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龙图腾网获悉兰州资源环境职业技术大学申请的专利基于大数据的建筑节能分析系统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：CN120257182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510736810.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大数据的建筑节能分析系统是由赵晓芳;王紫燠设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的建筑节能分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及能源管理技术领域，具体为基于大数据的建筑节能分析系统。本发明中，通过实时能耗数据与历史负载记录的时序分段并结合Z‑score标准化处理，实现对建筑能耗数据动态波动范围的精准刻画，有效避免了季节性变化与设备运行波动对分析结果的干扰。基于多维特征构建的离群检测算法，通过曲线斜率与功率波动的复合分析，提升了异常识别的细粒度水平。动态阈值自适应机制结合运行模式与设备状态，增强了能耗数据监测的灵敏性与响应适配能力。采用关联指标与可信度因子构建的多维参数融合方法，通过量化波动幅度、持续时间与数据偏离程度间的关联性，有效实现了能耗数据的可信度建模与风险等级划分。

本发明授权基于大数据的建筑节能分析系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的建筑节能分析系统，其特征在于，所述系统包括： 数据归一化模块，用于通过能耗采集终端获取实时能耗数据，基于设备启停时间戳的时空约束条件将实时能耗数据与历史设备负载记录输入至K-means聚类算法完成时序分段，对分段数据采用Z-score标准化方法计算区域波动基线，将所述区域波动基线传递至异常判别模块； 异常判别模块，用于基于所述区域波动基线获取实时能耗数据，调用孤立森林算法检测波动幅度与曲线斜率的离群特征，基于设备运行模式的动态阈值调整机制生成异常参数，将所述异常参数传递至权重分配模块； 权重分配模块，用于接收所述异常参数并提取区域波动区间上限，采用动态加权算法计算历史数据与所述异常参数的可信度，通过梯度下降法优化获得权重因子生成可信度参数； 所述权重分配模块包括： 波动区间提取子模块获取所述异常参数中的极值数据与基准参数，计算所述极值数据与所述基准参数的绝对差值，通过历史数据的三倍标准差确定容差阈值，将差值超过基准值的参数组进行标记，提取标记参数组中最大波动值作为区域波动区间上限； 动态权重计算子模块调用所述区域波动区间上限，结合历史数据中的稳定系数与实时监测偏移量，采用公式： ； 运算获取动态权重分子项与动态权重分母项，建立动态权重值； 其中，代表动态权重值，代表历史数据稳定系数，基于设备连续正常运行天数计算，表示对观测到的区域波动区间上限相对于预设的参考最大波动量的归一化比值，代表实时偏移量，为当前功率与基准功率的百分比差值，为历史数据稳定系数权重因子，取值0.6-0.8，为波动区间上限权重因子，取值0.2-0.4，为偏移量抑制因子，取值1.2-1.5； 可信度合成子模块调用历史数据可信度基础值与所述动态权重值，执行基础值与权重值的标量乘法运算，采用最大最小值缩放法进行归一化，生成归一化后的可信度参数。

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