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龙图腾网恭喜江苏征途技术股份有限公司申请的专利一种变配电空调负荷监控终端及其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：CN118998905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411053129.9，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权一种变配电空调负荷监控终端及其方法是由许苏军设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变配电空调负荷监控终端及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变配电空调负荷监控终端及其方法，包括：数据采集监控模块，智能控制调节模块，用于接收实时数据，并根据智能算法自动调整空调的运行状态，包括基于房间内人员活动情况的节能模式调整；通信接口模块，安全保障冗余模块，用户界面模块，远程维护升级模块。本发明通过全面的数据采集、智能的运行调控、稳定的数据传输、完善的故障检测和恢复机制、友好的用户界面设计以及强大的远程维护和升级功能，大大提升了空调系统的能效管理和用户体验通过智能化的故障检测和恢复机制，本发明还能够根据实际使用情况动态调整和优化系统参数，满足不同用户和环境的需求，在空调负荷监控和调控领域具有广泛的应用前景和显著的技术优势。

本发明授权一种变配电空调负荷监控终端及其方法在权利要求书中公布了：1.一种变配电空调负荷监控终端，其特征在于，所述终端包括：数据采集监控模块，用于实时采集三相电流、电压、环境温度参数，并持续监控空调设备的运行状态，包括但不限于开关状态、工作模式、设定温度、风力及风向，同时监测房间内人员活动情况；智能控制调节模块，用于接收实时数据，并根据改进的自适应智能负荷控制模型自动调整空调的运行状态，包括基于房间内人员活动情况的节能模式调整；通信接口模块，用于实现系统内外的数据传输和通信；安全保障冗余模块，用于构建系统的安全保障体系并提供故障检测和恢复机制；用户界面模块，用于显示监控数据、系统状态及用户控制选项，提供直观易用的操作界面；远程维护升级模块，用于支持远程维护和软件升级；所述数据采集监控模块中的被动红外传感器PIR和超声波传感器通过以下组合方式进行使用：被动红外传感器和超声波传感器同时工作，分别检测房间内的人员活动，并将数据发送至数据采集监控模块，进行数据融合处理；设置被动红外传感器为主要传感器，超声波传感器为辅助传感器；根据预设的时间段，交替启用被动红外传感器和超声波传感器进行人员活动检测；所述改进的自适应智能负荷控制模型，包括以下模块：步骤一、数据预处理和特征提取模块，用于采集并标准化输入数据和历史空调运行数据，所述标准化x′公式为： 其中，x为原始数据，μ为数据的均值，σ为数据的标准差；步骤二、LSTM预测模块，结合CNN和Attention机制，用于基于标准化数据预测空调运行状态，所述LSTM预测模块采用以下公式：遗忘门：ft＝σWf·[ht-1,xt]+bf输入门：it＝σWi·[ht-1,xt]+bi 状态更新： 输出门：ot＝σWo·[ht-1,xt]+boht＝ot·tanhSt其中，ft为时间步t的遗忘门，it为时间步t的输入门，ot为时间步t的输出门，为候选状态，St为空调状态，σ为Sigmoid激活函数，tanh为双曲正切激活函数，Wf,Wi,Wc,Wo分别为遗忘门、输入门、候选状态和输出门的权重矩阵；bf,bi,bc,bo分别为遗忘门、输入门、候选状态和输出门的偏置向量；[ht-1,xt]为上一个时间步t-1的隐藏状态和当前时间步t的输入的拼接；步骤三、DQN调控决策模块，用于基于LSTM预测的空调运行状态选择最优调控动作，所述DQN调控决策模块采用以下公式：Q值更新公式：Qst,at＝Qst,at+α[rt+γmaxQst+1,a-Qst,at]其中，st为当前状态，at为当前动作，rt为当前奖励，γ为折扣因子，α为学习率；具体实现步骤如下：I.将LSTM预测的空调状态作为当前状态St；II.定义空调调控动作at；III.根据能耗和用户舒适度设计奖励函数rt；IV.通过Q值更新公式，迭代更新Q值表；V.根据Q值表选择最优动作at；步骤四、执行调控模块，根据DQN调控决策模块的输出，调整空调运行状态；步骤五、反馈优化与参数调整模块，用于监控实时数据，根据反馈结果不断调整和优化LSTM预测模块与DQN调控决策模块的算法参数，用于进行空调负荷监控和调控；步骤六、边缘计算与模型压缩模块，用于在空调负荷监控过程中提升系统的效率和响应速度，具体包括以下子步骤：数据预处理和分发、模型分割与部署、边缘计算与决策、数据反馈与优化；模型剪枝、模型量化、知识蒸馏、模型分片与加载；所述用户界面模块包括触摸屏和语音识别单元，用于用户通过触摸操作或语音命令控制和查看空调运行状态及参数；所述数据采集监控模块还包括光线传感器和湿度传感器，用于监测环境光照和湿度参数，并根据这些参数调整空调的运行模式；所述改进的自适应智能负荷控制模型还包括：a.对采集到的数据进行预处理，去除噪声并标准化数据；b.基于用户使用模式，采用聚类算法进行模式识别，包括以下步骤：1初始化多个聚类中心；2将数据点分配到最近的聚类中心；3重新计算聚类中心的位置；4反复进行数据点分配和聚类中心计算，直到聚类中心不再变化；c.基于用户使用模式的识别结果，采用贝叶斯网络预测未来空调使用情况，贝叶斯网络模型包括以下公式： 其中，X为未观察到的情况，Y为当前模式；PX∣Y为在已知Y的情况下X的条件概率，PY∣X为在已知X的情况下Y的条件概率；PX为X的先验概率；PY为Y的先验概率；d.根据贝叶斯网络预测结果，动态调整空调的运行状态，包括温度设置和风速调节；e.根据实际使用情况动态调整预测模型和运行状态。

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