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龙图腾网获悉中国建筑第八工程局有限公司申请的专利基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115577922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211184764.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法及系统是由李鹏设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法及系统，方法包括T10匹配建筑能耗数据库，T20负荷计算，T30确定变压器，其中T10为系统设计输入，T20为系统计算过程，T30为系统输出。民用建筑负荷计算的输入包括4个部分，分别为建筑能耗数据库、总建筑面积和分项建筑面积、建筑类型、建筑物所在地区；负荷计算输出为变压器配置。建筑能耗数据库是经过大数据统计和人工智能聚类的全国各类建筑能耗数据库。本发明将现有技术中靠工程师个人经验估计关键参数的方式，改为由人工智能获取类似项目实际大数据作为新项目设计指标的依据。避免民用建筑中变压器的错误选择，节约了运行成本和初装费用。

本发明授权基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据和人工智能的民用建筑负荷计算方法，其特征在于，包括步骤： T10：匹配建筑能耗数据库，分为3个子步骤： 步骤T11：匹配地区信息：在民用建筑能耗数据库中匹配相同地区标签的数据，若特定地区缺少数据，则匹配距离最近的拥有数据的地区数据； 步骤T12：匹配建筑类型信息：在民用建筑能耗数据库中匹配相同建筑类型标签的数据； 步骤T13：匹配分项面积信息：在民用建筑能耗数据库中匹配相同分项面积标签的数据； T20：负荷计算，分为4个子步骤： 步骤T21：计算分类能耗负荷SE； 步骤T22：计算分项面积能耗负荷SM； 步骤T23：计算建筑类型能耗负荷SL； 步骤T24：对比SE、SM和SL，取最大值得到建筑总能耗S0； T30：确定变压器，分为3个子步骤： 步骤T31：根据民用建筑能耗数据库大小，选择置信系数kz，其中，置信系数kz根据公式1计算得到： 式中，为样本均值；z*为置信度的临界值，取95％置信度时z*为1.96；S为样本标准差；n为民用建筑能耗数据库中样本量； 步骤T32：根据置信系数修正能耗配置：最终能耗配置S1＝kz×S0； 步骤T33：计算得到变压器配置：根据变压器产品序列和项目需求，使得所有变压器配置数据大于等于能耗配置S1； 还包括建立民用建筑能耗数据库的步骤，包括： 步骤S10：获取能耗大数据； 步骤S11：获取分类能耗数据； 步骤S12：获取分项面积能耗数据； 步骤S13：获取建筑类型能耗数据； 步骤S14：获取地区标签； 步骤S20：数据分析，分为4个子步骤： 步骤S21：生成分类能耗单位数据：提取步骤S11生成的每条分类能耗，除以建筑面积，得到分类能耗单位数据； 步骤S22：生成分项面积能耗单位数据：提取步骤S12生成的每条分项面积能耗，除以建筑面积，得到分项面积能耗单位数据； 步骤S23：生成建筑类型能耗单位数据：提取步骤S13生成的每条建筑类型能耗，除以建筑面积，得到建筑类型能耗单位数据； 步骤S24：采用人工智能算法聚类； 步骤S30：数据归类，分为3个子步骤： 步骤S31：生成经过聚类的分类能耗单位数据，共为k类； 步骤S32：生成经过聚类的分项面积能耗单位数据，共为k类； 步骤S33：生成经过聚类的建筑类型能耗单位数据，共为k类。

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