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龙图腾网获悉山东浪潮智慧建筑科技有限公司申请的专利一种空调机组控制方法、设备及介质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：CN119860584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510180930.8，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种空调机组控制方法、设备及介质是由姬克勇;李启凯;徐昆;霍璇;孙浩设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空调机组控制方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种空调机组控制方法、设备及介质，属于空调机组控制的技术领域。方法包括：采集空调机组的多源时序数据；基于时间窗口切片算法和噪声注入算法处理预处理后的多源时序数据，以生成增强数据集；基于Mamba时序预测模型处理增强数据集，以输出空调机组的能耗预测值以及设备运行参数；基于综合奖励函数处理实时能耗值，以输出原始综合奖励值；基于奖励聚中算法处理原始综合奖励值，以输出综合奖励信号；基于最大熵框架的SAC算法，并结合双Q网络架构处理扩充数据，以生成动态控制策略；基于动态控制策略输出最低能耗下的设备调控指令。本申请通过上述方法能够在保障室内环境舒适度的前提下，提高空调机组系统的节能效率。

本发明授权一种空调机组控制方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种空调机组控制方法，应用于空调机组的控制系统，其特征在于，所述方法包括： 采集所述空调机组的多源时序数据；其中，所述多源时序数据包括环境数据、设备运行数据以及能耗数据，所述环境数据包括内部环境数据和外部环境数据； 基于预设的时间窗口切片算法和噪声注入算法处理预处理后的所述多源时序数据，以生成增强数据集； 构建Mamba时序预测模型，并基于所述Mamba时序预测模型处理所述增强数据集，以输出所述空调机组在第一时间段内的能耗预测值以及设备运行参数； 定义综合奖励函数，并基于所述综合奖励函数处理实时能耗值，以输出原始综合奖励值； 基于奖励聚中算法处理所述原始综合奖励值，以输出归一化的综合奖励信号； 基于预设的最大熵框架的SAC算法，并结合预设的双Q网络架构处理扩充数据，以生成动态控制策略；所述扩充数据包括环境数据、设备运行数据、能耗数据以及能耗预测值； 基于所述动态控制策略输出最低能耗下的设备调控指令； 构建Mamba时序预测模型，并基于所述Mamba时序预测模型处理所述增强数据集，以输出所述空调机组在第一时间段内的能耗预测值以及设备运行参数，具体包括： 基于预设的Transformer架构构建Mamba时序预测模型； 将增强数据集输入至Mamba时序预测模型，并基于所述Mamba时序预测模型内部的线性层、卷积层、门控机制层和状态空间模型SSM层对时序数据进行分析，以输出空调机组在第一时间段内的能耗预测值以及设备运行参数； 定义综合奖励函数，并基于所述综合奖励函数处理实时能耗值，以输出原始综合奖励值，具体包括： 定义综合奖励函数为能耗效率与室内舒适度的加权和；其中，所述能耗效率为负奖励，能耗效率与能耗预测值成反比，室内舒适度为正奖励，室内温度与设定值的偏差与室内舒适度成反比； 将所述实时能耗值及室内温度数据输入所述综合奖励函数，计算得出原始综合奖励值； 基于奖励聚中算法处理所述原始综合奖励值，以输出归一化的综合奖励信号，具体包括： 计算原始综合奖励值的滑动平均值；其中，初始滑动平均值为零； 基于动态步长参数调整滑动平均值的更新速率；其中，所述动态步长参数初始值为非零正数，并随训练进程指数衰减； 将原始综合奖励值减去当前滑动平均值，生成以零均值为中心的归一化综合奖励信号； 基于预设的最大熵框架的SAC算法，并结合预设的双Q网络架构处理扩充数据，以生成动态控制策略；所述扩充数据包括环境数据、设备运行数据、能耗数据以及能耗预测值，具体包括： 构建最大熵框架的SAC算法，并构建双Q网络架构；其中，所述双Q网络架构包括两个独立的Q网络； 在SAC算法更新时，选取两个独立的Q网络中估值较小的网络输出作为目标值更新所述SAC算法； 将所述扩充数据输入至所述SAC算法，以生成动态控制策略。

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