基于先验知识的HVAC系统深度Q网络控制方法

强化学习方法在近年来被逐渐尝试应用于工程控制之中，并且展示出其强大的控制能力和潜力。强化学习算法虽然具有较好的控制性能，但是其控制策略的收敛需要建立在一段时间后的训练上，而这段时间在工程应用上可能会造成一些浪费。为了解决这一问题，提出了基于先验知识的DQN对暖通空调（HVAC）系统中的冷却水系统进行控制，将先验知识引入DQN算法的前期训练中，以减少训练时间，加速收敛，节约成本。基于先验知识的DQN算法不仅能够对系统进行有效的控制，并且能够比DQN更早地实现节能。