基于深度强化学习的空调制热控制方法和空调

本申请提供一种基于深度强化学习的空调制热控制方法和空调，涉及智能家电技术领域。方法包括：该方法滚动获取时序训练样本对，持续迭代更新房间温升模型直至精度达标；待房间温升模型达标后，融合结霜厚度计算神经网络模型与所述温升模型构建深度强化学习网络，并基于赏罚函数迭代寻优，训练生成策略网络；将实时运行参数与设定温度输入策略网络，生成压缩机频率控制动作以控制压缩机转速。本申请改善了制热工况中结霜与温升之间的矛盾。