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龙图腾网获悉建威建设集团(深圳)有限公司申请的专利基于深度学习的智能幕墙节能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：CN119846969B 。

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：202510034054.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度学习的智能幕墙节能控制方法及系统是由梁健强设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能幕墙节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的智能幕墙节能控制方法及系统。该方法：对幕墙系统的各层级区域进行温度数据、光照数据和能耗数据采集，得到传感器数据矩阵；计算幕墙能耗残差值并进行时序分段和K‑means聚类，得到能耗特征向量和能耗模式特征数据库；设定状态空间、动作空间和奖励函数，训练初始深度强化学习模型；对幕墙控制区域执行自适应下垂系数调节，并调整遮阳系数、通风口开度和中空层温度，得到各区域节能控制参数；执行多目标优化控制，并对所述初始深度强化学习模型进行在线更新，得到目标深度强化学习模型。本发明采用分区域、分层次的控制策略，充分考虑了建筑朝向和楼层高度的影响，实现了精细化的控制管理。

本发明授权基于深度学习的智能幕墙节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能幕墙节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 对幕墙系统的各层级区域进行温度数据、光照数据和能耗数据采集，得到传感器数据矩阵； 根据所述传感器数据矩阵计算幕墙能耗残差值，并对所述幕墙能耗残差值进行时序分段和K‑means聚类，得到能耗特征向量和能耗模式特征数据库； 基于所述能耗特征向量和所述能耗模式特征数据库，设定状态空间、动作空间和奖励函数，训练初始深度强化学习模型； 基于所述初始深度强化学习模型，对幕墙控制区域执行自适应下垂系数调节，并调整遮阳系数、通风口开度和中空层温度，得到各区域节能控制参数；具体包括：将所述初始深度强化学习模型的Q值输出结果按照建筑空间属性进行映射，根据幕墙朝向将控制区域划分为东向控制区域、南向控制区域、西向控制区域和北向控制区域，根据楼层高度将控制区域划分为低区控制区域、中区控制区域和高区控制区域，得到控制单元区域矩阵；基于所述控制单元区域矩阵建立下垂控制模型，将每个控制单元的实际能耗与标准能耗建立线性映射关系，得到下垂特性系数集，并对所述下垂特性系数集进行自适应调节，得到自适应下垂系数矩阵；基于所述自适应下垂系数矩阵计算遮阳系数，根据太阳高度角θs和方位角φs建立遮阳百叶角度αs的计算公式αs=arctantanθs×cosφs，其中θs表示太阳入射角度，φs表示太阳方位夹角，并结合室内照度需求值，得到遮阳控制矩阵；根据所述遮阳控制矩阵建立通风控制模型，基于室内外温差和风速计算通风量，得到通风开度矩阵，并将所述通风开度矩阵输入热量传递模型，通过求解传热微分方程计算中空层温度分布，得到温度控制矩阵；对所述遮阳控制矩阵、所述通风开度矩阵和所述温度控制矩阵进行组合，构建多目标优化函数F=λ1×E1+λ2×E2+λ3×E3，其中E1表示单位面积能耗目标值，E2表示人体舒适度指标值，E3表示控制平稳性指标值，λ1、λ2、λ3表示平衡因子；将所述多目标优化函数输入粒子群优化算法，通过迭代寻优计算得到各区域节能控制参数； 根据所述各区域节能控制参数执行多目标优化控制，并对所述初始深度强化学习模型进行在线更新，得到目标深度强化学习模型。

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