研究背景与问题

随着智能家居系统的普及，家用空调在家庭能源管理中扮演着越来越重要的角色。然而，异构家用空调系统中存在的设备协议多样且不兼容的问题，导致通信壁垒和实时调控计算效率低下，严重影响了用户的体验和系统的稳定性。为了解决这些问题，本文针对异构家用空调系统提出了新的协同调控策略。

研究方法

本文首先设计了一种家用空调信息交互架构，旨在实现不同协议空调设备的统一接入。在此基础上，提出了一种自适应接入方法，该方法能够根据空调设备的实时状态和系统负载情况，动态调整接入策略，以提高通信效率和稳定性。此外，本文还开发了基于深度强化学习的多空调协同调控策略，通过模拟环境训练，使空调系统能够自主学习和优化调控策略。

核心结果

本研究通过实验验证了所提出策略的有效性。实验结果表明，自适应接入方法能够显著降低通信时延，提高系统的响应速度。同时，基于深度强化学习的协同调控策略在能耗优化和舒适度提升方面均取得了显著成效。具体而言，与传统的调控方法相比，新策略在能耗减少方面平均提高了15%，在舒适度提升方面平均提高了8%。

结论与意义

本文提出了一种计及自适应接入的家用空调协同调控策略，有效解决了异构家用空调系统中的通信壁垒和实时调控计算效率低的问题。该策略不仅提高了系统的整体性能，还为智能家居系统的智能化发展提供了新的思路。未来，该研究有望在智能家居、智慧城市等领域得到更广泛的应用，为用户提供更加舒适、节能的居住环境。