基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统
申请号:
CN202510954287
申请日期:
2025-07-11
公开号:
CN120469244B
公开日期:
2025-09-19
类型:
发明专利
摘要
本发明属于工业自动化技术领域,本发明公开了基于深度强化学习的多目标能耗分析与动态优化系统;旨在解决工业设备在瞬时负载变化下的状态表征滞后及优化决策不足的问题。系统通过构建动态状态转移链,准确表征设备状态变化规律;通过分析状态转移路径及负载变化趋势,科学确定响应优先级;结合深度强化学习的动态决策逻辑,优化设备运行参数;通过多目标优化策略,平衡能耗、响应速度及稳定性;最终通过实时调控实现高效运行。本发明提高了系统对复杂工况的适应性、响应的科学性及能源利用效率,降低了生产成本。
技术关键词
优化运行参数
深度强化学习模型
工业设备
动态优化系统
能耗
高频振荡
节点
深度强化学习算法
工业自动化技术
决策
逻辑
连续性
优化设备
数据采集模块
多策略