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龙图腾网获悉宇通客车股份有限公司申请的专利基于局部异常因子算法的车载空调故障预测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：CN116659037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310289943.X，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权基于局部异常因子算法的车载空调故障预测方法及系统是由李静;马鹏飞;陈卫峰;秦超峰设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部异常因子算法的车载空调故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于新能源车智能网联领域，具体涉及一种基于局部异常因子算法的车载空调故障预测方法及系统，包括利用LOF算法识别待测车辆同城全量车的关键指标数据中的离群点，得到故障车清单；利用LOF算法识别待测车辆当日及近期时间段内的关键指标数据和故障车清单中各车辆的故障当日及对应的近期时间段内的关键指标数据，得到第一预测结果；利用LOF算法识别待测车辆当日及历史同期时间段内的关键指标数据和故障车清单中各车辆的故障当日以及对应的历史同期时间段内的关键指标数据，得到第二预测结果；依据第一预测结果和第二预测结果确定最终预测结果。由此，本发明解决了现有空调故障预测方法准确率低、成本高和适用性差的问题。

本发明授权基于局部异常因子算法的车载空调故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部异常因子算法的车载空调故障预测方法，其特征在于：包括以下步骤: 1获取和空调故障相关性较强的指标，得到关键指标集； 2选取待测车辆所属地理区域内设定数量的车辆作为样本车辆，并获取样本车辆的关键指标数据；利用LOF异常因子算法识别样本车辆的关键指标数据中的离群点，得到故障车清单，故障车清单内包括故障车辆和故障信息； 3利用LOF异常因子算法识别第一数据和第二数据中的离群点，得到第一预测结果；利用LOF异常因子算法识别第三数据和第四数据中的离群点，得到第二预测结果；第一数据包括待测车辆当日以及近期时间段内的关键指标数据；第二数据包括故障车清单中各车辆故障当日及对应的近期时间段内的关键指标数据；第三数据包括待测车辆当日及历史同期时间段内的关键指标数据；第四数据包括故障车清单中各车辆的故障当日以及对应的历史同期时间段内的关键指标数据； 4依据第一预测结果和第二预测结果确定最终空调故障结果，若第一预测结果和第二预测结果均为离群点，则该待测车辆压缩机存在故障，否则该待测车辆压缩机正常。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宇通客车股份有限公司，其通讯地址为：450061 河南省郑州市管城回族区宇通路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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