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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于多源异构数据与帕累托决策的建筑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：CN121523064B 。

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：202610049066.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于多源异构数据与帕累托决策的建筑控制方法及系统是由郁舒扬;李佐龙设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据与帕累托决策的建筑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多源异构数据与帕累托决策的建筑控制方法及系统，属于智能建筑与自动化控制技术领域，方法包括：获取并融合建筑状态数据、生物状态数据及实时环境数据等多领域状态数据；采用非标量化多目标强化学习模型，计算表征建筑节能、室内舒适度及植物健康的Q向量；筛选帕累托最优前沿生成指令集，并根据实时偏好权重仲裁最优动作；执行驱动控制，并以将建筑外挂调整至最优角度朝向。本发明还提供了一种基于多源异构数据与帕累托决策的建筑控制系统。本发明基于多源异构数据与帕累托决策的建筑控制方法及系统能协同优化多冲突目标，解决了多源异构数据的难题，并提升了系统鲁棒性与安全性。

本发明授权基于多源异构数据与帕累托决策的建筑控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构数据与帕累托决策的建筑控制方法，其特征在于，包括： 获取多领域异构状态数据，通过基于变分自编码器的无监督机器学习算法对所述多领域异构状态数据进行交叉验证和异常检测，以自动识别并校准发生数据漂移或故障的传感器，并基于长短期记忆网络的时间序列预测模型对缺失数据进行插补，将处理后的所述多领域异构状态数据融合为多维状态向量，其中所述多维状态向量至少包括： 用于表征建筑物热工状态的建筑状态数据； 用于表征建筑外挂的内部植被生命力状态的生物状态数据； 用于表征外部环境条件的实时与预测的环境数据； 将所述多维状态向量输入至预先训练的非标量化多目标优化模型，所述非标量化多目标优化模型基于马尔可夫决策过程构建，其中马尔可夫决策过程的元组，其中为状态空间，为动作空间，为状态转移概率，为向量化奖励函数,为折扣因子；其中，所述非标量化多目标优化模型通过以下方式构建与物理环境交互的决策空间： 配置所述状态空间为映射所述、及物理信号构成的归一化高维连续向量，以表征建筑及装置的实时物理工况； 配置所述动作空间为所述建筑外挂的驱动机构可执行的物理离散角度集合，其中每一个元素对应一个确定的机械位移指令； 构建所述向量化奖励函数以量化评估控制动作对物理环境的反馈影响，在时刻生成一个维奖励向量： 其中，为基于热通量与电能耗计算的能源奖励项，为基于热环境参数计算的舒适度奖励项，为基于光照与水分生理约束的植被健康奖励项； 所述能源奖励项公式为： 其中，表示由热通量传感器阵列测得的时刻通过墙体或窗户的瞬时热通量密度，表示对任何方向无效热传递的抑制；为归一化因子，取值为历史最大热通量观测值；表示执行动作所消耗的机械电能；为驱动电机的额定功率对应能耗；与为无量纲权重系数，用于平衡建筑节能量与装置自耗能量之间的关系； 其中，为基于室内温度、相对湿度、平均辐射温度及设定的服装热阻、人体代谢率计算得出的实时热舒适度指标；为目标舒适值；为高斯函数的带宽参数，用于控制对舒适度偏差的容忍程度，越大，奖励函数下降越平缓，表示对微小偏差的容忍度越高；越小，则要求控制更加精准；该函数的取值范围为； 其中，为引入土壤水分约束因子，为光合作用效率因子； 通过所述多目标优化模型输出非支配的最优指令集合，其中每一个动作且每一个动作对应一个帕累托最优解； 基于偏好向量，从所述最优指令集合选择最优动作，向所述建筑外挂的一个或多个驱动机构发送控制信号，以将所述建筑外挂调整至最优角度朝向。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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