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龙图腾网获悉广东邻里机电有限公司申请的专利一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度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：CN120097170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510216368.X，技术领域涉及：B66B1/46；该发明授权一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度方法及系统是由周谱设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度方法及系统，方法包括：采集楼宇传感设备和电梯监控系统的实时数据；构建预测模型，得到未来楼层的流量热力分布；设计基于多目标强化学习的调度策略，包括电梯的目标楼层分配和动态运行路径；制定能耗优化的执行控制策略实现全局能耗最小化，生成优化后的控制指令。本发明通过流量预测、调度优化和能耗管理的深度融合，在提升系统适应性、灵活性和能源效率的同时，显著改善了乘客体验，为现代高层建筑提供了一种智能、高效的电梯调度解决方案。

本发明授权一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于节能优化的智能楼宇电梯交通调度方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集楼宇传感设备和电梯监控系统的实时数据并进行预处理，基于预处理后的数据进行基于时间窗口的特征提取得到加权特征矩阵，并利用楼层间的物理邻近性构建关联正则项增强加权特征矩阵的楼层关联特征，将加权特征矩阵基于时间窗口转化为时间序列特征矩阵捕捉历史趋势，得到特征时序矩阵； S2、根据特征时序矩阵构建预测模型，得到未来楼层的流量热力分布，同时基于预测模型的预测值与实际发生的预测误差构建优化目标函数对预测模型进行训练，以特征时序矩阵作为训练好的预测模型输入，输出未来时段个时间步内的流量热力分布，用于识别高需求楼层和时间段； S3、基于特征时序矩阵和未来时段个时间步内的流量热力分布，设计基于多目标强化学习的调度策略，包括电梯的目标楼层分配和动态运行路径； 其中，所述基于多目标强化学习的强化学习模型设计如下： 状态：基于特征时序矩阵和未来时段个时间步内的流量热力分布构建状态向量；为预测未来楼层的流量热力分布，为基础特征矩阵，表达当前时刻楼宇电梯系统的状态； 动作：调度决策向量，包括电梯的目标楼层分配和电梯的启停控制； 奖励函数： ； 其中，表示系统内所有乘客的平均等待时间；表示总能耗，包括电梯运行和空载运行的能源消耗；表示电梯间负载均衡性差异，计算为负载标准差； 表示高流量楼层的优先级响应程度，鼓励热点楼层的请求被及时处理；表示权重系数，控制各目标的重要性； 使用基于策略优化的多目标强化学习模型，直接学习最优策略，将状态映射为动作： ； 其中，表示从状态到动作的映射策略；表示最优策略；表示折扣因子，控制未来奖励的重要性；为总时长，t为当前时间点； S4、根据调度策略和特征时序矩阵并结合能耗状态矩阵，制定能耗优化的执行控制策略实现全局能耗最小化，生成优化后的控制指令。

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