CityLearn
0 AvaliaçõesCityLearn é um ambiente de aprendizado por reforço em Python de código aberto projetado para simular e otimizar a gestão de energia em grupos de edifícios e micro-redes. Oferece sistemas de energia configuráveis, eventos de resposta à demanda e funções de recompensa personalizáveis para treinar e avaliar agentes de RL em operações de refrigeração, aquecimento e armazenamento. Pesquisadores e profissionais podem comparar diversos algoritmos usando cenários e conjuntos de dados padronizados para melhorar a eficiência operacional e reduzir as emissões de carbono.
Gerador de Capa com IA
Gerador de Roupa com IA
Gerador de Plano de Aula com IA
Planejador de Viagens com IA
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#gestão de micro-rede
#impacto ambiental
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#simulações de treinamento
#análise de cenários
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CityLearn
CityLearn é um ambiente de aprendizado por reforço em Python de código aberto projetado para simular e otimizar a gestão de energia em grupos de edifícios e micro-redes. Oferece sistemas de energia configuráveis, eventos de resposta à demanda e funções de recompensa personalizáveis para treinar e avaliar agentes de RL em operações de refrigeração, aquecimento e armazenamento. Pesquisadores e profissionais podem comparar diversos algoritmos usando cenários e conjuntos de dados padronizados para melhorar a eficiência operacional e reduzir as emissões de carbono.
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Em Destaque
O que é CityLearn?
CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.
Quem usará CityLearn?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço
- Analistas de sistemas de energia
- Operadores de edifícios e micro-redes
- Instrutores acadêmicos em gestão de energia
Como usar CityLearn?
- Passo 1: Instale via pip: pip install citylearn
- Passo 2: Importe CityLearn em seu script Python
- Passo 3: Carregue ou configure uma definição de cenário YAML
- Passo 4: Instancie o ambiente CityLearn
- Passo 5: Defina ou integre seu agente de RL
- Passo 6: Treine o agente chamando env.step() em episódios
- Passo 7: Avalie o desempenho usando métricas e registros embutidos
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de CityLearn
Principais recursos
- Simulação de múltiplas zonas de edifícios e micro-redes configuráveis
- Modelagem de eventos de resposta à demanda
- API de funções de recompensa personalizável
- Implementações de agentes de baseline
- Ferramentas detalhadas de registro e análise
- Gerenciamento de cenários e conjuntos de dados
Os benefícios
- Padronização de benchmarking entre algoritmos de RL
- Ambiente de pesquisa reprodutível
- Personalização flexível de cenários
- Suporte da comunidade de código aberto
- Prototipagem acelerada de estratégias de controle de energia
Principais Casos de Uso & Aplicações de CityLearn
- Benchmarking de algoritmos de RL para controle de energia de edifícios
- Desenvolvimento de estratégias de resposta à demanda
- Ensino de aprendizado por reforço em cursos de energia
- Avaliação de despacho de armazenamento e integração de renováveis
- Pesquisa de otimização de custos e emissões em micro-redes
Prós e contras de CityLearn
Prós
Permite treinamento em grandes ambientes do mundo real do tamanho de uma cidade com mudanças ambientais extremas.
Utiliza representações compactas bimodais de imagens para aprendizado eficiente em amostras, reduzindo significativamente o tempo de treinamento em comparação com métodos de imagens brutas.
Suporta generalização em transições dia/noite e sazonais, melhorando a robustez das políticas de navegação.
Código aberto com código e conjuntos de dados disponíveis publicamente.
Contras
Principalmente focado em treinamento e simulação, pode exigir integração com hardware robótico real para implantação.
Depende da disponibilidade de conjuntos de dados de alta qualidade para treinar políticas de navegação realistas.
Nenhuma informação sobre preços ou suporte comercial disponível.
FAQs sobre CityLearn
Informações da Empresa CityLearn
- mchancan
Análise de CityLearn
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
316
Duração Média das Visitas
00:00:00
Páginas por Visita
1.02
Taxa de Rejeição
44.24%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo o Tráfego
Geografia
Top 1 Regiões
United States
100%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Apenas para Desktop
Fontes de Tráfego
Direct
41.84%
Search
32.64%
Referrals
12.70%
Social
9.99%
Paid Referrals
1.72%
Mail
0.21%
Sep 2025 - Nov 2025 Apenas para Desktop
Avaliações de CityLearn
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de CityLearn?
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- EnergyPlus
- GridLearn
- Gym-Energy
- DeepMind Control Suite
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