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龙图腾网获悉杭州云牧科技有限公司申请的专利一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法及装置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：CN117804027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311866104.6，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法及装置是由张晓峰;戚军设计研发完成，并于2023-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法及装置，包括如下步骤：数据监测融合；预处理数据；辨识建筑空调系统模型；估算空调运行功率；诊断空调运行状态；并公开了相应的基于空调终端监测数据的空调异常诊断装置和存储介质。本发明基于气象数据和空调实时监测数据进行空调异常诊断，实现以较低成本、较高可靠性对空调异常状态进行诊断，及时发现空调异常状态，提高空调运行质量。

本发明授权一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空调终端监测数据的空调异常诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S101，数据监测融合：通过建筑空调系统内各空调设有的空调终端采集对应空调所在房间内的空调实时监测数据，同时采集气象数据，将气象数据和空调实时监测数据融合构成初始数据集； 步骤S102，预处理数据：对初始数据集进行预处理，获得预处理样本集； 步骤S103，辨识建筑空调系统模型：构造建筑空调系统ETP模型，并计算建筑空调系统的等效热阻和等效热容； 步骤S104，估算空调运行功率：根据建筑空调系统ETP模型和预处理样本集得到空调负荷功率估算值和空调负荷功率实测值； 步骤S105，诊断空调运行状态：根据空调负荷功率估算值和空调负荷功率实测值的相关系数判断空调运行状态是否异常； 所述步骤S101中，所述空调终端实时监测采集对应空调所在房间内的空调监测数据包括室内温度、室内湿度、空调模式、空调设置温度、空调风速和空调功率，所述气象数据包括天气类型、室外温度、风力； 所述步骤S101获得的初始数据集X＝[X1,X2,…,Xi,…,Xq]T，q为数据类型维度，Xi∈R1×p包含p个时刻的样本，其中p、q、i均为正整数，T表示矩阵转置； 所述步骤S102中，所述“对初始数据集进行预处理”包括如下步骤： 步骤S1021，计算数据集X的时域均值矩阵其中为第i类数据的时域均值，计算第i类数据的标准差σi： 构成标准差向量σ＝[σ1,σ2,…,σi,…,σq]T， 若第j时刻的数据集Xj＝[X1j,X2j,…,Xij,…,Xqj]T满足式2，则将第j时刻的数据集Xj作为异常数据删除： 其中|*|ρ表示*的Lρ-范数，ρ为0、1、2或∞，j为正整数，K为设定的正整数； 步骤S1022，检查剔除异常数据后各类数据的时域连贯性，若连续缺失超过m个时段或者连续开机时长小于h小时，则将连续缺失超过m个时段或空调连续开机小于h小时这两种情形所处时段的所有样本数据从样本集剔除，得出提炼后数据样本集，其中m、h均为设定的正整数； 步骤S1023，针对提炼后数据样本集，采用插值法补齐零星缺失数据，得到预处理样本集； 所述步骤S103中，所述“构造建筑空调系统ETP模型，并计算建筑空调系统的等效热阻和等效热容”包括如下步骤： 步骤S1031，模拟建筑空调系统的热动力学特性，初步构造建筑空调系统ETP模型： 其中，Tin为室内温度，Tout为室外温度，R为等效热阻，C为等效热容，P为空调负荷功率，η为空调能效比； 步骤S1032，抽取TM0～TM1时段内预处理样本集中的室内温度Tin、室外温度Tout、空调功率P，构造第J次空调连续运行时段的样本数据矩阵NJ为第J组样本数据的采样时刻点数，TM0为空调初始运行时刻，TM1为样本数据集节点时刻； 步骤S1033，利用每组样本数据矩阵YJ，根据建筑空调系统ETP模型辨识每次空调开机时段的ETP参数：等效热阻R和等效热容C，并存入建筑空调系统ETP数据集V； 步骤S1034，对建筑空调系统ETP数据集V进行分类，选择出数据量最大的类别并计算这个类别中所有ETP参数的中心值，将其作为该建筑空调系统的等效热阻R和等效热容C； 所述步骤S104中，所述“根据建筑空调系统ETP模型和预处理样本集得到空调负荷功率估算值和空调负荷功率实测值”包括如下步骤： 步骤S1041，TM1时刻后，根据空调终端采集的空调实时监测数据、气象数据，从步骤S102获得的预处理样本集提取室内温度Tin、室外温度Tout，与步骤S1034获得的等效热阻R和等效热容C一起代入建筑空调系统ETP模型，获取第J次连续开机时段的空调负荷功率估算值NJ为第J组样本数据的采样时刻点数，J为正整数； 步骤S1042，从步骤S102获得的预处理样本集提取TM1时刻后、第J次连续开机时段的空调负荷功率实测值 所述步骤S105中，所述“根据空调负荷功率估算值和空调负荷功率实测值的相关系数判断空调运行状态是否异常”包括如下步骤： 步骤S1051，根据步骤S104得到的最新L组的空调负荷功率估算值Pestimate和空调负荷功率实测值Preal，计算出第J组空调负荷功率估算值Pestimate和空调负荷功率实测值Preal的相关系数γJ； 其中，J、L均为正整数且1≤J≤L，Pestimate,i为Pestimate的第i项，Preal,i为Preal的第i项，为Pestimate的均值，为Preal的均值； 步骤S1052，L个相关系数γJ中，若有超过α％低于阈值δ，则判断空调运行状态存在异常，发出警告，相反则判断空调运行状态正常。

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