基于深度强化学习的固体储热系统放热过程智能调控策略OA

为了提升固体储热系统放热过程的能量利用效率,解决其动态调控存在的复杂性和非线性难题,本文以工业余热回收场景为背景,通过构建系统的数学模型,深入分析了放热过程的热力学特性与负荷匹配难题,设计并应用基于深度强化学习的智能调控策略,重点采用改进的深度确定性策略梯度算法,实现了放热速率的实时优化调整.研究结果表明,在动态负荷环境中,本文策略显著提高了功率跟踪精度和系统响应速度,优化了温度场分布均匀性,提升了整体能效水平.