四川新力光源股份有限公司罗文正获国家专利权
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龙图腾网获悉四川新力光源股份有限公司申请的专利基于大数据的智慧照明决策优化方法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：CN120525021B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511039797.0，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于大数据的智慧照明决策优化方法是由罗文正;李鸿飞;李君国;张敏;周小瑜;覃雨;胡凯;吕军辉设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大数据的智慧照明决策优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧照明技术领域，尤其涉及基于大数据的智慧照明决策优化方法，该方法首先实时采集照明区域的数据，所述数据包括有环境光强度、人流量分布、灯具工作状态和能耗数据，再对所述数据进行时空特征提取，生成区域照明需求特征向量，再基于强化学习模型，结合历史照明策略库与实时特征向量，生成动态照明优化策略，最后根据所述动态照明优化策略，调整区域内各智能灯具的亮度参数与光谱分布；本发明通过实时采集照明区域的数据，并结合强化学习模型动态生成优化策略，能够精准匹配不同时段与不同区域的照明需求，从而有效解决现有技术中动态环境下照明策略实时优化不足的问题。
本发明授权基于大数据的智慧照明决策优化方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的智慧照明决策优化方法，其特征在于，包括有以下步骤： S1，实时采集照明区域的数据，所述数据包括有环境光强度、人流量分布、灯具工作状态和能耗数据； S2，对所述数据进行时空特征提取，生成区域照明需求特征向量； 所述时空特征提取过程中，首先对人流量数据通过时间序列聚类来识别工作日与节假日的高峰与低谷时段模式，然后对环境光强度数据构建空间梯度矩阵来标注自然光的补充区域，同时融合灯具历史能耗数据来建立区域照明能耗权重图谱； S3，基于强化学习模型，结合历史照明策略库与实时特征向量，生成动态照明优化策略； 所述强化学习模型以照明区域特征向量为状态输入，以灯具控制参数的组合为动作空间，设置双目标奖励函数为：R=α·基准能耗-实际能耗基准能耗+β·舒适度评分，其中α、β为可调节权重系数，通过Q-learning算法迭代优化策略； S4，根据所述动态照明优化策略，调整区域内各智能灯具的亮度参数与光谱分布。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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