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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的风冷空调控制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：CN120557786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511053309.1，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种基于深度学习的风冷空调控制方法及系统是由李辉设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的风冷空调控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风冷空调控制技术领域，具体为一种基于深度学习的风冷空调控制方法及系统，包括以下步骤：获取室内温度、室外温度和湿度的传感器读数与Wi‑Fi信道状态信息，判别人员位置数量与活动状态，结合时间窗口推算人员位置分布，整合得到多维环境与负荷状态向量。本发明中，多维环境与负荷状态向量整合室内外温度、湿度、Wi‑Fi信道状态信息以及人员位置分布与活动状态，通过时间窗口动态推算人员密度变化趋势，增强环境感知的全面性与实时性，为控制决策提供高维度数据支撑。基于温度偏差值与湿度偏差值构建基础舒适度偏差指标，结合风速数值、压缩机启停频率与能耗功率生成多目标性能指标集合。

本发明授权一种基于深度学习的风冷空调控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的风冷空调控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取室内温度、室外温度和湿度的传感器读数与Wi-Fi信道状态信息，判别人员位置数量与活动状态，结合时间窗口推算人员位置分布，整合得到多维环境与负荷状态向量； 基于所述多维环境与负荷状态向量与用户设定温度，计算温度偏差值与湿度偏差值，获取基础舒适度偏差值，基于所述基础舒适度偏差值，结合当前风速数值运算吹风不适感指标，关联压缩机运行记录运算启停频率指标，关联能耗数据运算当前功率值，获取多目标性能指标集合； 依据所述多维环境与负荷状态向量以及所述多目标性能指标集合，对照预设运行规则，筛选满足条件的潜在控制动作组合，得到候选控制参数列表，基于所述候选控制参数列表，确定一组指定压缩机频率、风机转速和导风板角度的指令，生成协同控制指令集； 基于所述协同控制指令集，生成向风冷空调控制单元输出的压缩机频率，风机转速与导风板角度的调节信号，建立待执行设备驱动信号，基于所述待执行设备驱动信号，驱动压缩机、风机和导风电机执行动作，监测制冷剂循环状态以及冷凝器和蒸发器工作状态变化，获取空调设备当前运行参数； 所述基础舒适度偏差值的获取步骤为： 从所述多维环境与负荷状态向量中提取室内温度实测值、室外温度实测值、湿度实测值，同时从用户配置文件中读取用户设定温度值及用户预设湿度范围上下限值，建立包含室内温度实测值、用户设定温度值、湿度实测值、湿度范围下限值和湿度范围上限值的五元组参数集合； 基于所述五元组参数集合中的室内温度实测值与用户设定温度值，计算两者差值的绝对值作为原始温度偏差值，同时根据湿度实测值与湿度范围下限值、湿度范围上限值，计算实测湿度偏离预设湿度范围中值的绝对值作为原始湿度偏差值； 将所述原始温度偏差值除以预设最大允许温度偏差阈值实现归一化处理，将原始湿度偏差值除以预设最大允许湿度偏差阈值实现归一化处理，对归一化后的温度偏差值与湿度偏差值按照6:4的权重比例进行加权求和，生成基础舒适度偏差值； 所述多目标性能指标集合的获取步骤为： 从空调中实时读取当前风速，获取基础舒适度偏差值，解析压缩机运行记录中最近1小时内的启停次数与总运行时长，采集当前空调的电压与电流，生成原始参数集合； 基于所述原始参数集合，计算吹风不适感指标； 根据最近1小时内的启停次数与总运行时长，计算单位时间启停频率指标基于电压与电流计算当前功率值，整合吹风不适感指标、启停频率指标和当前功率值，生成多目标性能指标集合； 所述候选控制参数列表的获取步骤为： 从所述多维环境与负荷状态向量中提取室内温度实测值、湿度实测值和人员位置分布密度，从所述多目标性能指标集合中提取吹风不适感指标、启停频率指标和当前功率值，与预设运行规则中的温度偏差上限阈值、湿度偏差上限阈值、风速安全阈值、启停频率限值和功率限值进行一一映射，生成初始候选参数组合集合； 基于所述初始候选参数组合集合，遍历所有预设运行规则条目，若某条规则要求温度偏差实测值小于等于温度偏差上限阈值且启停频率指标小于等于启停频率限值，则筛选同时满足该规则中所有条件的参数组合，若存在至少一条规则未被满足则剔除该参数组合，生成有效参数组合子集； 根据所述有效参数组合子集中的每个参数组合，提取对应的压缩机频率预设档位值、风机转速梯度值和导风板角度调节值，按压缩机频率升序和风机转速降序的优先级排序，生成包含频率-转速-角度三元组的候选控制参数列表。

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