量舒适度分指标多项式模型系数，为空气质量综;式中，hum为室内相对湿度，Cco2为室内二氧化碳浓度，Cco为一氧化碳浓度，;;;rs为用户对第i组数据的照明舒适度评价。;为;;望；为折现率，用于表示k段时间后的动作奖励期望对于当前的相对重要性，re[011；;其中，表示建筑内用户参与售电或生产产生的经济价值；c:表示建筑在;;;;;

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