该研究解决了传统HVAC系统在实时响应电力市场价格和用户舒适偏好方面的不足。提出了一种基于人类反馈的人工智能框架，通过实时用户反馈和强化学习优化HVAC性能，从而在降低能耗的同时提升舒适度。研究结果表明，该方法显著降低了成本，同时确保个性化的舒适控制，具有平衡经济和环境目标的潜力。

本文提出了一种集合建筑热力学模型，通过分层强化学习提高HVAC控制效率。该方法利用基础模型为特定建筑服务，动态选择和加权模型，实验结果表明其能提高预测准确性并减少开发工作量。

本研究针对传统HVAC系统控制中样本效率低和泛化能力不足的问题，提出了一种基于模型的强化学习框架，利用超网络在不同任务中持续学习环境动态。这种方法显著提高了合成滚动生成的效率，并在多任务设置中实现了强有力的向后迁移，既减少了能源消耗，也降低了运营成本，从而对全球可持续发展目标产生重要影响。

本研究解决了HVAC系统控制策略缺乏通用性和大量数据需求的问题，提出了一种基于上下文强化学习的决策预训练变换器HVAC-DPT。该方法将HVAC控制定性为一个顺序预测任务，使其在不同建筑中无需额外训练或数据收集即可有效减少能源消耗，相比基线控制器降低了45%的能耗。

Modbus协议用于工业设备通信，如传感器和控制系统。通过Modbus读写工具，可以监控HVAC系统，解决传感器数据异常。步骤包括安装软件、启动监控、配置视图、捕获事件、分析数据和模拟命令。最佳实践包括多端口监控和实时监控。

该研究提出了一种基于深度强化学习的建筑暖通空调系统控制方法，显著提高了能源效率和温度控制精度，减少了建筑废气排放和能耗。研究还探讨了不同强化学习算法在HVAC系统中的应用，显示出良好的节能潜力和舒适度提升。

本文探讨了利用深度学习和强化学习优化建筑暖通空调（HVAC）系统的方法，旨在降低能耗并提高舒适度。研究提出了多种控制策略，包括基于模型和决策树的方案，显著提高了能源效率和温度控制精度。通过模拟和实时控制，研究展示了在不同环境下的有效性，强调了节能与用户舒适度的平衡。

本研究使用Sinergym框架评估多种DRL算法在HVAC控制中的表现。结果显示SAC和TD3算法在复杂场景下表现出潜力，并揭示了与泛化和增量学习相关的挑战。