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龍圖騰網獲悉蘇州國貿嘉和建筑工程有限公司申請的專利一種建筑節能控制方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120065864B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510230788.3，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權一種建筑節能控制方法、系統、設備及介質是由袁鑒;王超群;尚曉芹;施尚斌;王萍設計研發完成，并于2025-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種建筑節能控制方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種建筑節能控制方法、系統、設備及介質，涉及節能控制技術領域，包括，構建自組織多智能體，其中一級智能體通過LSTM深度學習模型進行未來功率需求值預測，使用二次規劃QP方法根據節能目標計算最優設定溫度值和最優供暖制冷設備功率值，二級智能體采用模糊邏輯算法針對建筑不同區域進行功率優化。本發明所述方法通過一級智能體和二級智能體的結合使得建筑節能控制具有全局優化與局部精細化調整，通過三級智能體使得建筑節能控制更加精細化，在保證每個房間舒適度的同時，最大程度地減少能源浪費，使得建筑節能控制從一級智能體、二級智能體進一步細化至房間級別，實現了個性化節能優化。

本發明授權一種建筑節能控制方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種建筑節能控制方法，其特征在于，包括： 構建自組織多智能體，其中一級智能體通過LSTM深度學習模型進行未來功率需求值預測，使用二次規劃QP方法根據節能目標計算最優設定溫度值和最優供暖制冷設備功率值，二級智能體采用模糊邏輯算法針對建筑不同區域進行功率優化； 三級智能體采用變分自編碼器VAE進行房間采集數據處理，并通過自適應時間序列分解ASTD進行采集數據的短期預測，對不同房間進行功率優化； 構建自適應拓撲的智能鄰接矩陣，計算智能體之間的交互權重，并根據智能體優化貢獻度動態調整智能體連接權重，且更新鄰接矩陣和優化貢獻度，優化智能體的通信頻率； 使用Q-learning算法進行策略更新，并針對三級智能體計算環境狀態數據的相似度，進行策略優化； 對設備調整數據進行加密傳輸與存儲，并進行身份驗證，進行能耗異常檢測并進行異常預警； 所述構建自適應拓撲的智能鄰接矩陣，計算智能體之間的交互權重，并根據智能體優化貢獻度動態調整智能體連接權重，且更新鄰接矩陣和優化貢獻度，優化智能體的通信頻率，包括， 基于三個智能體構建自適應拓撲，根據建筑內的三個智能體分別確定二級智能體的總數和三級智能體的總數，使用鄰接矩陣A表示智能體之間的交互關系，所述鄰接矩陣A中，若兩個智能體之間直接連接，則表示1，否則表示0； 基于相鄰房間的溫度值計算智能體之間的交互權重； 根據智能體優化的能耗數據差計算智能體優化貢獻度，并動態調整智能體連接權重，根據智能體優化貢獻度的歷史閾值，區分智能體對節能的貢獻大小，并根據對應智能體的優化貢獻度進行智能體拓撲的動態優化； 基于智能體連接權重的均值與標準差的和作為權重閾值，若智能體連接權重小于等于權重閾值，則斷開智能體連接，并更新鄰接矩陣A； 重新計算智能體的優化貢獻度，并根據單個智能體與所有智能體的優化貢獻度比值計算交互權重，根據智能體的基準通信頻率與交互權重的乘積計算通信頻率優化值； 所述使用Q-learning算法進行策略更新，并針對三級智能體計算環境狀態數據的相似度，進行策略優化，包括， 使用Q-learning算法將供暖制冷設備調整、通風控制作為智能體的控制決策，將溫度、濕度、能耗值作為環境狀態，基于優化貢獻度值作為計算獎勵，基于控制決策和環境狀態進行決策更新，采用?-貪心策略進行探索，更新Q-learning價值表； 針對三級智能體，計算相鄰智能體之間的環境狀態數據的差值作為相似度值，并基于歷史數據確定相似閾值，若每項環境狀態數據的相似度值均小于等于對應環境狀態數據的相似閾值，則判斷為智能體環境狀態相似，并進行Q-learning價值表共享，得到優化智能體控制策略。

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