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龙图腾网获悉同方德诚(山东)科技股份公司申请的专利基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制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：CN119861643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510345518.7，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制方法及系统是由翟兆国;孙菲;刘林松;孙千惠;濮延凯;刘新帅;马延梅设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能建筑节能控制技术领域，公开了基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制方法及系统，包括：采集建筑环境数据，进行预处理。利用数字孪生模型对建筑设备能耗进行模拟，训练基线神经网络模型，得到初始控制策略。采用遗传算法对基线模型的超参数进行优化，生成多个候选节能控制策略。将优化后的策略输入深度强化学习模型，进行策略迭代，每次迭代后计算节能效率与舒适度评分，通过奖励机制筛选最优策略，提高建筑设备能耗预测的准确性。利用遗传算法优化神经网络的超参数，提高节能控制策略的智能化程度。基于深度强化学习，智能体能够在不同环境条件下自适应调整节能策略，确保建筑能耗最优的同时，保障用户舒适度。

本发明授权基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的绿色建筑设备智能节能控制方法，其特征在于，包括： 采集建筑环境数据，进行预处理； 利用数字孪生模型对建筑设备能耗进行模拟，训练基线神经网络模型，得到初始控制策略； 采用遗传算法对基线模型的超参数进行优化，生成多个候选节能控制策略； 将优化后的策略输入深度强化学习模型，进行策略迭代，每次迭代后计算节能效率与舒适度评分，通过奖励机制筛选最优策略； 利用数字孪生模型对建筑设备能耗进行模拟包括： 通过数字孪生模型构建建筑设备的动态虚拟映射，集成环境数据与设备运行状态数据，对能耗进行实时仿真分析，具体包括： 对环境因子影响建模，表示为： ； 其中，表示环境因素对能耗的综合影响，表示每个环境因子的权重，表示各个环境变量的影响函数，表示时间变量； 对设备能耗变化建模，表示为： ； 其中，表示时刻的总能耗，表示时刻的总能耗，表示建筑设备运行状态的能耗影响，表示时间变量； 所述训练基线神经网络模型，得到初始控制策略包括： 基于预处理后的数据和数字孪生模型模拟得到的数据，训练基线神经网络，学习建筑设备能耗的特征，并预测能耗值，表示为： ； 其中，表示预测的建筑设备总能耗，表示基线神经网络，表示环境数据输入，表示设备状态输入，表示基线神经网络权重； 根据损失函数最小化神经网络模型预测误差，通过训练后的基线神经网络预测未来的最优控制策略，策略目标是最小化能耗，同时保证用户舒适度，表示为： ； 其中，表示最优控制策略，包括HVAC调节、照明优化和电梯调度；表示建筑设备的控制策略集合，表示建筑内部的室内温度，表示舒适度约束权重，表示最佳温度设定点，表示基于用户舒适性和节能需求设定的最佳室内温度，表示舒适度约束权重，表示最优照度设定值，表示基于人体视觉舒适性和照明节能需求设定的最优光照强度，表示决策时间步长； 采用遗传算法对基线模型的超参数进行优化包括： 定义优化目标，包括能耗最小化、舒适度最大化、控制稳定性最优： ； 其中，表示适应度函数，表示遗传算法的超参数集合，表示超参数对应的适应度值，值越大表示超参数组合越好；表示第个时间步的预测能耗，表示当前控制决策下的室内温度设定值，表示当前控制决策下的光照设定值，表示在优化过程中所考虑的时间窗口内的时间步数，表示控制策略的波动度，定义为： ； 其中，表示设备在时间的控制策略值，衡量控制策略的平稳性；表示设备在时间的控制策略值，表示建筑内部受控的智能设备总数，表示第个智能设备，表示平衡因子； 初始种群由多个随机生成的超参数组合组成，每个个体包括神经网络层数、学习率、正则化参数、批量大小、激活函数参数； 种群大小设定为，初始化方式表示为： ； 其中，表示第个初始个体，表示均匀随机分布，表示超参数搜索最小值，表示超参数搜索最大值； 根据适应度函数进行轮盘赌选择，选出适应度高的个体进入下一代： ； 其中，表示个体被选中的概率，表示当前遗传算法种群中的个体数量，表示当前种群中的第个个体。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同方德诚(山东)科技股份公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区唐冶街道唐冶西路868号山东设计创意产业园北区7号楼2-302号03室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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