一种基于强化学习与遗传算法分层协同的暖通空调系统智能控制方法及系统

本发明公开了一种基于强化学习与遗传算法分层协同的暖通空调系统智能控制方法及系统，该方法包括建立基于强化学习的智能体，建立基于遗传算法的优化器；在每个决策周期获取包括历史、当前及未来预测信息的HVAC系统的状态向量；强化学习的智能体根据状态向量，得到包括设备运行组合选择和宏观调控目标的战略动作；将战略动作作为硬性约束条件，利用代理模型对战术优化层的遗传算法优化器在约束范围内进行迭代寻优，得到最优实时运行参数组合，进而对HVAC系统进行控制。本发明将复杂的控制问题分解，显著提升了控制系统的决策效率和节能效果，能够有效应对未预测的负荷突变，实现HVAC系统的高效稳定运行。