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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大模型的中央空调系统动态能源管理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：CN120806388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511308656.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于大模型的中央空调系统动态能源管理方法及系统是由李辉设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的中央空调系统动态能源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及能源管理技术领域，是一种基于大模型的中央空调系统动态能源管理方法及系统，具体包括：通过时序深度预测模型滚动输出短期的负荷需求预测曲线；通过物理信息神经网络反演计算建筑建材的等效热容和等效热阻，并实时量化建筑建材热惰性参数；评估建筑建材的相变延迟时间系数；获取电网系统的光伏发电功率预测曲线以及电网分时电价信号，确定建筑建材的最佳充放能时间窗；采用多目标决策算法决策生成中央空调系统的最优运行策略。本发明解决了现有技术中，缺少构建与建筑热动态特性相匹配的能源管理系统的问题。

本发明授权一种基于大模型的中央空调系统动态能源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的中央空调系统动态能源管理方法，其特征在于，所述方法包括： S1：融合实时室内外环境数据以及中央空调的设备状态数据，通过时序深度预测模型滚动输出短期的负荷需求预测曲线； S2：采集建筑建材的温度场数据，通过物理信息神经网络反演计算建筑建材的等效热容和等效热阻，并实时量化建筑建材热惰性参数； S3：基于S2实时量化的建筑建材热惰性参数，预测未来3小时建筑结构的温度场变化趋势，同时基于预测获得的温度场变化趋势，评估建筑建材的相变延迟时间系数； S4：获取电网系统的光伏发电功率预测曲线以及电网分时电价信号，确定建筑建材的最佳充放能时间窗； S4包括如下步骤： S41：获取建筑建材的实时热惯性指数，并根据预设热惯性指数阈值进行建筑建材的热响应能力等级分析验证，当建筑建材的实时热惯性指数大于或等于热惯性指数阈值时，判断建筑热惰性强，采用预见性蓄能控制，继续执行步骤S42； 当建筑建材的实时热惯性指数小于热惯性指数阈值时，则判断建筑热惰性弱，继续采用标准的预测控制策略； S42：预设建筑建材中相变材料的潜热有效利用率阈值和相变延迟时间系数阈值； S43：在步骤S1中负荷需求预测曲线截取未来3小时负荷预测曲线，提取其中的峰值负荷时段和谷值负荷时段，分别构成高峰负荷集合和低峰负荷集合，并识别光伏发电高峰时段与电网电价高峰时段； S44：筛选高峰负荷集合中潜热利用率低于或延迟时间高于的时段，筛选得到的时段数量为； S45：根据建筑建材的热惰性参数以及筛选得到的时段数量为计算建筑建材的最佳充放能时间窗，具体为： ； 其中，分别为建筑建材的最佳充能时间和最佳放能时间；分别为电网低价和电网高价的开始时刻； 为建筑室内设定温度与建筑结构允许运行的最高温度之差；为当前时刻建筑内外温差； 为建筑建材的热惯性时间常数，其取值为步骤S23输出的等效热容与等效热阻的乘积；为根据建筑建材的材料性质确定的时间延迟参数； S5：根据S1-S4，采用多目标决策算法决策生成中央空调系统的最优运行策略。

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