EBET易博RL2.0强化学习AI算法系统
EBET易博RL2.0强化学习AI算法是一种通过与环境互动来优化暖通系统以实现整个空调系统高效运行的方法。它是基于实际经验学习和不断调整策略，以提高能效、稳定性和用户舒适度为目标的算法。相比传统的建模算法，强化学习算法无需精确模型，能够适应复杂、未知或随机的环境，并实时决策调整空调温度、风速、湿度控制等参数，以最大限度地减少能源消耗和运行成本。该算法具备环境交互学习和适应动态环境的特性，并能够从少量的实际经验中学习和优化决策策略。因此，强化学习AI算法在暖通高效机房领域具有较强的灵活性和节能优化能力，能够提供智能化的系统自动调节和最优化解决方案。
| 对比因素 | 经验规则算法 | 机理模型算法 | EBET易博 | ||
| 1 | 功能对比 | 节能优化控制 | 弱 | 有（弱人工智能） | 有（强人工智能）节能率高达20%+ |
| 故障诊断 | 无 | 部分有 | 有 | ||
| 全自动运行 | 有 | 有 | 有 | ||
| 柔性响应能力 | 无 | 部分有 | 支持 | ||
| 管网调试 | 无 | 无 | 支持 | ||
| 2 | 交付形态 | 软件交付 | 模块收费，单独下载 | 只针对边端或云端 | SaaS/边端软件 |
| 硬件交付 | CPN/DDC/PLC | 边缘计算引擎 | 边缘计算一体式机柜 | ||
| 3 | 调试成本 | 特异性建模 | 需要 | 需要 | 不需要，成本优化30% |
| 部署周期 | 1个月 | 2周—1个月 | 1周，超4倍的效率提升 | ||
| 对现场的需求 | 高，需要配备足够数量，高精度的传感器 | 高，需要配备足够数量，高精度的传感器 | 低，只需要局部关键部位有温度传感器即可，对精度无要求 | ||
| 数据要求 | / | 高 | 低，超5倍的市场普适性 | ||
| 接入影响 | 停工停产；整体替换，极大工程量；影响很大 | 无需停工停产，柔性接入，较长测试时间，影响较小 | 无需停工停产，柔性接入，随接随用，影响很小 | ||
智鸿系列产品
边缘计算服务器是整个智慧控制系统的核心，是AI算法的载体。智鸿系列产品是基于强化学习的方式，根据当前状态，选择最优策略，通过AI算法提高楼宇空调系统的运行效率，实现节能目标。
EBET易博RL2.0强化学习AI算法可以针对以下系统及设备进行控制优化。
在实际工程中，会结合建筑类型、使用工况、业主需求等不同情况对AI算法功能进行配置。
冷却水泵控制优化
冷却塔控制优化
冷机群组控制优化
风冷热泵控制优化
冷冻水泵控制优化
末端空调箱控制优化
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