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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种中央空调控制方法、系统、设备、介质及程序产品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：CN120120723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510614562.3，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种中央空调控制方法、系统、设备、介质及程序产品是由王新立;张程浩;李成栋;彭伟;林晨;徐猛;耿房设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中央空调控制方法、系统、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种中央空调控制方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及数据处理及控制系统技术领域，包括构建中央空调系统控制模型；构建actor网络、嵌入GAT的全局critic网络和局部critic网络组成的优化控制模型；对优化控制模型进行训练，以训练后的actor网络根据各区域当前的状态观测变量控制各区域的制冷温度设定值和制热温度设定值。将critic网络设计为全局critic网络和局部critic网络，缓解区域热舒适度奖励与中央空调系统总能耗奖励在训练过程中相互冲突的问题，在全局critic网络中融入图注意力网络，充分提取系统内的耦合信息，提升优化控制性能。

本发明授权一种中央空调控制方法、系统、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种中央空调控制方法，其特征在于，包括： 构建包括N个区域的中央空调系统控制模型，包括以各区域的室内外温湿度定义的状态观测变量，以各区域的制冷温度设定值和制热温度设定值定义的动作，以及以中央空调系统总能耗和区域热舒适度定义的奖励； 构建由actor网络、嵌入GAT的全局critic网络和局部critic网络组成的优化控制模型；其中，actor网络以单区域的状态观测变量为输入，输出对中央空调系统的控制动作，嵌入GAT的全局critic网络以所有区域的状态观测变量和动作为输入，输出中央空调系统总能耗奖励对应的全局状态-动作值，局部critic网络以单区域的状态观测变量和动作为输入，输出为区域热舒适度奖励对应的局部状态-动作值； 对优化控制模型进行训练，以训练后的actor网络，根据各区域当前的状态观测变量，控制中央空调系统各区域的制冷温度设定值和制热温度设定值； 状态观测变量包括室外空气温度、室外空气相对湿度、各区域的人员占用数量、室内空气温度、室内空气相对湿度、制热温度设定值、制冷温度设定值和中央空调系统总能耗； 动作包括对制热温度设定值和制冷温度设定值的增量调整，设定增量调整的范围，以及制热温度设定值和制冷温度设定值的取值范围，且制热温度设定值低于制冷温度设定值； 奖励包括全局奖励和局部奖励； ； ；； 其中，和是可调节权重；为中央空调系统总能耗；为区域i在时刻t的热舒适度奖励，为区域i在时刻t的占用状态，未占用为0，占用为1；为热舒适度阈值；为区域i在时刻t的预测不满意百分比； 嵌入GAT的全局critic网络包括一层GAT层和在GAT层之后的三层全连接层，；其中，为GAT层，为三层全连接层；为所有区域的状态观测变量；为所有区域的动作；为嵌入GAT的全局critic网络的参数； 在训练过程中，更新嵌入GAT的全局critic网络参数的损失函数为： ； 其中，目标值为： ； 其中，γ为折扣因子，为区域i的嵌入GAT的全局critic网络的目标网络，的参数为，的更新采用软更新机制进行更新，的参数为，为区域i的actor网络的目标网络，的参数为，min为取最小值操作；为所有区域的状态观测变量；为所有区域的动作；为所有区域的全局奖励；为区域i的全局奖励；为采样的下一时刻的全局状态观测变量；D为经验回放缓冲池；为采样的区域i的下一时刻的状态观测变量；E为期望运算函数；为由区域i的目标actor网络计算得到的动作； 通过策略梯度函数更新actor网络的参数； ； 其中，等式右边的第一部分是嵌入GAT的全局critic网络计算得到的全局策略梯度，第二部分是局部critic网络计算得到的局部策略梯度；为所有区域的状态观测变量；为所有区域的动作；D为经验回放缓冲池；为actor网络的参数，的更新采用软更新机制进行更新；表示梯度；为区域i的状态观测变量；为区域i的动作；为第一个嵌入GAT的全局critic网络，N为区域总数；为局部critic网络。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。