Pour résoudre le problème de l’insuffisance d’efficacité du contrôle de température des systèmes de climatisation multi-split dans les scénarios domestiques complexes, cet article propose une méthode de contrôle précis et adaptatif de la température basée sur un algorithme d’apprentissage par renforcement multi-agent, pilotée par un degré de surchauffe dynamique. Cette méthode prend en compte les caractéristiques de fonctionnement des unités lors de trois phases différentes de contrôle de température : démarrage, refroidissement rapide et fonctionnement en régime permanent, avec une adaptation différenciée par étapes de l’ouverture de la vanne d’expansion électronique et du degré de surchauffe de l’unité intérieure. Une analyse expérimentale a été réalisée. Les résultats montrent que le prototype équipé de la technologie de contrôle proposée atteint une vitesse de refroidissement ≥0,45 ℃/min, une fluctuation de contrôle de température <0,3 ℃, avec des performances supérieures aux deux algorithmes traditionnels basés sur la température d’évaporation constante et le degré de surchauffe constant en termes de durée de maintien de la température et de stabilité en régime permanent. Le taux de refroidissement global est amélioré de 38,4% et la précision du contrôle de température de 42,2%.

Climatisation multi-split;contrôle de la température;apprentissage par renforcement multi-agent