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📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टugr-sail
HVAC नियंत्रण प्रणालियों में डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम के मूल्यांकन के लिए एक शोध सहायक रिपॉजिटरी।
यह रिपॉजिटरी इमारतों में HVAC (हीटिंग, वेंटिलेशन और एयर कंडीशनिंग) नियंत्रण के लिए विशेष रूप से लागू किए गए विभिन्न डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (DRL) एल्गोरिदम को बेंचमार्क करने के लिए आवश्यक प्रायोगिक ढांचा प्रदान करती है। जैसे-जैसे बुनियादी ढांचे में ऊर्जा दक्षता स्थिरता का एक महत्वपूर्ण स्तंभ बनती जा रही है, यह परियोजना एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करती है कि कैसे DRL एजेंट ऊर्जा व्यय को कम करते हुए थर्मल आराम का प्रबंधन कर सकते हैं। इसमें कार्यान्वयन विवरण और मूल्यांकन मेट्रिक्स शामिल हैं जो शोधकर्ताओं को अध्ययन के निष्कर्षों को पुन: उत्पन्न करने या विभिन्न बिल्डिंग मॉडल के लिए नियंत्रण तर्क को अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं। नियंत्रण सिद्धांत और डीप लर्निंग के मिलन पर ध्यान केंद्रित करके, यह परियोजना व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करती है कि कैसे एजेंटों को जटिल और स्टोकेस्टिक बिल्डिंग वातावरण को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
💡मुख्य बातें
- ├─DRL-आधारित HVAC नियंत्रण ढांचा
- ├─बिल्डिंग ऊर्जा अनुकूलन पर केंद्रित
- └─प्रायोगिक बेंचमार्किंग उपकरण
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─ऊर्जा प्रणाली इंजीनियर