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龙图腾网获悉新旅建设集团有限公司申请的专利一种基于云计算的建筑能耗预分析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：CN120030663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510503211.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于云计算的建筑能耗预分析方法及系统是由黄震宇;汪依卉;范于泉;马子豪设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的建筑能耗预分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑能耗预测技术领域，具体为一种基于云计算的建筑能耗预分析方法及系统。本发明以建筑中每一楼层为边缘节点，云计算中心为中心节点，构建联邦学习框架，实现本地数据的分布式建模与协同训练。边缘节点基于本地能耗数据训练模型并上传参数，云端聚合多个节点模型后，结合抽样获得的全局能耗数据进行再训练优化。在模型参数下发过程中，引入哈希一致性校验机制，确保模型传输的完整性与安全性。同时，通过Q‑learning强化学习算法，根据边缘节点的预测误差与系统算力状态动态调整其数据采样频率与训练周期，进一步提升系统的资源利用效率与预测精度。

本发明授权一种基于云计算的建筑能耗预分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的建筑能耗预分析方法，其特征在于，包括： 以建筑中每一楼层为边缘节点，云计算中心为中心节点，建立联邦学习框架； 基于边缘节点本地采集的本地能耗数据进行能耗预测模型训练，并在训练完成后将对应的本地模型参数上传至云计算中心； 基于接收到的多个边缘节点的本地模型参数，云计算中心采用联邦学习方式进行全局模型参数聚合，并通过抽样采集的全局能耗数据对聚合后的模型进行模型再训练，以优化全局模型参数； 在完成全局模型再训练后，云计算中心将优化后的全局模型参数下发至各边缘节点，并附带哈希校验值；边缘节点在接收后对全局模型参数进行哈希一致性校验，确保边缘节点与云计算中心的参数同步成功； 采用Q-learning强化学习算法，以边缘节点的模型预测误差和系统算力状态为状态信息，动态调整边缘节点的数据采样频率及模型训练周期； 边缘节点的数据采集周期为第一周期，云计算中心的数据采集周期为第二周期，其中，第二周期大于第一周期； 模型再训练的具体步骤包括： 云计算中心基于抽样采集的建筑整体能耗数据构建训练数据集，以聚合后的全局模型参数作为初始模型，对所述训练数据集进行微调训练； 在再训练过程中，实时监测验证集的预测误差，当满足预设收敛条件则终止训练；所述预设收敛条件为预测误差小于误差阈值； 调整边缘节点的数据采样频率及模型训练周期的具体步骤包括： 将边缘节点的模型预测误差、系统算力状态作为状态信息输入，动作输出包括数据采样频率与模型训练周期，用于形成状态-动作映射关系； 构建综合考虑预测精度与资源消耗的奖励函数，并采用Q-learning学习算法对边缘节点的策略进行更新优化，提升系统资源利用效率及整体模型预测精度； 边缘节点根据所学策略，依据当前状态选择相应的采样频率与训练周期。

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