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龍圖騰網獲悉中國建筑第八工程局有限公司申請的專利基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定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：CN115241933B 。

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：202210797346.3，技術領域涉及：H02J3/48；該發明授權基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定方法是由李鵬;朱健;柳蘇雨設計研發完成，并于2022-07-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定方法在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定方法所述系統包括發電模塊、化學儲能模塊及物理儲能模塊；所述安裝容量確定方法的步驟包括步驟S10：獲取建筑物自身有功計算數據data1；步驟S20：獲取建筑所在地氣象數據data2；步驟S30：計算所述發電模塊的安裝容量Pg；步驟S40：計算所述化學儲能模塊的安裝容量Pb；步驟S50：計算所述物理儲能模塊安裝容量Ps。是以，步驟S50通過采用水蓄能設備儲能而具有更高效的能源轉換效率；步驟S30通過設置電動汽車及充電樁使得發電模塊和化學儲能模塊的配置更加準確并提高系統的柔韌性，且本發明采用人工智能算法反復訓練，具有高可靠性及自學習能力，能適應于不同項目應用。

本發明授權基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的零碳建筑能源控制系統安裝容量確定方法，其特征在于，所述系統包括發電模塊、化學儲能模塊及物理儲能模塊；其中，所述方法的步驟包括： 步驟S10：獲取建筑物自身有功計算數據data1； 步驟S20：獲取建筑所在地氣象數據data2； 步驟S30：計算所述發電模塊的安裝容量Pg； 步驟S40：計算所述化學儲能模塊的安裝容量Pb； 步驟S50：計算所述物理儲能模塊安裝容量Ps； 所述系統還包括電動汽車模塊，所述電動汽車模塊包括電動汽車及充電樁，所述化學儲能模塊中設有蓄電池；其中所述S40包括： 步驟S41：在所述化學儲能模塊的安裝容量Pb滿足除空調外用電設備的使用，且高峰時刻不計入所述充電樁使用的基礎上，按下列式14：Pb＝Pe1+Pe3計算所述化學儲能模塊的安裝容量Pb；其中，Pe1為照明能耗，Pe3為電力能耗； 步驟S42：在高峰階段考慮所述電動汽車放電，補充除空調外用電設備的電力使用，其中，放電設備容量在充電樁安裝容量的占比系數為k4； 步驟S43：除空調外用電設備的使用，所述化學儲能模塊的安裝容量Pb扣除所述發電模塊的實時電量分配部分，考慮第一分配系數為kg1；第一分配系數kg1按下列式15：kg1＝W1+W3W0計算，其中，W1為照明全年總能耗，W3為電力全年能耗，W0為全年總能耗； 步驟S44：所述蓄電池的約束條件為最佳使用區間； 步驟S45：考慮步驟S41～S44，使所述化學儲能模塊的安裝容量Pb滿足下列式16：Pb＝1.25Pe1+Pe3-kg1Pg-k4P4；其中，Pe1為照明能耗，Pe3為電力能耗，kg1Pg為第一分配系數kg1乘以發電模塊的安裝容量Pg，獲得乘積為發電模塊照明類負荷直接使用功率，k4P4為占比系數k4乘以充電樁有功計算功率P4，獲得乘積為高峰時刻電動汽車放電功率； S50包括： 步驟S51：使所述物理儲能模塊的安裝容量Ps滿足空調能耗Pe2； 步驟S52：除去空調用電設備的使用，所述物理儲能模塊的安裝容量Ps扣除發電模塊的實時電量分配部分，考慮第二分配系數為kg2；第二分配系數kg2按下列式17：kg2＝W2W0計算，其中，W2為空調全年能耗，W0為全年總能耗； 步驟S53：將所述物理儲能模塊的安裝容量Ps的使用系數設為ks； 步驟S54：考慮步驟S51～S53，使所述物理儲能模塊的安裝容量Ps滿足下列式18：Ps＝Pe2-kg2Pgks；其中，Pe2為人工智能計算空調能耗，kg2Pg為第二分配系數kg2乘以發電模塊的安裝容量Pg，獲得乘積為發電模塊空調負荷直接使用功率，ks為水蓄能容量Ps的使用系數。

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