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建筑物HVAC控制的离线强化学习实验评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了建筑物HVAC系统中离线强化学习的可行性和有效性，发现历史数据建模能够降低温度违例率和节省能耗，最多可减少28.5%的违例率和12.1%的能耗。该研究为HVAC系统的应用提供了新的见解。
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关键要点
- 本研究评估了建筑物HVAC系统中离线强化学习的可行性和有效性。
- 研究填补了当前文献在HVAC系统离线强化学习领域的空白。
- 通过系统分析现有离线强化学习算法的优缺点，发现历史数据建模的重要性。
- 适当的历史数据建模能够显著降低温度违例率，最多可减少28.5%。
- 历史数据建模还可以节省能耗，最多可减少12.1%。
- 该研究为HVAC系统的实际应用提供了新的见解。
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