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龍圖騰網獲悉南京深度智控科技有限公司申請的專利一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法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：CN120466818B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510984300.6，技術領域涉及：F24F11/89；該發明授權一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法是由李輝;路曉陽設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法在說明書摘要公布了：本申請涉及空調節能控制技術領域，具體涉及一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法，該方法包括：根據蒸發冷空調運行過程中各時刻的局部時段內環境溫度的變化趨勢和變化幅度，計算熱負荷上升指數；根據各時刻的局部時段內風機、水泵、蒸發器功率中峰值波動的相似程度，得到能耗峰值同步指數；根據各時刻的熱負荷上升指數與能耗峰值同步指數的差異情況，計算環境復雜度；綜合各時刻的環境溫度和環境復雜度，設置深度強化學習算法中的獎勵函數；根據當前時刻的環境溫度、水泵和蒸發器的功率，使用所述深度強化學習算法對蒸發冷空調的風機功率進行優化控制。本申請可提高使用深度強化學習算法對空調節能控制的精度。

本發明授權一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的蒸發冷空調節能優化控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1，獲取蒸發冷空調運行過程中各時刻的環境溫度與風機、水泵、蒸發器的功率； S2，根據各時刻的局部時段內環境溫度的變化趨勢和變化幅度，計算熱負荷上升指數； S3，根據各時刻的局部時段內風機、水泵、蒸發器功率中峰值波動的相似程度，得到各時刻的能耗峰值同步指數； S4，根據各時刻的熱負荷上升指數與能耗峰值同步指數的差異情況，計算環境復雜度；綜合各時刻的環境溫度和環境復雜度，設置深度強化學習算法中的獎勵函數； S5，根據當前時刻的環境溫度、水泵和蒸發器的功率，使用所述深度強化學習算法對蒸發冷空調的風機功率進行優化控制； 所述根據各時刻的局部時段內環境溫度的變化趨勢和變化幅度，計算熱負荷上升指數，包括： 對于t時刻，將t時刻之前預設數量個時刻的環境溫度所構成的序列記為t時刻的近鄰溫度監測序列； 分別將序列存在上升趨勢、下降趨勢作為Wilcoxon符號秩檢驗算法中的假設檢驗條件，使用Wilcoxon符號秩檢驗算法對t時刻的近鄰溫度監測序列進行統計檢驗，得到t時刻近鄰溫度監測序列存在上升趨勢、下降趨勢的p值； 綜合t時刻的近鄰溫度監測序列存在上升趨勢、下降趨勢的p值以及變化程度，計算t時刻的熱負荷上升指數；所述t時刻的熱負荷上升指數的計算公式為： 其中，表示t時刻的熱負荷上升指數，、分別表示t時刻近鄰溫度監測序列存在上升趨勢、下降趨勢的p值；表示t時刻一階差分溫度序列中所有正數的和；表示t時刻一階差分溫度序列中所有負數之和的絕對值；1為預設的大于0的常數； 所述環境復雜度的計算方法為：計算各時刻的熱負荷上升指數的歸一化值與能耗峰值同步指數的歸一化值之間的差值絕對值，作為各時刻的環境復雜度； 所述深度強化學習算法中的獎勵函數的設置方法為： 其中，表示t時刻的環境復雜度；表示t時刻的環境溫度；表示預設的體感舒適溫度；表示t時刻的深度強化學習算法中的獎勵函數；exp為以自然常數為底數的指數函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京深度智控科技有限公司，其通訊地址為：211800 江蘇省南京市江北新區星火路17號創智大廈A座6層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。