CityLearn

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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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May 20 2025
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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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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

Análise de CityLearn

Visitas ao Longo do Tempo

Visitas Mensais
1.9k
Duração Média das Visitas
00:00:00
Páginas por Visita
1.04
Taxa de Rejeição
37.96%
Oct 2025 - Dec 2025 Todo o Tráfego

Geografia

Top 3 Regiões
United States
61.41%
Norway
29.55%
South Africa
9.04%
Oct 2025 - Dec 2025 Global Apenas para Desktop

Fontes de Tráfego

Direct
39.52%
Search
35.87%
Referrals
13.31%
Social
8.10%
Paid Referrals
1.79%
Mail
0.27%
Oct 2025 - Dec 2025 Apenas para Desktop

Avaliações de CityLearn

5/5
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