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龙图腾网获悉西藏众思创能源管理有限责任公司申请的专利一种分散式建筑供暖参数智能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：CN120724534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510840750.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种分散式建筑供暖参数智能优化方法及系统是由项庆生;王孟涛;项孟泽设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分散式建筑供暖参数智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分散式建筑供暖参数智能优化方法及系统，方法通过改进的SSD算法对供暖区域进行多尺度特征提取，运用供暖时序与人口优化模型建立人口分布动态数据序列，采集供暖系统参数并归一化处理，将上述数据输入优化决策模型，经多层神经元网络计算输出优化组合方案，据此实时调整供暖参数，且以设定周期将运行数据反馈迭代优化模型。系统包含数据采集、特征提取、时序与人口分析、优化决策、参数调整及反馈更新单元，各单元协同工作。该方法及系统能够充分考虑环境与人口动态变化，深度挖掘参数关联，实现供暖参数智能优化，提升供暖效果与能源利用效率。

本发明授权一种分散式建筑供暖参数智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分散式建筑供暖参数智能优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：基于改进的SSD算法对分散式建筑的供暖区域进行多尺度特征提取，获取不同空间维度下供暖区域的特征数据集合； 步骤S2：运用供暖时序与人口优化模型，结合历史供暖数据以及建筑内人口流动历史数据，建立供暖时序与人口分布的关联映射关系，得到人口分布随时间变化的动态数据序列； 步骤S3：采集分散式建筑供暖系统的各项参数，包括供暖设备的功率参数、管道的热传导系数参数、室内外温度参数，将采集到的参数进行归一化处理，形成标准化参数向量； 步骤S4：将所述特征数据集合、动态数据序列以及标准化参数向量输入至优化决策模型中，通过优化决策模型的多层神经元网络计算，输出供暖参数的优化组合方案； 步骤S5：根据所述优化组合方案，对分散式建筑供暖系统的参数进行实时调整，并同步记录调整后的供暖系统运行数据； 步骤S6：以设定的时间周期为间隔，将所述运行数据反馈至所述优化决策模型中，对所述优化决策模型进行迭代更新，持续优化供暖参数的组合方案； 所述优化决策模型包括供暖参数优化公式： 其中，为优化后的供暖参数组合方案；为权重调节系数；为数据样本数量；表示第个供暖区域经改进的SSD算法提取后的特征数据；为改进的SSD算法对特征数据的处理函数；表示第个时间周期内建筑内人口分布的动态数据；为供暖时序与人口优化模型对人口动态数据的处理函数；表示第个采样时刻的标准化供暖参数向量；为针对标准化参数向量的参数处理函数； 在步骤S4中，所述优化决策模型还包括供暖参数动态调整公式： 其中，为供暖参数的调整量；为时间敏感系数；为优化方案随时间的变化率；为人口流动影响系数，反映人口分布变化对供暖参数的影响程度；为供暖参数综合影响系数，体现各项供暖参数之间的耦合作用； 在步骤S1中，所述改进的SSD算法对供暖区域进行特征提取时，采用多尺度滑动窗口机制，通过以下公式计算不同尺度下的特征响应值： 其中，为预设尺度下的特征响应值；为特征维度数量；为第个特征维度的权重；为在预设尺度下对供暖区域特征数据的变换函数； 在步骤S2中，所述供暖时序与人口优化模型构建人口分布预测公式： 其中，为未来个时间周期的人口分布预测值；为历史数据选取长度；为历史人口数据的权重系数；为人口分布预测误差项； 在步骤S3中，对采集的供暖参数进行归一化处理时，采用公式： 其中，为归一化后的参数值；为原始参数值；为该参数在历史数据中的最大值；为该参数在历史数据中的最小值。

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