Para resolver el problema de que el efecto de control de temperatura de los sistemas de aire acondicionado multisplit existentes no satisface la comodidad en escenarios de uso doméstico complejos, este artículo propone un método de control de temperatura preciso y adaptativo impulsado por el sobrecalentamiento dinámico basado en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo multiagente. Considera de manera integral las características de operación del equipo en tres etapas diferentes de control de temperatura: arranque del equipo, enfriamiento rápido y operación en estado estable, y adapta en fases diferenciadas la apertura de la válvula de expansión electrónica y el control del sobrecalentamiento del evaporador interior, realizando un análisis experimental. Los resultados muestran que el prototipo de prueba equipado con esta tecnología de control alcanza una velocidad de respuesta de enfriamiento ≥0.45 ℃/min y una fluctuación en el control de temperatura <0.3 ℃. En cuanto a la duración del cumplimiento de la temperatura ambiente y la estabilidad del control en estado estable, supera significativamente dos algoritmos tradicionales basados en temperatura de evaporación constante y sobrecalentamiento constante, mejorando la tasa de enfriamiento en un 38.4% y la precisión del control de temperatura en un 42.2%.

Aire acondicionado multisplit;control de temperatura;aprendizaje por refuerzo multiagente