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龙图腾网恭喜阿达科机电顾问(深圳)有限公司申请的专利一种设备智能节能控制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：CN118224710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410156370.8，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种设备智能节能控制方法及系统是由叶志兴;龙涛设计研发完成，并于2024-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备智能节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备控制领域，更具体的说，它涉及一种设备智能节能控制方法及系统。一种设备智能节能控制系统，包括：能耗值获取模块、室外温度获取模块、人员密度获取模块、能耗预测数据构建模块、控制参数集获取模块、第一能耗预测模型管理模块、第一能耗预测模块、控制参数模拟模块和控制参数调整模块。本发明基于当前的能耗值、室外温度和人员密度来预测下一时刻需要的预测能耗值，再通过改进后的麻雀算法模拟出最优控制策略，最优控制策略能够使得中央空调在满足输出能够能耗的前提下，能够实现能耗输出最小的效果，进而实现对中央空调这一设备的智能节能控制。

本发明授权一种设备智能节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种设备智能节能控制方法，其特征在于，包括：获取中央空调当前的能耗值Qn，当前的室外温度Tn和当前建筑内的人员密度Pn，其中n为信息获取编号，从1开始计数，用于表征第n次获取能耗值、室外温度和人员密度等信息，基于中央空调当前的能耗值Qn，当前的室外温度Tn和当前建筑内的人员密度Pn构建能耗预测数据Fn，能耗预测数据Fn的存储形式为{Qn，Tn，Pn}；获取中央空调当前的控制参数集Hn，控制参数集Hn的存储形式为{h1，h2…hi…hI}，其中hi为中央空调第i项控制参数，I为控制参数的总个数；将能耗预测数据送入训练好的第一能耗预测模型进行计算，输出预测能耗值Gn；在中央空调当前的控制参数集Hn和预测能耗值Gn的基础上，通过改进后的麻雀算法对中央空调下一时刻的控制参数进行模拟，输出最优控制策略；通过最优控制策略对中央空调的控制参数进行调整；通过改进后的麻雀算法对中央空调下一时刻的控制参数进行模拟，具体包括如下步骤：S1：生成M个模拟控制策略Em，模拟控制策略Em的存储形式为{em1，em2…emi…emI}，其中emi为模拟控制策略Em中第i项模拟控制参数；将M个模拟控制策略Em组成种群集合；S2：对种群集合内的模拟控制策略Em进行强化；S3：设置最大迭代次数W，令w＝1，w用于记录迭代次数；S4：计算种群集合内的所有模拟控制策略Em对应的适应度δm，将种群集合内的所有模拟控制策略Em按照适应度δm从大到小的顺序排列，并将适应度δm最大的模拟控制策略Em记为模拟控制策略Ebest，将适应度δm最小的模拟控制策略Em记为模拟控制策略Eworst；再根据划分比例对排列好的所有模拟控制策略Em进行划分，划分比例人为设定，一般么为2：8；将划分后的前者组成发现者集合，划分后的后者组成跟随者集合；S5：针对发现者集合中的所有模拟控制策略Em进行更新，更新公式如下： 其中j为发现者集合中的所有模拟控制策略Em按照适应度δm从大到小的顺序排列之后对应的序号值；β为位于区间0，1的随机数，u1为位于区间0，1的预警值，ST为安全值；η为服从正态分布的随机数；L为1×I的矩阵，且矩阵内每个元素均为1；S6：计算更新后发现者集合中的所有模拟控制策略Em的适应度δm，将发现者集合中的适应度值δm最大的模拟控制策略Em记为模拟控制策略Epart；针对跟随者集合的所有模拟控制策略Em进行更新，更新公式如下： 其中eworsti为模拟控制策略Eworst中第i项模拟控制参数，k为跟随者集合中的所有模拟控制策略Em按照适应度δm从大到小的顺序排列之后对应的序号值，K为跟随者集合中的所有模拟控制策略Em的总数；eparti为模拟控制策略Epart中第i项模拟控制参数；S7：从种群集合中逐个选择模拟控制策略Em，针对选择的模拟控制策略Em，执行如下内容，通过随机函数生成一个0至1之间的随机数η，判断“η＞Pc”是否成立，Pc为变换阈值，若是“η＞Pc”不成立，无操作；否则通过如下公式对选择的模拟控制策略Em进行更新： 其中ebesti为模拟控制策略Ebest中第i项模拟控制参数，μ为步长调整系数，具体为一个正态分布随机数，且均值为0，方差为1，λ为区间[1，1]内的均匀随机数，δbest为模拟控制策略Ebest对应的适应度值，δworst为模拟控制策略Eworst对应的适应度值；σ为一个小常数；S8：计算种群集合内的所有模拟控制策略Em对应的适应度δm，将种群集合内的所有模拟控制策略Em按照适应度δm从大到小的顺序排列，并将适应度δm最大的模拟控制策略Em记为模拟控制策略Ebest，将适应度δm最小的模拟控制策略Em记为模拟控制策略Eworst；将模拟控制策略Ebest存入最优控制策略库中，再根据划分比例对排列好的所有模拟控制策略Em进行划分，将划分后的前者组成发现者集合，划分后的后者组成跟随者集合；并针对发现者集合进行强化，进入S9；S9：判断“w＜W”是否成立，若是“w＜W”成立，将w+1赋值给w，回到S5；否则，选择最优控制策略库中适应度值δm最大的模拟控制策略Em作为最优控制策略进行输出。

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