本发明涉及空调控制领域,公开了一种基于ActorCritic算法的地铁空调系统节能控制方法,包括:建立地铁空调系统能耗模型;采集地铁空调系统指标数据,并对地铁空调系统指标数据进行预处理,得到预处理后的地铁空调系统指标数据集合;以地铁空调系统指标数据为输入,下一时刻的地铁空调系统能耗预测值为输出,构建地铁空调系统能耗预测模型;将地铁空调风‑水系统作为强化学习智能体,以地铁空调系统能耗预测值最小为训练目标,利用ActorCritic算法对强化学习智能体进行训练,得到地铁空调风‑水系统的控制动作。本发明设计地铁空调系统节能模型,通过结合前馈神经网络以及强化学习得到地铁空调系统的控制动作,实现地铁空调的实时节能控制。
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