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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于模型强化学习的空调控制方法、装置、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120252126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510744836.0，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权基于模型强化学习的空调控制方法、装置、终端及介质是由王慧龙;李嘉宁;范成;李珏莹;戴晓寒设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型强化学习的空调控制方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的基于模型强化学习的空调控制方法、装置、终端及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：搭建反映目标建筑热行为的RC模型，作为训练环境模型；构建强化学习智能体，在基于RC模型生成的强化学习仿真环境中对智能体进行训练，得到具有最优空调控制策略的Q表；将Q表部署至目标建筑上搭载的空调系统中，通过智能体基于具有最优空调控制策略的Q表控制空调系统的运行。本发明通过结合RC模型与强化学习的优势，利用强化学习与环境交互的信息，降低了对历史数据的需求，能够在短时间内训练出高效、精准的控制策略，解决了传统强化学习控制方法存在数据需求高、训练时间长，难以快速高效地满足需求响应控制的实际应用需求的问题。

本发明授权基于模型强化学习的空调控制方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模型强化学习的空调控制方法，其特征在于，所述方法包括： 搭建反映目标建筑热行为的RC模型，以作为训练环境模型； 构建强化学习智能体，并在基于所述RC模型生成的强化学习仿真环境中对所述强化学习智能体进行训练，得到具有最优空调控制策略的Q表； 将具有最优空调控制策略的所述Q表部署至所述目标建筑上搭载的空调系统中，并通过所述强化学习智能体基于具有最优空调控制策略的所述Q表来控制所述空调系统的运行； 其中，所述RC模型由热阻与热容构成，并且所述RC模型的表达式为： ； ； ； ； ； ； ； 其中，表示室内空气与空调系统之间的热传递，表示外围护结构与室内空气之间的热传递，表示室外空气与外围护结构之间的热传递，表示室内温度，表示空调系统温度，表示外围护结构温度，表示室外温度，表示第个时刻的空调系统温度，表示第个时刻的空调系统温度，表示第个时刻的室内温度，表示第个时刻的室内温度，表示第个时刻的外围护结构温度，表示第个时刻的外围护结构温度，表示空调系统热阻，表示室内空气热阻，表示建筑外围护结构热阻，表示空调系统热容，表示室内热容，表示建筑物热容，表示空调系统供冷功率，表示室内热量，ONOFF表示压缩机的运行状态，t表示时间，单位为秒，h表示小时，表示室内热量与小时h的映射关系，表示每个小时对应的室内热量。

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