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龙图腾网获悉宁波市一卡通科技有限公司申请的专利基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理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：CN119578834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510119574.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理方法及系统是由汪可可;徐立斌;王丰;李浩;吴晓斌;厉辉;毛慧祯设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理方法及系统，解决了基于整体能耗数据的调控方式，无法精准适配各区域的实际能耗需求，容易造成能源浪费或局部环境舒适度下降的问题，其方法包括：根据多目标粒子群优化算法得出的各微区最优照明亮度和空调输出组合，对各微区的相关设备发送控制指令；获取各微区的能耗数据，并根据预设的每个微区能耗基准值和预期波动范围，分析确定是否存在微区的能耗高于预期范围；若为否，则维持原有设置；若为是，则按照预设的权重调整策略，调整多目标粒子群优化算法中能源消耗目标函数的权重。本申请具有如下效果：有效降低轨道交通整体能耗，实现精细化管理。

本发明授权基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轨道交通的精细化能耗分析与优化管理方法，其特征在于，包括： 获取车厢内的乘客位置信息，通过密度聚类算法将车厢划分为不同微区； 采用多目标粒子群优化算法确定各微区的最优照明亮度和空调输出组合，其中，目标函数包括照明亮度函数、空调输出函数、能源消耗函数以及乘客舒适度函数，约束条件包括设备物理限制以及环境条件约束； 根据多目标粒子群优化算法得出的各微区最优照明亮度和空调输出组合，对各微区的相关设备发送控制指令； 获取各微区的能耗数据，并根据预设的每个微区能耗基准值和预期波动范围，分析确定是否存在微区的能耗高于预期范围； 若为否，则维持原有设置； 若为是，则按照预设的权重调整策略，调整多目标粒子群优化算法中能源消耗目标函数的权重； 通过密度聚类算法将车厢划分为不同微区包括： 获取当前轨道交通的运营时段类别，运营时段类别包括高峰时段以及平峰时段； 若为高峰时段，则通过密度聚类算法将车厢划分为不同微区； 若为平峰时段，则执行光照强度微区与空调调节微区的重叠分析及子微区划分； 权重调整策略的确定方法如下： 分析能耗高于预期范围的微区占比； 分析是否获取能耗高于预期范围的微区所对应的优先级； 若为否，则维持原有设置； 若为是，则将不同优先级微区的占比作为输入对象，输入至预先完成训练的特定权重调整策略分析模型，分析确定权重调整策略； 确认微区所对应的优先级包括： 获取轨道交通行车速度以及车厢内不同微区的噪音分贝； 将轨道交通行车速度以及车厢内不同微区的噪音分贝，输入至预先完成训练的基于行车速度和噪音分析的优先级分析模型，输出所确定的微区优先级。

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