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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海交通大学申请的专利一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化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：CN121007369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511525728.0，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化控制方法及系统是由严军;李亦言;方陈;郭泽林;时珊珊;平健;魏晓川;严正设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化控制方法及系统，涉及建筑能耗控制领域，包括如下步骤：步骤1、建立二阶等效热参数模型，通过遗传算法迭代获得模型初始参数的在线辨识结果，获取室内温度的初始预测值结果；步骤2、建立TimesNet模型，构造模型的输入输出特征集，获取室内温度的修正值结果;步骤3、建立融合模型并完成对室内温度的精准预测；步骤4、基于模型预测控制实现室内温度的群体级调控，得到温度设定区间；步骤5、基于深度Q网络实现室内温度的个性化调控，得到温度设定值。本发明在建模精度、控制性能与响应效率方面具有显著技术优势。

本发明授权一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种以用户为中心的暖通空调系统两阶段优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、建立二阶等效热参数模型，通过遗传算法迭代获得模型初始参数的在线辨识结果，获取室内温度的初始预测值结果； 步骤2、建立TimesNet模型，构造模型的输入输出特征集，获取室内温度的修正值结果; 步骤3、建立融合模型并完成对室内温度的精准预测； 步骤4、基于模型预测控制实现室内温度的群体级调控，得到温度设定区间； 步骤5、基于深度Q网络实现室内温度的个性化调控，得到温度设定值； 所述步骤1具体包括： 1.1建立二阶ETP模型描述建筑内部的热交换过程，二阶ETP模型包含四个基本参数：气体热阻、气体热容、固体热阻和固体热容，考虑室内空气、建筑结构和外部环境之间的热交换，系统的热动态行为由一组常微分方程所描述： 其中，表示当前时刻，表示室内温度，表示气体热阻，表示气体热容，表示固体热阻，表示固体热容，是室内固体的温度，表示室外温度，表示空调的开关状态，表示空调的热功率； 1.2使用遗传算法GA估算、、和最优参数：首先，将参数集合编码为染色体的形式，每一个参数组合即表示为一个个体，通过随机初始化，生成一定规模的初始种群，记作，其中P为种群大小；对每一个个体计算其适应度Fitness，通过ETP模型模拟得到室内温度的初始预测值，并与真实温度进行比较，采用均方根误差RMSE作为评价指标： 其中，表示ETP模型输出的室内温度的初始预测值，是ETP模型预测温度与室内真实温度之间的均方误差；每一轮迭代过程中，都会经过交叉变异操作，生成新一代种群，并重复上述过程，整个遗传过程持续进行直到满足终止条件，最终输出的最优个体参数集合使得ETP模型预测误差最小； 所述步骤2具体包括： 2.1建立TimesNet模型捕捉用户动态行为对室内温度的影响,TimesNet模型通过频率分解，将原始的输入特征序列划分为k个频率成分，并对每一分量应用二维卷积结构进行特征提取，从而同时建模局部和全局的动态特征; 假设TimesNet模型的第i个处理模块接收输入为一维序列，对序列进行二维处理，首先将其通过补零操作扩展为合适长度，并重塑成二维张量，被进一步输入到改进的特征提取模块，提取其局部与周期性特征，提取后的二维特征再被转换回一维空间，并根据频率重要性加权聚合; 2.2TimesNet模型的输入为反映用户动态行为的物理特征，TimesNet模型的输出是一个温度修正项，用于补偿传统ETP模型中未能建模的扰动项，输入输出关系表示为： 其中，表示室内设备的电功率，表示室内的湿度与照度，是TimesNet模型的拟合函数； 所述步骤3具体包括： 3.1在提出的混合建模框架中，ETP模型首先基于静态物理参数生成室内温度预测基准值；同时，TimesNet产生温度修正项，捕捉由动态居住者行为和环境干扰引起的残差变化，将ETP输出和TimesNet校正直接叠加得到最终的室内温度预测，表示为： ； 所述步骤4具体包括： 4.1在每一个控制时刻，MPC通过求解一个优化问题，动态调整温度设定点上下限，以实现节能与舒适之间的权衡，优化问题的决策变量为设定温度的上界和下界，为确定最终用于控制的温度设定点，系统在区间[，]内生成m个随机样本，并取其平均值： 其中，表示第q个随机生成的样本，m表示样本的个数； 4.2设定温度被用于确定HVAC系统在当前时刻所需的热功率，以实现目标温度调节，控制系统的状态演化由如下动力学方程描述： 4.3MPC的目标函数是最小化预测时域n内的总成本函数，由能耗成本和热舒适成本两部分加权构成： 其中，表示能耗成本，表示热不舒适度成本，表示能耗权重系数，表示热不舒适度权重系数； 能耗成本基于HVAC的功率消耗和实时电价计算： 其中，表示HVAC系统的电热功率转换能效比，表示时间步长，表示当前时刻的实时电价； 热不舒适成本通过简化的PMV模型进行估算： 其中，表示当前相对湿度，表示人体代谢率，表示服装热阻； 4.4为保证系统安全运行与用户舒适性，MPC优化问题的约束条件为： 1.功率约束：； 2.温度设定范围约束：； 3.舒适度约束：； 4.温度设定区间宽度约束：； 其中，表示空调的最大热功率，表示温度设定区间的下界，表示温度设定区间的上界，表示温度设定区间的宽度。

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