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龙图腾网获悉零柯(天津)智能科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控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：CN121386426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511947799.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控方法是由赵凯君;郭文军;王志红;孙淑燕;邵君设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控方法，涉及人工智能技术领域，包括以下步骤：基于时间对齐后的多源系统数据，提取动态特征，以构建动态特征集；将多源系统数据输入至数字孪生体，以当前建筑设备状态为边界条件，对未来多个时间步长的关键环境参数进行迭代仿真，输出多步预测序列；再输入模型预测控制器，以预测期内总体能耗最低为优化目标，以关键环境参数不超出舒适度区间为约束条件，求解得到未来的第一预设时长内的设备调控指令序列；将设备调控指令序列中的首个设备调控指令下发至现场执行机构，以实现建筑环境的自适应调控，解决环境参数超标后才被动响应的弊端，显著提升系统对突发环境变化的快速响应能力。

本发明授权一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生与AI的智慧建筑环境自适应调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于时间对齐后的多源系统数据，提取动态特征，以构建动态特征集；所述多源系统数据包括环境数据、设备运行数据及人流数据；所述动态特征包括热惯性延迟特征与人流冲击传导特征； 将所述多源系统数据输入至数字孪生体，以当前建筑设备状态为边界条件，对未来多个时间步长的关键环境参数进行迭代仿真，输出多步预测序列；所述关键环境参数包括室内温度与CO2浓度； 将所述多步预测序列输入模型预测控制器，以预测期内总体能耗最低为优化目标，以所述关键环境参数不超出舒适度区间为约束条件，求解得到未来的第一预设时长内的设备调控指令序列； 将所述设备调控指令序列中的首个设备调控指令下发至现场执行机构，以实现建筑环境的自适应调控； 其中，所述数字孪生体为由所述动态特征集与建筑信息物理模型相融合构建的物理信息神经网络；所述建筑信息物理模型由热力学微分方程离散化得到，所述物理信息神经网络的损失函数包含数据拟合项与物理方程约束项； 基于时间对齐后的多源系统数据，提取热惯性延迟特征，包括以下步骤： 基于目标历史时间段内的环境温度序列与HVAC功率序列，计算在不同时间偏移量下的互信息值，并将使所述互信息值达到最大的所述时间偏移量作为建筑的热惯性延迟时间； 对于每一采集时刻，由该所述采集时刻采集的实时环境温度、与该所述采集时刻延迟了所述热惯性延迟时间的HVAC能耗共同得到所述热惯性延迟特征； 所述互信息值由以下公式得到： ； 其中，表示互信息值；表示时间偏移量；T表示环境温度序列；t表示实时环境温度；p表示HVAC功率序列；表示第i个采集时刻的温度值ti与第j个采集时刻的延迟功率值同时出现的联合概率；表示温度边缘概率；表示延迟功率边缘概率；N表示环境温度序列T的数据总个数；M表示HVAC功率序列p的数据总个数。

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