基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的空氣源熱泵除霜能效提升

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摘要：熱泵除霜技術(shù)在空調(diào)等制冷系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用，但傳統(tǒng)的除霜方法存在能耗高、效率低、系統(tǒng)性能下降等問(wèn)題。采用先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)熱泵除霜過(guò)程進(jìn)行了模型優(yōu)化，采用Q?learning算法及epsilon?greedy策略學(xué)習(xí)一個(gè)最優(yōu)的動(dòng)作值函數(shù)，同時(shí)在探索和利用之間進(jìn)行權(quán)衡。結(jié)果表明：基于Q?learning算法構(gòu)建的模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)熱泵除霜過(guò)程中的參數(shù)變化，并可實(shí)現(xiàn)熱泵系統(tǒng)更高的能源利用效率。（剩余4311字）