基于深度强化学习策略的空气源热泵除霜能效提升

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摘要：热泵除霜技术在空调等制冷系统中发挥着重要的作用，但传统的除霜方法存在能耗高、效率低、系统性能下降等问题。采用先进的强化学习技术，对热泵除霜过程进行了模型优化，采用Q−learning算法及epsilon−greedy策略学习一个最优的动作值函数，同时在探索和利用之间进行权衡。结果表明：基于Q−learning算法构建的模型能够准确预测热泵除霜过程中的参数变化，并可实现热泵系统更高的能源利用效率。（剩余4311字）

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