强化学习在优化暖通空调系统控制方面具有良好前景，提高系统性能、降低能耗、增强成本效益。我们对比了两种常用的经典强化学习方法（Q - 学习和深度 Q - 网络）在多个暖通空调环境下进行了基准测试，并探讨了模型超参数选择和奖励调节的实际考虑。研究结果揭示了配置暖通空调系统中的强化学习代理的方法，并促进了节能高效的运营。

Aug, 2023

建立建筑 HVAC 系统的深度学习模型对建筑物的能耗消耗进行有效控制，采用基于模型和基于概率的控制方法来实现系统的优化和能耗降低，同时确保系统的安全和效率。

Oct, 2019

本研究基于 Sinergym 框架对多种先进 DRL 算法在 HVAC 控制中进行了关于舒适度和能源消耗方面的可重复评估，结果表明 SAC 和 TD3 等 DRL 算法在复杂场景下具有潜力，并揭示了与泛化和增量学习有关的若干挑战。

Jan, 2024

本文介绍了 DeepMind 与谷歌最近关于强化学习在商业制冷系统控制方面的最新工作的技术概述。通过在谷歌数据中心更加高效地冷却的专业知识为基础，在与楼宇管理系统供应商特兰科技的合作中，在两个真实世界的设施上进行了实时实验，希望我们描述这些挑战并针对这些挑战调整我们的强化学习系统，使得在两个实验场所分别节能约 9％和 13％。

Nov, 2022

本文通过聚合在不同气候区域的多个数据中心上训练的本地策略来学习一个全局的强化学习控制器，以最大程度地减少能源消耗并同时最大化热舒适度，实验证明这种联邦策略相比于单独训练的策略具有更快的学习速度和更强的泛化能力。

May, 2024

本文研究如何构建通用且高效的层次强化学习算法，其中较低层的控制器通过自动学习和提出的目标来实现上级控制器的监督，并使用脱离策略的经验来提高效率。我们称此算法为 HIRO，并在模拟机器人上的实验中表现出高性能和高样本效率。

May, 2018

该研究提出了一种基于深度强化学习和迁移学习的建筑暖通空调系统控制方法，通过将神经网络控制器拆分为一个可以迁移的前端网络和一个针对每个特定建筑物的可高效训练的后端网络，显著减少训练时间、节约能源成本和改善温度控制精度。

Aug, 2020

通过引入一个新的强化学习框架来解决可再生能源系统中设计和控制的协同优化问题，可以提高可再生能源的整合和系统效率，推动能源管理领域的强化学习应用，实现可再生能源的更高效和更有效利用。

Jun, 2024

利用基于决策树的控制策略，优化了采暖通风空调系统的能源效率，并提供可靠性保证和安全性，与现有模型基的增强学习方法相比，能够节约 68.4% 能源并提高 14.8% 的人体舒适度。

Feb, 2024

使用层次强化学习方法控制电网拓扑结构，通过在不同层次应用强化学习算法，实现电网操作的长期目标且在困难任务上超越其他方法。

Nov, 2023