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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强化学习的蒸发冷空调节能优化控制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：CN120466818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510984300.6，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种基于深度强化学习的蒸发冷空调节能优化控制方法是由李辉;路晓阳设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的蒸发冷空调节能优化控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及空调节能控制技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的蒸发冷空调节能优化控制方法，该方法包括：根据蒸发冷空调运行过程中各时刻的局部时段内环境温度的变化趋势和变化幅度，计算热负荷上升指数；根据各时刻的局部时段内风机、水泵、蒸发器功率中峰值波动的相似程度，得到能耗峰值同步指数；根据各时刻的热负荷上升指数与能耗峰值同步指数的差异情况，计算环境复杂度；综合各时刻的环境温度和环境复杂度，设置深度强化学习算法中的奖励函数；根据当前时刻的环境温度、水泵和蒸发器的功率，使用所述深度强化学习算法对蒸发冷空调的风机功率进行优化控制。本申请可提高使用深度强化学习算法对空调节能控制的精度。

本发明授权一种基于深度强化学习的蒸发冷空调节能优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的蒸发冷空调节能优化控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，获取蒸发冷空调运行过程中各时刻的环境温度与风机、水泵、蒸发器的功率； S2，根据各时刻的局部时段内环境温度的变化趋势和变化幅度，计算热负荷上升指数； S3，根据各时刻的局部时段内风机、水泵、蒸发器功率中峰值波动的相似程度，得到各时刻的能耗峰值同步指数； S4，根据各时刻的热负荷上升指数与能耗峰值同步指数的差异情况，计算环境复杂度；综合各时刻的环境温度和环境复杂度，设置深度强化学习算法中的奖励函数； S5，根据当前时刻的环境温度、水泵和蒸发器的功率，使用所述深度强化学习算法对蒸发冷空调的风机功率进行优化控制； 所述根据各时刻的局部时段内环境温度的变化趋势和变化幅度，计算热负荷上升指数，包括： 对于t时刻，将t时刻之前预设数量个时刻的环境温度所构成的序列记为t时刻的近邻温度监测序列； 分别将序列存在上升趋势、下降趋势作为Wilcoxon符号秩检验算法中的假设检验条件，使用Wilcoxon符号秩检验算法对t时刻的近邻温度监测序列进行统计检验，得到t时刻近邻温度监测序列存在上升趋势、下降趋势的p值； 综合t时刻的近邻温度监测序列存在上升趋势、下降趋势的p值以及变化程度，计算t时刻的热负荷上升指数；所述t时刻的热负荷上升指数的计算公式为： 其中，表示t时刻的热负荷上升指数，、分别表示t时刻近邻温度监测序列存在上升趋势、下降趋势的p值；表示t时刻一阶差分温度序列中所有正数的和；表示t时刻一阶差分温度序列中所有负数之和的绝对值；1为预设的大于0的常数； 所述环境复杂度的计算方法为：计算各时刻的热负荷上升指数的归一化值与能耗峰值同步指数的归一化值之间的差值绝对值，作为各时刻的环境复杂度； 所述深度强化学习算法中的奖励函数的设置方法为： 其中，表示t时刻的环境复杂度；表示t时刻的环境温度；表示预设的体感舒适温度；表示t时刻的深度强化学习算法中的奖励函数；exp为以自然常数为底数的指数函数。

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