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龍圖騰網(wǎng)獲悉無錫銳泰節(jié)能系統(tǒng)科學(xué)有限公司申請的專利一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120212615B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510704056.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F24F11/88；該發(fā)明授權(quán)一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制系統(tǒng)及方法是由張輝;王鵬;智恒山設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制系統(tǒng)及方法，涉及智能調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)，并預(yù)處理；通過熱平衡調(diào)控技術(shù)基于處理后的室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)劃分調(diào)控區(qū)域，并利用氣流模擬算法優(yōu)化調(diào)控區(qū)域的通風(fēng)流向和風(fēng)量級別，降低污染物濃度并平衡人員熱量分布，生成節(jié)能優(yōu)化方案；采集多源數(shù)據(jù)，使用卡爾曼濾波算法融合多源數(shù)據(jù)和室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)，生成綜合環(huán)境狀態(tài)向量，構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型，預(yù)測未來的熱量負(fù)荷和污染物濃度趨勢；通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，利用負(fù)荷預(yù)測、室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)和節(jié)能優(yōu)化方案，動態(tài)調(diào)整中央空調(diào)參數(shù)。本發(fā)明通過基于LSTM構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了未來熱量負(fù)荷及污染物濃度的精準(zhǔn)預(yù)測。

本發(fā)明授權(quán)一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種中央空調(diào)智能節(jié)能管理控制方法，其特征在于：包括， 采集室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)，并預(yù)處理，所述室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)包括人員位置坐標(biāo)和污染物濃度數(shù)據(jù)； 通過熱平衡調(diào)控技術(shù)基于處理后的室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)劃分調(diào)控區(qū)域，并利用氣流模擬算法優(yōu)化調(diào)控區(qū)域的通風(fēng)流向和風(fēng)量級別，降低污染物濃度并平衡人員熱量分布，生成節(jié)能優(yōu)化方案； 采集多源數(shù)據(jù)，使用卡爾曼濾波算法融合多源數(shù)據(jù)和室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)，生成綜合環(huán)境狀態(tài)向量，構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型，預(yù)測未來的熱量負(fù)荷和污染物濃度趨勢； 通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，利用負(fù)荷預(yù)測、室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)和節(jié)能優(yōu)化方案，動態(tài)調(diào)整中央空調(diào)參數(shù)，優(yōu)化污染物控制、熱量平衡和中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的能量消耗； 所述通過熱平衡調(diào)控技術(shù)基于室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)劃分調(diào)控區(qū)域，具體步驟為， 邊緣計算設(shè)備掃描每片調(diào)控區(qū)域的人員位置坐標(biāo)，統(tǒng)計人員數(shù)量，計算會議室平均人員數(shù)量，評估人員密集區(qū)域的熱量負(fù)荷，基于平均人員數(shù)量設(shè)定熱量閾值，判定高熱量區(qū)域與低熱量區(qū)域； 將污染物濃度數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)光譜數(shù)據(jù)庫的濃度正常范圍比較，分類調(diào)控區(qū)域的污染程度，確定高污染區(qū)域與低污染區(qū)域； 根據(jù)熱量區(qū)域及污染程度的分類，對調(diào)控區(qū)域進(jìn)行凈化器優(yōu)先級劃分，標(biāo)記高優(yōu)先級區(qū)域與低優(yōu)先級區(qū)域； 所述利用氣流模擬算法優(yōu)化調(diào)控區(qū)域的通風(fēng)流向和風(fēng)量級別是指構(gòu)建會議室三維模型，劃分空氣流動網(wǎng)格，映射污染物濃度數(shù)據(jù)和人員熱量，分析出風(fēng)口風(fēng)速與出風(fēng)口角度影響，計算空氣流動網(wǎng)格中網(wǎng)格點(diǎn)空氣速度和污染物擴(kuò)散速度，調(diào)整通風(fēng)流向和風(fēng)量級別，優(yōu)化空氣流場，降低污染物濃度并平衡人員熱量分布； 所述使用卡爾曼濾波算法融合多源數(shù)據(jù)和室內(nèi)監(jiān)測數(shù)據(jù)，具體步驟為， 基于室外溫度數(shù)據(jù)、室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)和窗戶面積計算外部熱量傳入值； 定義人員位置坐標(biāo)、污染物濃度數(shù)據(jù)、室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)、室外溫度數(shù)據(jù)、窗戶面積和外部熱量傳入值為初始環(huán)境狀態(tài)向量； 為初始環(huán)境狀態(tài)向量中的動態(tài)數(shù)據(jù)計算噪聲協(xié)方差，靜態(tài)數(shù)據(jù)保持固定； 所述動態(tài)數(shù)據(jù)包括人員位置坐標(biāo)、污染物濃度數(shù)據(jù)、室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)、室外溫度數(shù)據(jù)和外部熱量傳入值； 所述靜態(tài)數(shù)據(jù)包括窗戶面積； 基于卡爾曼濾波算法，將前一時刻的后驗(yàn)狀態(tài)估計與當(dāng)前時刻的多源觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成當(dāng)前時刻的綜合環(huán)境狀態(tài)向量。

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