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龙图腾网获悉南通市垲德利电子科技有限公司申请的专利LED照明效率优化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：CN119907158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510317076.5，技术领域涉及：H05B45/10；该发明授权LED照明效率优化方法及系统是由吉宇翔;戴爱荣设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本LED照明效率优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及照明控制技术领域，具体为LED照明效率优化方法及系统，包括以下步骤：基于实时外部环境数据和历史LED照明操作数据，识别照明使用模式和环境条件的变化趋势，得到环境与操作数据分析结果。本发明，通过高斯过程回归模型对LED照明需求进行预测分析，实现了对差异化环境条件和时间段照明需求的精确预测，提高了照明设备的响应性和适应性，通过综合考虑实时外部环境数据和历史照明操作数据，优化了照明控制决策过程，混合动态贝叶斯网络的引入，增强了对LED照明设备能效状态的实时评估能力，使能效管理更加精细和高效，多目标优化策略的使用，在平衡能效、光照质量和用户舒适度方面提供了更全面的解决方案。

本发明授权LED照明效率优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.LED照明效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于实时外部环境数据和历史LED照明操作数据，识别照明使用模式和环境条件变化趋势，得到环境与操作数据分析结果； 根据所述环境与操作数据分析结果，采用高斯过程回归模型，预测多种天气条件、时间段和空间区域的照明需求，得到照明需求预测分析结果； 根据所述环境与操作数据分析结果，采用高斯过程回归模型，预测多种天气条件、时间段和空间区域的照明需求，得到照明需求预测分析结果的具体步骤如下： 基于所述环境与操作数据分析结果，分析差异化环境条件和时间段内的照明需求，识别关键的照明需求变量，包括亮度需求和照明使用时间，得到照明需求关键变量分析结果； 基于所述照明需求关键变量分析结果，对多个时间段和环境条件下的照明需求数据进行分析，通过聚类分析，识别差异化时间段和环境条件的照明需求模式，得到需求模式识别结果； 基于所述需求模式识别结果，采用高斯过程回归模型，构建匹配差异化环境条件和时间段照明需求预测模型，分析并预测差异化环境条件和时间段照明需求，得到照明需求预测分析结果； 所述高斯过程回归模型，按照公式I： ； 其中，核函数，为输入点，为另一个输入点，为长度尺度参数，为距离调整系数，为环境适应性调整系数，表示和之间的距离； 按照公式II： ； 计算每个预测点的照明需求，得到照明需求预测分析结果，其中，为输入点，为预测值，为训练点上的协方差矩阵，为噪声水平，为已知的训练目标值，为基于环境因素调整的矩阵，为矩阵权重系数，表示的转置，表示向量，表示与协方差矩阵维度相同的单位矩阵； 基于所述照明需求预测分析结果，动态调整LED照明驱动电流、PWM占空比和色温控制参数，得到实时照明调整策略； 根据所述实时照明调整策略，结合LED灯组能耗采集数据、室内温湿度和照度反馈数据，利用混合动态贝叶斯网络，实时评估LED照明设备的能效，得到能效动态评估结果； 所述混合动态贝叶斯网络，按照公式： ； 计算下一个时间点的状态概率，生成能效动态评估结果，其中，表示在时间点的连续能效数据，表示在时间点的离散设备运行状态，表示在时间点t的环境因素参数，表示在时间点的连续能效数据的预测值，表示在时间点的离散设备运行状态的预测值，代表从时间点1到时间点的连续能效数据的序列，代表从时间点1到时间点的离散设备运行状态的序列； 基于所述能效动态评估结果，通过多目标优化，平衡照明功率分配、光通量维持和热管理参数，得到优化照明控制策略； 利用所述优化照明控制策略，调整LED灯具调光曲线、光源布置模式和感应控制阈值，优化LED照明设备的能耗，得到LED照明控制实施策略。

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