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龙图腾网获悉中交武汉智行国际工程咨询有限公司申请的专利基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测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：CN116045443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310162124.9，技术领域涉及：F24F11/30；该发明授权基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测方法是由赵璐;许磊磊;殷超;孙浩;黎晖;彭杰涛;李坤;龚清;张志鹏;刘文洲;程亮;刘艳;汤立坤;陈科;付茂源;李明翔;马朝科;吕建国设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测方法，包括：分析确定影响空调温度控制效果的影响因素；采集建筑空调温控的样本数据；建立建筑空调最佳设定温度的预测模型，并求解；将建筑空调温度控制过程分解为状态迁移，针对当前状态设定空调温度即为当前状态的动作，利用深度Q网络得到动作价值；根据深度Q网络得到的最大价值的动作，启动空调对建筑室内温度进行调控，形成样本数据集。采用LSTM网络建立建筑空调能耗预测模型，训练后用于建筑空调功率的预测。将得到的空调功率预测值对时间积分，得到空调能耗的预测结果。本发明在实现建筑室内温室的最优控制的基础上，对空调功率进行预测，得到了精确的反映用户习惯的空调能耗预测结果。

本发明授权基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.基于室内温度最优化控制的建筑空调能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：分析确定影响空调温度控制效果的影响因素； 步骤2：根据所述影响因素，采集建筑空调温控的样本数据； 步骤3：采用支持向量机，建立建筑空调最佳设定温度即空调最优控制温度的预测模型，并求解得到各种不同的建筑室内温度调控情形下的空调最优控制温度； 步骤4：建立建筑空调温度控制过程的状态空间，将建筑空调温度控制过程分解为温度控制过程的前、后时刻的状态迁移，针对当前状态设定空调温度即为当前状态的动作，并对不同时刻的状态下采取的动作建立奖励函数即动作价值，利用神经网络建模得到动作价值，训练得到最优的神经网络的权重及偏置参数，最大化奖励函数； 步骤5：采用步骤4得到的状态空间和动作的奖励函数，结合步骤3得到的各种不同的建筑室内温度调控情形下的空调最优控制温度，启动空调对建筑室内温度进行调控； 步骤6：收集经支持向量机优化并且经神经网络学习用户室内温度偏好的空调最佳设定温度下的建筑室内温度调控过程的空调功率数据，形成建筑室内温度最优控制的样本数据集； 步骤7：采用LSTM网络建立建筑空调能耗预测模型，利用步骤6得到的建筑室内温度最优控制的样本数据集对建筑空调能耗预测模型进行训练； 步骤8：将实时的建筑状态信息以及历史的空调功率数据作为LSTM网络的输入，利用LSTM网络预测得到不同时刻的空调运行功率； 步骤9：将步骤8预测得到的空调运行功率对时间进行积分，得到不同时间段的空调能耗预测值。

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