強化学習を用いた土壌熱交換システムの最適運用手法の提案　－Q-Learning と CFD の連成解析による年間性能予測－

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タイトル別名
  • Proposal of optimal operation method for soil heat exchange system using reinforcement learning -Annual performance prediction by Q-learning and CFD coupled analysis-

抄録

<p>本報では、実建物に導入された土壌熱交換システムを対象とし、強化学習のアルゴリズムとして、Q-Learningを用いた場合の検証結果について報告する。結果として、学習が進むにつれて徐々に処理熱量が増加し、結露時間比率が減少していた。しかし、報酬が収束した後もそれぞれの値の変動が顕著であったことや、結露面積比率が高くなる時間帯を確認した。これらの結果より、今後は諸条件の更なる検討を行う必要があると推察される。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390852870558988672
  • NII論文ID
    130008111439
  • DOI
    10.18948/shasetaikai.2020.2.0_137
  • ISSN
    24242179
    18803806
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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