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龙图腾网获悉无锡锐泰节能系统科学有限公司申请的专利一种基于AI自适应调节的中央空调节能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：CN120538152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510601949.5，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种基于AI自适应调节的中央空调节能控制方法是由周旭;张辉;王鹏设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI自适应调节的中央空调节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI自适应调节的中央空调节能控制方法，涉及智能控制技术领域，包括，实时采集中央空调的环境数据、设备运行数据及能耗数据，对多模态数据进行预处理，结合热力学定律构建物理约束方程，生成多模态数据集；根据优化权重生成多目标优化控制指令，通过帕累托前沿算法求解最优设备参数组合，并传输至中央空调执行器；采集指令执行后的实际数据，计算节能效率与舒适度偏离度，通过元学习框架更新物理信息神经网络参数并调整热力学偏微分方程系数。本发明通过构建多模态物理信息融合框架与动态闭环优化体系，提升了中央空调在复杂建筑环境中的综合调控能力。

本发明授权一种基于AI自适应调节的中央空调节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI自适应调节的中央空调节能控制方法，其特征在于：包括， 实时采集中央空调的环境数据、设备运行数据及能耗数据，对多模态数据进行预处理，结合热力学定律构建物理约束方程，生成多模态数据集； 将多模态数据集输入物理信息神经网络，通过嵌入热力学偏微分方程约束的深度学习模型，预测未来时段内建筑的热力学状态及制冷负荷需求，输出预测结果，具体步骤如下， 将多模态数据集输入物理信息神经网络的时空编码器和物理编码器，提取时空特征和生成隐式物理特征； 将时空特征和隐式物理特征输入图神经网络的融合层，通过动态自适应权重函数对时空域内的热力学偏微分方程进行积分残差投影，生成物理一致性时空联合特征； 根据时空联合特征对建筑整体制冷负荷需求预测值和建筑内部热力学状态的空间分布进行多尺度预测，通过全连接层输出建筑整体制冷负荷需求预测值，通过U-Net结构输出建筑内部热力学状态的空间分布； 将制冷负荷需求预测值与热力学状态的空间分布输入归一化映射层，生成预测结果； 基于预测结果构建因果图模型，识别影响能耗与舒适度的关键变量，量化关键变量的因果效应并动态分配节能与舒适度的优化权重； 根据优化权重生成多目标优化控制指令，通过帕累托前沿算法求解最优设备参数组合，并传输至中央空调执行器； 采集指令执行后的实际数据，计算节能效率与舒适度偏离度，通过元学习框架更新物理信息神经网络参数并调整热力学偏微分方程系数。

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