摘要
本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的巷道局部降温控制方法及系统。所述方法包括如下步骤：获取巷道环境中温度场、风速场、湿度和能耗的历史数据；对所述历史数据进行预处理，得到标准化数据；基于所述标准化数据，构建深度学习温度场的优化预测模型；基于所述优化预测模型，设计强化学习控制环境；基于所述强化学习控制环境，构建强化学习策略网络；基于所述强化学习策略网络，实现对巷道局部温度的实时优化控制。所述系统通过协同布置双轴流风机、导风板和冷壁系统，实现对复杂环境中温度的动态调控。本发明有效提升了温度控制精度，降低了系统能耗，缩短了控制响应时间，为地下高温治理提供了可靠的解决方案。
