我想做一个尽量减少热量供应的模型，我该怎么办？

Question

我是一个初学者Python用户。我的天气数据是由各种变量组成的。它包括三个月的一分钟时间数据、环境环境数据(阳光、环境温度、风速等)、内部环境数据(内部温度、湿度)、智能农场内部控制变量(屏蔽屏、排气扇、吊扇等)、控制设定温度(通风温度、加热温度)、能耗(目标)。

通过这三个月的数据，应该建立一个将智能农场能耗降到最低的模型。此后，还提供了一个月的数据，而且该数据中没有智能场内部控制变量。我的模型应该用来预测这些内部控制变量，并检查所提供的热量，以使它们尽可能低。(FYI，1个内部控制变量显示风扇，0表示风扇停止，0至100表示光屏蔽或热屏蔽，50%打开50 %或100%打开100)。

我很难解决这个问题。如果您能让我知道如何进行分析和相关数据或分析技术，我将不胜感激。

Answer 1

建模任何工业过程都是相当复杂的，因为有许多物理事件和非线性事件。

这就是为什么我通常建议首先使用像Scilab、Simulink或Labview这样的科学工具来模拟最重要的过程：https://www.scilab.org/use-cases/powerful-modeling-and-big-data-analysis-energy-transition

一个模拟是很有趣的，不仅是为了了解事物之间的物理是如何工作的，还可以应用一个部分或完整的机器学习模型来优化能源消耗。

最后，可以应用具有强化学习的机器学习模型：https://github.com/ADGEfficiency/energy-py https://github.com/smasis001/smart-grid-peak-tariff-optimization/blob/master/notebooks/OptimizationAlgorithm.ipynb

或高斯：https://github.com/jaimergp/easymecp

这些只是例子，在GitHub上有很多现有的能源优化模型。