CityLearn
0 AvisCityLearn est un environnement Python d'apprentissage par renforcement open-source conçu pour simuler et optimiser la gestion de l'énergie dans des groupes de bâtiments et microgrids. Il propose des systèmes énergétiques configurables, des événements de réponse à la demande et des fonctions de récompense personnalisables pour entraîner et évaluer des agents RL sur la climatisation, le chauffage et les opérations de stockage. Les chercheurs et praticiens peuvent benchmarker diverses algorithmes en utilisant des scénarios et des ensembles de données standardisés pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les émissions de carbone.
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Générateur de tenues IA
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CityLearn
CityLearn est un environnement Python d'apprentissage par renforcement open-source conçu pour simuler et optimiser la gestion de l'énergie dans des groupes de bâtiments et microgrids. Il propose des systèmes énergétiques configurables, des événements de réponse à la demande et des fonctions de récompense personnalisables pour entraîner et évaluer des agents RL sur la climatisation, le chauffage et les opérations de stockage. Les chercheurs et praticiens peuvent benchmarker diverses algorithmes en utilisant des scénarios et des ensembles de données standardisés pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les émissions de carbone.
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Vedettes
Qu'est-ce que CityLearn ?
CityLearn fournit une plateforme de simulation modulaire pour la recherche en gestion de l'énergie utilisant l'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent définir des regroupements de bâtiments multi-zones, configurer des systèmes HVAC, des unités de stockage et des sources renouvelables, puis entraîner des agents RL contre des événements de réponse à la demande. L'environnement expose des observations d'état telles que températures, profils de charge et prix de l'énergie, tandis que les actions contrôlent les points de consigne et la dispatch du stockage. Une API de récompense flexible permet des métriques personnalisées—comme les économies de coûts ou la réduction des émissions—et les outils de journalisation supports l'analyse des performances. CityLearn est idéal pour le benchmarking, l'apprentissage par curriculum, et le développement de nouvelles stratégies de contrôle dans un cadre de recherche reproductible.
Qui va utiliser CityLearn ?
- Chercheurs en apprentissage par renforcement
- Analystes des systèmes énergétiques
- Opérateurs de bâtiments et microgrids
- Instructeurs académiques en gestion de l'énergie
Comment utiliser CityLearn ?
- Étape 1 : Installer via pip : pip install citylearn
- Étape 2 : Importer CityLearn dans votre script Python
- Étape 3 : Charger ou configurer une définition de scénario YAML
- Étape 4 : Instancier l'environnement CityLearn
- Étape 5 : Définir ou intégrer votre agent RL
- Étape 6 : Entraîner l'agent en appelant env.step() lors des épisodes
- Étape 7 : Évaluer les performances avec les métriques et logs intégrés
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de CityLearn
Les fonctionnalités principales
- Simulation configurable de bâtiments multi-zones et microgrids
- Modélisation d'événements de réponse à la demande
- API de fonction de récompense personnalisable
- Implémentations d'agents de référence
- Outils de journalisation et d'analyse détaillés
- Gestion de scénarios et de jeux de données
Les avantages
- Benchmarking standardisé entre algorithmes RL
- Environnement de recherche reproductible
- Personnalisation flexible des scénarios
- Support de la communauté open-source
- Prototypage accéléré des stratégies de contrôle de l'énergie
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de CityLearn
- Benchmarking d'algorithmes RL pour le contrôle de l'énergie des bâtiments
- Développement de stratégies de réponse à la demande
- Enseignement de l'apprentissage par renforcement dans les cours sur les systèmes énergétiques
- Évaluation du dispatch du stockage et de l'intégration des renouvelables
- Recherche d'optimisation des coûts et des émissions dans les microgrids
Avantages et inconvénients de CityLearn
Avantages
Permet la formation sur de vastes environnements réels de taille urbaine avec des changements environnementaux extrêmes.
Utilise des représentations d’images bimodales compactes pour un apprentissage efficace en échantillons, réduisant significativement le temps de formation par rapport aux méthodes d’images brutes.
Prend en charge la généralisation à travers les transitions jour/nuit et saisonnières, améliorant la robustesse des politiques de navigation.
Open source avec code et jeux de données publiquement disponibles.
Inconvénients
Principalement axé sur la formation et la simulation, peut nécessiter une intégration avec du matériel robotique réel pour le déploiement.
Dépend de la disponibilité de jeux de données de haute qualité pour former des politiques de navigation réalistes.
Aucune information sur les prix ou le support commercial disponible.
FAQs sur CityLearn
Informations sur la Société CityLearn
- mchancan
Analyse de CityLearn
Visites au Fil du Temps
Visites Mensuelles
316
Durée Moyenne des Visites
00:00:00
Pages par Visite
1.02
Taux de Rebond
44.24%
Sep 2025 - Nov 2025 Tout le Trafic
Géographie
Top 1 Régions
United States
100%
Sep 2025 - Nov 2025 Mondial Bureau Seulement
Sources de Trafic
Direct
41.84%
Search
32.64%
Referrals
12.70%
Social
9.99%
Paid Referrals
1.72%
Mail
0.21%
Sep 2025 - Nov 2025 Bureau Seulement
Avis CityLearn
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de CityLearn ?
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- EnergyPlus
- GridLearn
- Gym-Energy
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