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Model free optimization of building cooling water systems with refined action space

Building Simulation 2023年第4期16卷 615-627页

作者： Qiaofeng Xiong Zhengwei Li Wenxia Cai Zhechao Wang School of Mechanical Engineering Tongji University ShanghaiChina Key Laboratory of Performance Evolution and Control for Engineering Structures of Ministry of Education Tongji UniversityShanghaiChina

Deep Q Network(DQN)is an efficient model-free optimization method,and has the potential to be used in building cooling water ***,due to the high dimension of actions,this method requires a complex neural ***,both the required number of training samples and the length of convergence period are barriers for real ***,penalty function based exploration may lead to unsafe actions,causing the application of this optimization method even more *** solve these problems,an approach to limit the action space within a safe area is proposed in this *** of all,the action space for cooling towers and pumps are separated into two ***,for each type of equipment,the action space is further divided into safe and unsafe *** a result,the convergence speed is significantly *** with the traditional DQN method in a simulation environment validated by real data,the proposed method is able to save the convergence time by 1 episode(one cooling season).The results in this paper suggest that,the proposed DQN method can achieve a much quicker learning speed without any undesired consequences,and therefore is more suitable to be used in projects without pre-learning stage.

关键词： building cooling water system cooling tower cooling water pump DQN controller convergence speed

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