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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及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：CN115526112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211272055.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法是由丁勇;罗梓淇;罗庆;张东林;蒋祥婷设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法，包括建筑碳排放动态调控系统和建筑碳排放动态管理系统；所述建筑碳排放动态调控系统包括建筑监测模块、能源资源预测模块、碳排放定额计算模块、当前碳排放计算模块、碳排放调控模块；所述建筑碳排放动态管理系统包括建筑运营期碳排放计算模块、建筑固有碳计算模块、建筑低碳性能评价模块；本发明可根据当天或一段时间建筑运营信息与能源资源消耗数据得到即时动态的建筑能源资源模型，进而得到动态的碳排放定额和影响要素，针对性的调控影响碳排放的主要对象，直到建筑运营碳排放达到允许条件下最优，可减少建筑运营期的碳排放。

本发明授权一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的建筑碳排放动态寻优管控系统，其特征在于：包括建筑碳排放动态调控系统； 所述建筑碳排放动态调控系统包括建筑监测模块、能源资源预测模块、碳排放定额计算模块、当前碳排放计算模块、碳排放调控模块； 所述建筑监测模块用于采集建筑运营信息与能源资源消耗数据，并输入到能源资源预测模块和当前碳排放计算模块中； 所述能源资源预测模块存储有基于机器学习算法构建的能源预测模型和资源预测模型； 根据建筑运营信息与能源资源消耗数据，所述能源预测模型向碳排放定额计算模块输出能源预测数据，所述资源预测模型向碳排放定额计算模块输出资源预测数据； 根据建筑运营信息与能源消耗数据，形成所述能源预测模型，模型得到当前能源消耗的影响因素，并传输至碳排放调控模块； 根据建筑运营信息与资源消耗数据，形成所述资源预测模型，模型得到当前资源消耗的影响因素，并传输至碳排放调控模块； 所述碳排放定额计算模块根据碳排放因子将能源预测数据、资源预测数据转换为碳排放预测数据，然后根据碳排放预测数据计算得到建筑的小时碳排放定额，并传输至碳排放调控模块； 所述当前碳排放计算模块根据碳排放因子将能源资源消耗数据转换为小时运营碳排放数据，并传输至碳排放调控模块； 所述碳排放调控模块对小时运营碳排放数据和小时碳排放定额进行比较，若小时运营碳排放数据大于小时碳排放定额，则碳排放调控模块根据当前能源消耗的影响因素、当前资源消耗的影响因素进行能源、资源的系统调控，并控制建筑监测模块继续工作。

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