기존 다중 분할 에어컨의 온도 제어 효과가 가정 내 복잡한 사용 시나리오의 쾌적성 요구를 충족하지 못하는 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘을 기반으로 동적 과열도 구동 자가 적응 정밀 온도 제어 방법을 제안하였다. 기기 가동, 빠른 냉각 및 정상 상태 운전의 세 가지 다른 온도 제어 단계에서 기기 운영 특성과 실내 온도 반응 특성을 종합적으로 고려하여 단계별로 전자 팽창 밸브 개도 및 실내 기기 과열도를 차별화하여 조절하는 방안을 마련하였으며, 실험 검증 분석을 수행하였다. 결과는 본 논문 제어 기술을 탑재한 시험 샘플 모델이 냉각 반응 속도 ≥0.45 ℃/분, 온도 제어 변동폭 <0.3 ℃를 달성하였으며, 실내 온도 달성 시간과 정상 상태 온도 제어 안정성 측면에서 고정 증발 온도 및 고정 과열도의 두 가지 전통적인 알고리즘에 비해 현저한 성능 우위를 보였고, 종합 냉각 속도는 38.4%, 온도 제어 정확도는 42.2% 향상되었음을 나타냈다.

다중 분할식 에어컨;온도 제어;다중 에이전트 강화 학습