CityLearn
CityLearn es un entorno Python de aprendizaje por refuerzo de código abierto diseñado para simular y optimizar la gestión de energía en agrupaciones de edificios y microredes. Ofrece sistemas energéticos configurables, eventos de respuesta a la demanda y funciones de recompensa personalizables para entrenar y evaluar agentes RL en operaciones de refrigeración, calefacción y almacenamiento. Investigadores y profesionales pueden realizar benchmarks de diversos algoritmos usando escenarios y conjuntos de datos estandarizados para mejorar la eficiencia operativa y reducir las emisiones de carbono.
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Planificador de Viajes con IA
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CityLearn es un entorno Python de aprendizaje por refuerzo de código abierto diseñado para simular y optimizar la gestión de energía en agrupaciones de edificios y microredes. Ofrece sistemas energéticos configurables, eventos de respuesta a la demanda y funciones de recompensa personalizables para entrenar y evaluar agentes RL en operaciones de refrigeración, calefacción y almacenamiento. Investigadores y profesionales pueden realizar benchmarks de diversos algoritmos usando escenarios y conjuntos de datos estandarizados para mejorar la eficiencia operativa y reducir las emisiones de carbono.
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Destacados
¿Qué es CityLearn?
CityLearn proporciona una plataforma de simulación modular para la investigación en gestión energética usando aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden definir agrupaciones de edificios multi-zona, configurar sistemas HVAC, unidades de almacenamiento y fuentes renovables, y luego entrenar agentes RL frente a eventos de respuesta a la demanda. El entorno expone observaciones de estado como temperaturas, perfiles de carga y precios de energía, mientras que las acciones controlan puntos de consigna y despachos de almacenamiento. Una API de recompensas flexible permite métricas personalizadas, como ahorros en costos o reducción de emisiones, y las utilidades de registro soportan análisis de rendimiento. CityLearn es ideal para benchmarking, aprendizaje por currículo y desarrollo de nuevas estrategias de control en un marco de investigación reproducible.
¿Quién usará CityLearn?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Analistas de sistemas energéticos
- Operadores de edificios y microredes
- Instructores académicos en gestión de energía
¿Cómo usar CityLearn?
- Paso 1: Instalar vía pip: pip install citylearn
- Paso 2: Importar CityLearn en tu script Python
- Paso 3: Cargar o configurar una definición de escenario YAML
- Paso 4: Crear la instancia del entorno CityLearn
- Paso 5: Definir o integrar tu agente RL
- Paso 6: Entrenar el agente llamando a env.step() en episodios
- Paso 7: Evaluar el rendimiento usando las métricas y registros integrados
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de CityLearn
Las características principales
- Simulación configurable de agrupaciones de edificios y microredes
- Modelado de eventos de respuesta a la demanda
- API de función de recompensa personalizable
- Implementaciones de agentes de referencia
- Herramientas detalladas de registro y análisis
- Gestión de escenarios y conjuntos de datos
Los beneficios
- Benchmarking estandarizado entre algoritmos RL
- Entorno de investigación reproducible
- Personalización flexible de escenarios
- Soporte de la comunidad de código abierto
- Prototipado acelerado de estrategias de control energético
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de CityLearn
- Benchmarking de algoritmos RL para control de energía en edificios
- Desarrollo de estrategias de respuesta a la demanda
- Enseñanza de aprendizaje por refuerzo en cursos de sistemas energéticos
- Evaluación de despacho de almacenamiento e integración de renovables
- Investigación sobre optimización de costos y emisiones en microredes
Ventajas y desventajas de CityLearn
Ventajas
Permite el entrenamiento en grandes entornos del mundo real del tamaño de una ciudad con cambios ambientales extremos.
Utiliza representaciones de imagen bimodal compactas para un aprendizaje eficiente en muestras, reduciendo significativamente el tiempo de entrenamiento comparado con métodos de imagen cruda.
Soporta generalización a través de transiciones de día/noche y estaciones, mejorando la robustez de las políticas de navegación.
Código y conjuntos de datos de código abierto y disponibles públicamente.
Desventajas
Enfocado principalmente en entrenamiento y simulación, puede requerir integración con hardware robótico real para su implementación.
Depende de la disponibilidad de conjuntos de datos de alta calidad para entrenar políticas de navegación realistas.
No hay información disponible sobre precios o soporte comercial.
FAQs sobre CityLearn
Información de la Compañía CityLearn
- mchancan
Análisis de CityLearn
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
316
Duración Promedio de Visita
00:00:00
Páginas por Visita
1.02
Tasa de Rebote
44.24%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo el Tráfico
Geografía
Top 1 Regiones
United States
100%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Direct
41.84%
Search
32.64%
Referrals
12.70%
Social
9.99%
Paid Referrals
1.72%
Mail
0.21%
Sep 2025 - Nov 2025 Solo de Escritorio
Reseñas de CityLearn
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de CityLearn?
- OpenAI Gym
- EnergyPlus
- GridLearn
- Gym-Energy
- DeepMind Control Suite
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