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estratégias de controle de energia
專業estratégias de controle de energia工具
專為高效與穩定性設計的estratégias de controle de energia工具,是實現專業成果的不二選擇。
estratégias de controle de energia
CityLearn
一個開源的強化學習環境,用於最佳化建築能源管理、微電網控制和需求響應策略。
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CityLearn 是什麼?
CityLearn 提供一個模組化的模擬平台,用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源,然後對 RL 代理進行訓練,應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測,例如溫度、負載輪廓和能源價格,而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標,例如節省成本或減少排放,且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。
CityLearn 核心功能
可配置的多區域建築及微電網模擬
需求響應事件建模
可自訂的獎勵函數 API
基準代理實作
詳細的日誌和分析工具
情境和資料集管理
CityLearn 優缺點
缺點
主要專注於訓練與模擬,部署時可能需要與實際機器人硬體整合。
依賴高品質資料集以訓練真實的導航政策。
無可用的價格或商業支援訊息。
優點
能夠在大型城市規模的真實環境中進行訓練,並應對極端環境變化。
利用緊湊的雙模態圖像表示法來提升樣本效率學習,訓練時間比原始圖像方法大幅減少。
支持日夜及季節交替的泛化,增強導航政策的穩健性。
開源且公開提供程式碼及資料集。
精選