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龙图腾网获悉西安星讯智能通信科技有限公司申请的专利一种基于AI大模型的智慧园区能源管控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：CN120338200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510787757.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AI大模型的智慧园区能源管控方法及系统是由刘甲军;祖瑾伟;卢宇森;陈苏平;刘幸设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI大模型的智慧园区能源管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智慧园区技术领域，公开一种基于AI大模型的智慧园区能源管控方法及系统，包括：提取出智慧园区内的能耗特征数据；利用异常分析算法对能耗特征数据进行异常路径分析，识别出影响智慧园区内能耗异常的关键影响因素；基于关键影响因素，建立能源调度管控模型，利用能源调度管控模型动态调整智慧园区内的实时运行参数，并优化调度策略。本发明能实现对园区运行参数的动态优化调控，提升能源利用效率与系统响应能力，增强园区能源管理的智能化、精细化和低碳化水平。

本发明授权一种基于AI大模型的智慧园区能源管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的智慧园区能源管控方法，其特征在于，包括： 获取智慧园区内的能源数据，并对能源数据进行处理，提取出智慧园区内的能耗特征数据； 利用异常分析算法对能耗特征数据进行异常路径分析，生成初始候选异常路径，并通过扩展优化算法扩展初始候选异常路径的同层点位，识别出影响智慧园区内能耗异常的关键影响因素； 基于关键影响因素，建立能源调度管控模型，利用能源调度管控模型动态调整智慧园区内的实时运行参数，并优化调度策略； 所述利用异常分析算法对能耗特征数据进行异常路径分析，生成初始候选异常路径，并通过扩展优化算法扩展初始候选异常路径的同层点位，识别出影响智慧园区内能耗异常的关键影响因素包括： 基于智慧园区内的能耗特征数据，构建以状态点位为基础的异常搜索树，从初始点位开始递归生成最优的状态点位组合，生成初始候选异常路径； 基于初始候选异常路径，通过扩展优化算法扩展初始候选异常路径的同层点位，并形成若干状态组合的候选异常路径，覆盖存在的能耗异常状态； 结合智慧园区内的能耗输出约束，对若干状态组合的候选异常路径中的点位状态进行一致性判断，若满足约束条件，则归入可行诊断方案，否则提取其对应的冲突状态集合； 利用冲突状态集合定位异常来源点位，剔除不合理的状态路径，提取影响智慧园区内能耗异常的关键影响因素； 所述基于初始候选异常路径，通过扩展优化算法扩展初始候选异常路径的同层点位，并形成若干状态组合的候选异常路径，覆盖存在的能耗异常状态包括： 随机生成一条初始候选异常路径作为初始解，并设为当前最优路径，同时设定扩展优化算法的扩展等级参数、邻域采样比例及迭代次数，进入路径扩展阶段； 从当前最优路径的邻域中选取预设部分状态点位组合，并利用异常筛选算法筛选出能耗异常影响度最小的路径作为待评估扩展路径； 计算当前候选路径与最优路径之间的状态点位偏差程度，若状态点位偏差度在阈值内，则视为当前候选路径可接受，进入能耗表现评估环节；否则，视为当前候选路径不可接受，继续迭代，并更新扩展等级参数； 若当前候选路径对能耗异常状态的覆盖效果优于当前最优路径，则将当前候选路径更新为新的最优路径，重置扩展等级与迭代次数；否则保留当前最优路径不变，并继续迭代扩展； 若当前候选路径未被接受或未更新最优路径，则继续执行路径筛选过程，逐步形成若干状态点位组合的候选异常路径集合，并覆盖存在的能耗异常状态。

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