本发明提供一种基于深度强化学习的智能园区空调负荷调控方法、系统、存储介质和电子设备，涉及空调负荷预测技术领域。本发明包括采集并预处理园区的历史数据；根据预处理后的历史气象数据和历史负荷数据，构建园区空调负荷短期预测模型，获取园区的空调负荷预测数据；根据预处理后的空调历史运行数据和空调负荷预测数据，构建园区空调制冷系统能耗优化的学习模型；采用深度强化学习方法进行寻优，获取园区的最优空调负荷调控方案。基于园区空调负荷短期预测值对园区空调负荷进行整体调控，提高园区能源的利用效率和整体经济性；在园区空调负荷预测的基础上对园区空调负荷进行优化调控，对于实现园区空调系统节能运行也有重要意义。
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来源：北方有色网
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