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龙图腾网恭喜北京碳跃数智科技有限公司申请的专利应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模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：CN119227546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411419235.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模方法是由姜海东;郭颖婷设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模方法，属于数字化建模技术领域，包括：获取安装在目标区域的地源热泵设备的CAD图纸，基于CAD图纸构建地源热泵仿真模型；基于物联网技术接收地源热泵设备对应的实时运行数据和设备状态参数、以及目标区域对应的环境数据，基于实时运行数据驱动地源热泵仿真模型，以生成数字孪生模型；生成实时监测数据，并基于实时监测数据更新数字孪生模型，生成动态数字孪生模型；动态数字孪生模型输出地源热泵设备的性能预测结果，多目标优化算法基于性能预测结果动态调整设备状态参数，完成地源热泵设备的能效优化。通过本发明可以提高动态数字孪生模型的精准度和实用性。

本发明授权应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于地源热泵能效优化的动态数字孪生建模方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：获取安装在目标区域的地源热泵设备的CAD图纸，基于所述CAD图纸构建地源热泵仿真模型；S2：基于物联网技术接收所述地源热泵设备对应的实时运行数据和设备状态参数、以及所述目标区域对应的环境数据，对所述环境数据进行数据预处理，生成标准环境数据，基于所述实时运行数据驱动所述地源热泵仿真模型，以生成数字孪生模型；S3：基于所述实时运行数据监测所述数字孪生模型的模型运行指数，若所述模型运行指数小于第一预设值，则重新扩展所述实时运行数据，以生成实时监测数据，并基于所述实时监测数据更新所述数字孪生模型，生成动态数字孪生模型，重复执行此步骤，至所述动态数字孪生模型对应的模型运行指数大于等于所述第一预设值；S4：所述动态数字孪生模型基于所述标准环境数据对所述实时监测数据进行分析预测，并输出所述地源热泵设备的性能预测结果，设置多目标优化算法，所述多目标优化算法基于所述性能预测结果动态调整所述设备状态参数，完成所述地源热泵设备的能效优化；其中，所述输出所述地源热泵设备的性能预测结果包括以下步骤：分别获取所述标准环境数据对应的环境标签和所述实时监测数据对应的组件标签，基于预设时间周期收集所述标准环境数据和所述实时监测数据，并设定为第一类历史数据和第二类历史数据；构建神经网络模型和数学分析模型，将所述第一类历史数据输入所述神经网络模型中进行学习训练，并输出预测时间内所述环境标签对应的环境预测结果，组合所有环境预测结果并设定为第一类预测结果；所述数学分析模型基于特征选择算法在所述第一类历史数据和所述第二类历史数据中提取预设的性能影响因子对应的关联数据，其中，所述性能影响因子包括地下水变量、输出热量和输入功率；基于第一公式计算所述地源热泵设备在第i个时间点的性能系数，所述第一公式为：，其中，为所述输出热量对应的第i个时间点的关联数据，为所述输入功率对应的第i个时间点的关联数据，基于所述预设时间周期汇总所有性能系数，生成性能序列，获取所述地下水变量对应的关联数据与所述性能序列之间的响应系数；基于所述环境标签在所述第一类预测结果中抽取所述地下水变量对应的变量预测结果，基于所述响应系数和所述变量预测结果生成所述性能序列在所述预测时间内的数值结果，并将所述数值结果设定为所述性能预测结果。

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