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龙图腾网获悉大连理工大学;北京市热力集团有限责任公司申请的专利一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温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：CN116989379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310810430.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温控制方法是由王海超;常增军;薄盛;韩建博;梅传颂;李智;王海鸿设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于供热室温控制技术领域，公开了一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温控制方法。本发明涉及了一种以逐时热负荷代表能耗和以PMV‑PPD代表室内热舒适性的多目标优化模型，并使用遗传算法对一天内不同时段的室温设定值进行了求解，该方法能够根据天气预报提前制定出既节能又舒适的室温设定值方案；并采用模型预测控制方法对供暖室温进行调控，以保证室温按照动态室温设定值轨迹进行变化。本发明的方法，在技术上完成了供热系统热用户侧根据天气预报提前制定出既节能又舒适的室温设定值方案，在应用上实现了舒适性与节能性的室温控制效果，使得集中供热系统能够连续实现大范围的室温设定值寻优。

本发明授权一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态室温设定值和模型预测控制的室温控制方法，其特征在于，步骤如下： 步骤S1、确定供暖建筑或供暖房间，并建立供暖建筑或供暖房间的逐时热负荷预测模型； 逐时热负荷预测模型选择神经网络预测模型，训练数据通过能耗模拟软件或收集实际运行数据获得，为了提高逐时热负荷预测模型对室温设定值的敏感程度，训练数据中的室温设定值需要在18~24℃中发生变化； 逐时热负荷预测模型的输入变量为：室内设计温度；当前时刻是否为工作时间；室外干球温度；太阳辐射量；人员在室率；灯光使用率；当前时刻前1h、2h、24h的热负荷值； 逐时热负荷预测模型的输出变量为下一时刻的逐时热负荷值； 步骤S2、使用逐时热负荷预测模型与简化后的PPD计算程序构成多目标优化模型，并确定求解方法； 其中，PPD计算程序中的变量合理简化方法为：人体所作的机械功为0、服装基本热阻为1.4clo、人体新陈代谢率为1Met、平均辐射温度为低于室温2℃、室内空气湿度为室温Tn和相对湿度40%下的水蒸气分压力，室内空气流速v为0.07ms；简化后的PPD计算程序记为： ； 逐时热负荷预测模型与简化后的PPD计算程序构成多目标优化模型为，； 式中，为房间热负荷指标，为房间热舒适性指标；为24小时内，动态室温设定值下的热负荷预测值之和，即全天的能耗预测值，kWh；为步骤S1中的逐时热负荷预测模型，在实际使用时，的计算需要将步骤S1中提及的逐时热负荷预测模型所需全部变量进行输入，其中气象参数由气象预报获得；为一天内人员的平均预测不满意率百分数，由计算程序计算得到； 其中，确定多目标优化模型的决策变量为室温设定值，同时规定3小时内的室温设定值不发生改变，取值范围为{18℃，19℃，20℃，21℃，22℃，23℃，24℃}，求解方法为遗传算法进行求解； 步骤S3、为供暖建筑或供暖房间设计并添加模型预测控制器； 为每栋楼添加一个模型预测控制器或为每个热用户都添加模型预测控制器，根据热用户需求进行添加； 预测模型选择白箱模型、黑箱模型或灰箱模型，但需要满足以下功能：输入当前室温、当前气象条件和散热器热水流量，输出下一时刻室内温度； 模型预测控制器的滚动优化中的目标为以最小的室温波动和水泵输送能耗追踪寻优得到的室温设定值，表示为，； 式中，N为预测时域，将k=0定为采样时刻，每次滚动优化从k=0开始，yk为第k个时间步长的室温预测值，y0为实测获得的室温真实值，Pk为预测时域内第k个时间步长内的变频水泵能耗；为室温波动和变频水泵能耗的权值系数； 模型预测控制器的滚动优化中预测时域内热水流量序列用U进行表示，每个分量u的寻优范围为： ； 式中，为散热器允许通过的最大流量； 模型预测控制器的滚动优化中的约束条件为： ； ； 式中，yk为第k个时间步长的室温预测值，任意时刻的室温应该大于规范规定的18℃； 为该时刻的室温设定值，为允许波动的偏差； 模型预测控制器的内部逻辑是遗传算法的求解与采样时刻之间的滚动优化过程；遗传算法主要用于求解每个采样时刻的最优热水流量序列：首先通过SEGA算法随机生成不同的热水流量序列，接着连同室温真实值和气象预报输入至预测模型当中，经过循环使用预测模型会得到与热水流量序列相对应的室温预测轨迹；然后将室温预测轨迹和热水流量带入到滚动优化中的目标函数中计算适应度，直至找到最优热水流量序列和与之对应的成本最优的室温预测轨迹；最后通过调节水泵频率使流经散热器的热水流量等于最优热水流量序列的第一项，完成该时刻的求解；供暖建筑或供暖房间通过一段时间的散热器散热，室温发生改变，在下一采样时刻，将真实室温输入至预测模型中，再次使用遗传算法求解，完成滚动优化； 步骤S4、用户根据喜好，将能耗和热舒适指标的占比输入至SEGA优化模型，得到最优的室温设定值轨迹T； 用户对于两个目标函数的偏好将会最终决定决策变量的选择，为了按照用户喜好得出最终决策变量，给各目标函数归一化后再加权： ； 式中，i为1和2，、分别为能耗指标和热舒适指标，为用户设置的对应目标函数的权重； 步骤S5、模型预测控制器控制供暖建筑或供暖房间的室内温度按照最优的室温设定值轨迹T进行变化。

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