基于DDPG模型的建筑能耗控制方法

摘要

针对居民建筑能耗逐渐增加、传统控制方法效率低下的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度的建筑能耗控制方法。该方法利用深度强化学习模型,将建筑电力使用问题建模为强化学习的控制问题,解决负荷降低和成本最小化的问题。根据某开源数据库中居民的能耗使用数据,结合深度Q网络、确定性策略梯度和深度确定性策略梯度算法进行实验验证。实验结果表明,该方法能够有效降低负荷峰值与电力能源使用成本,实现建筑节能的目的。