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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制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：CN120403071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510914649.2，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制方法是由李辉;黄政;常晓敏设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制方法，属于智能楼宇控制技术领域，其具体包括：收集智能楼宇多元信息，结合三维模型与空调位置构建三维空间节点网；据此界定空调控制动作范围，形成离散动作空间，并构建融入区域权重的多目标奖励函数；采用DuelingDQN算法，结合经验回放和目标网络机制训练深度强化学习模型，部署至楼宇控制系统；运行时，通过节点网获取状态数据，从动作空间选择最优动作控制空调，空调执行动作后，采集新状态数据，依据奖励函数计算奖励值反馈给模型，动态调整最优动作选择策略；本方法可精准适应楼宇复杂环境，平衡舒适度与能耗，提升智能楼宇空调控制的智能化水平与能源利用效率。

本发明授权基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的智能楼宇空调自适应控制方法，其特征在于，包括： S1：收集智能楼宇区域的多元信息，结合智能楼宇的三维模型和空调位置，构建三维空间节点网； S2：根据三维空间节点网界定空调系统的控制动作范围，形成离散动作空间； S3：构建多目标奖励函数，结合三维空间节点网中不同区域的状态差异，设置区域权重； S4：根据三维空间节点网、离散动作空间和多目标奖励函数，对预构建的深度强化学习模型进行训练，通过引入经验回放机制和目标网络机制，获得训练好的深度强化学习模型并部署到智能楼宇的控制系统中； S5：控制系统中进行实时监测，通过三维空间节点网获取当前的状态表示数据，根据当前的状态表示数据从离散动作空间中选择最优动作并输出给空调系统； S6：空调系统执行最优动作后，再次通过三维空间节点网采集新的状态表示数据，根据多目标奖励函数计算本次动作执行后的奖励值并反馈给深度强化学习模型，深度强化学习模型根据反馈结果动态调整控制策略；所述控制策略为最优动作选择过程； 所述S4的具体步骤包括： S4.1：利用三维空间节点网G中的节点信息，将每个节点的节点状态向量按S3中得到的区域权重加权聚合，得到智能楼宇的全局状态表示s； S4.2：获取S2中的离散动作空间；所述离散动作空间包含所有可行的空调控制动作组合； S4.3：使用已构建的多目标奖励函数根据智能楼宇的全局状态表示s和执行的离散动作空间中的离散动作组合计算奖励值； S4.4：加载预构建的DuelingDQN模型架构；所述DuelingDQN的网络架构包括一个特征提取层、一个优势函数流和一个状态价值函数流； S4.5：随机初始化预构建的DuelingDQN模型的主网络参数和目标网络参数，同时，初始化经验回放缓冲区；所述经验回放缓冲区用于存储状态-动作-奖励-下一状态四元组； S4.6：对预构建的DuelingDQN模型进行训练，当训练达到预设的迭代次数或满足收敛条件时，训练结束，并将训练好的DuelingDQN模型部署到智能楼宇的控制系统中； 所述S4.3中计算奖励值时需要分步计算多目标奖励函数中温度偏差、能耗函数和空气质量函数的奖励值，再进行加权求和实现，计算多目标奖励函数中温度偏差、能耗函数和空气质量函数的奖励值的公式为： ； 其中，a表示执行的动作，表示温度舒适性奖励，表示能耗效率奖励，表示空气质量奖励，表示节点所属子区域类型的权重，表示温度偏差惩罚函数，且，表示节点的温度，表示设定的温度，表示温度变化量，表示空调的基础功率消耗，表示第k个空调在动作a下的功率消耗，且满足：，表示对第k个空调的控制动作，表示第k个空调所在区域的当前温度，是从全局状态表示s中提取的节点温度，表示室外温度，scale表示功率缩放系数，表示分时电价因子，t表示当前时刻，表示节点的CO2浓度，表示CO2浓度，表示CO2偏差惩罚函数，且满足：，表示CO2浓度变化量，表示最大值函数。

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