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龙图腾网获悉山西太康高科节能股份有限公司申请的专利一种空调冷负荷预测方法及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：CN120292677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510748118.0，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权一种空调冷负荷预测方法及系统是由张嘉旭;张四会;康会云;吕增荣设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空调冷负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及空调冷负荷预测技术领域，公开了一种空调冷负荷预测方法及系统。该方法包括：通过环境传感网采集温湿度和CO2数据并标准化处理；基于环境参数和人员密度建立时间片矩阵，获取用户行为特征；结合环境参数构建墙体蓄热模型，计算瞬时热流；根据热流和气象数据建立空间降尺度模型；基于局部气象和热流数据提取时序特征，预测冷负荷；据此生成分时段制冷控制指令。本申请通过建立数据处理和分析流程，将建筑物微气候特征、用户行为模式和墙体动态热工特性等因素综合考虑，实现对空调冷负荷更加精确的预测。

本发明授权一种空调冷负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空调冷负荷预测方法，其特征在于，所述空调冷负荷预测方法包括： 通过环境传感网络采集室内外温度、湿度、CO2浓度的原始数据，对原始数据进行异常值剔除和滑动窗口平滑化处理，得到标准化环境参数； 根据标准化环境参数和人员密度数据建立时间片分布矩阵，通过分层聚类计算得到用户行为特征； 根据用户行为特征和标准化环境参数构建墙体蓄热模型，通过动态热阻计算得到建筑物瞬时热流数据，包括：对标准化环境参数中的室内外温度差值和用户行为特征中的人员密度变化率进行时序组合，生成热流影响因子；将热流影响因子按照建筑物结构进行分层映射，生成多层热传递节点，并对多层热传递节点的时序数据计算节点间热传导系数，构建节点传热网络；将节点传热网络与建筑物材料参数进行关联运算，生成墙体蓄热模型，并根据墙体蓄热模型和热流影响因子计算建筑物墙体各层的温度分布梯度，得到墙体温度场数据；对墙体温度场数据基于墙体蓄热模型进行时间步长切分，计算每个时间步长内墙体材料的热容量变化，得到蓄热特性参数；对蓄热特性参数结合墙体蓄热模型进行时变系数计算，同时结合墙体材料厚度进行热阻基值运算，得到热阻初始序列；将热阻初始序列与温度场变化率进行动态修正，得到热阻分布序列；将热阻分布序列与室内外温度差值进行热流密度换算，得到建筑物瞬时热流数据； 根据建筑物瞬时热流数据和气象预报数据建立空间降尺度模型，通过微气候修正得到局部气象参数，包括：对建筑物瞬时热流数据按照建筑物朝向划分为多个区域数据段，得到热流区域分布；将气象预报数据中的温度、湿度、风速数据进行时间序列分解，得到气象变化趋势；对热流区域分布和气象变化趋势进行时空对应映射，生成区域影响因子；根据区域影响因子构建热岛强度计算矩阵，得到空间相关系数；将空间相关系数与建筑物几何参数进行组合运算，生成空间降尺度模型，其中，所述空间降尺度模型是将区域尺度气象预报数据转换为建筑物周边微观气象数据的空间映射关系矩阵；按照所述空间降尺度模型对气象预报数据进行尺度转换，得到初始微气候数据；对初始微气候数据基于建筑物遮挡效应进行修正计算，得到微气候修正系数；将微气候修正系数与初始微气候数据进行空间加权计算，生成局部气象参数； 根据局部气象参数和建筑物瞬时热流数据构建预测特征矩阵，通过时序特征提取和注意力权重计算得到冷负荷预测值，包括：对局部气象参数和建筑物瞬时热流数据进行时间同步处理，得到时序组合数据；将时序组合数据按照24小时为周期进行滑动切分，生成时间窗口序列；对时间窗口序列提取温度变化率、热流变化率、气压梯度，构建预测特征矩阵，其中，所述预测特征矩阵是建筑物周边环境与冷负荷变化的关联数据集合；基于预测特征矩阵计算各特征之间的相关度，生成特征重要性指标；将特征重要性指标按照相关度大小进行排序，得到注意力权重系数；对各时间窗口的预测特征矩阵与注意力权重系数进行加权运算，得到加权特征序列；将加权特征序列根据历史冷负荷数据进行特征映射，生成冷负荷预测值； 根据所述冷负荷预测值计算空调系统的制冷功率调节系数，生成分时段制冷量控制指令。

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