本发明公开了一种基于人工智能的供暖循环泵调节方法,具体步骤包括获取目标压差和目标二网流量以及供暖机组实时在线数据,并对实时数据进行清洗归一化;在线学习强化学习策略模型的预测模型,根据目标压差与实际压差差值或者目标二网流量与实际二网流量差值,在线更新模型的循环泵的频率;确定差值最小并输入预测模型得到循环泵频率,进而进行循环泵调节。本发明采用的强化学习,通过实时在线学习,循环泵频率和二网压差、二网流量的关系,使二网压差或者二网流量维持一个稳定值,具有很强的泛化能力。利用数据库中的历史数据训练模型,学习到能获得良好结果的策略,然后将实时状态输入模型,输出最优的动作来调节循环泵的频率。
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