基于深度強化學習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)性能下降等問題。采用先進的強化學習技術，對熱泵除霜過程進行了模型優(yōu)化，采用Q?learning算法及epsilon?greedy策略學習一個最優(yōu)的動作值函數(shù)，同時在探索和利用之間進行權衡。結果表明：基于Q?learning算法構建的模型能夠準確預測熱泵除霜過程中的參數(shù)變化，并可實現(xiàn)熱泵系統(tǒng)更高的能源利用效率。（剩余4311字）