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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利基于人工智能的空调智能控制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：CN120557773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511063185.5，技术领域涉及：F24F11/65；该发明授权基于人工智能的空调智能控制方法及系统是由高详深;龙激波设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的空调智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的空调智能控制方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：首先通过融合区域特征与策略特征构建第一适配向量，表征受控区域与待启用控制策略的适配度。将该向量输入预训练的空调智能控制模型，在目标策略优先级张量表的约束下，通过工况关联方法评估适配度，输出优化后的第二适配向量，最终根据该向量为多受控区域动态启用适配的控制策略。方法通过人工智能模型实现区域特性与策略的智能匹配，并利用张量约束机制管理策略优先级，解决了传统控制方案中多区域适配性不足与策略优化效率低的问题，可动态提升空调系统的能效与用户舒适度，适用于智能建筑、楼宇自动化等多场景的空调协同控制。

本发明授权基于人工智能的空调智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的空调智能控制方法，其特征在于，包括： 根据响应预测模型对多个受控区域的区域特征、多个待启用控制策略的策略特征进行评估，得到第一评估信息，所述第一评估信息用于指示所述多个受控区域对各个待启用控制策略进行启用响应的响应倾向度； 根据所述第一评估信息，确定第一适配向量，所述第一适配向量中的每个特征值表示一个受控区域对一个待启用控制策略的适配度值； 将所述第一适配向量加载至预先训练的空调智能控制模型，获得所述空调智能控制模型输出的第二适配向量；所述空调智能控制模型用于在目标策略优先级张量表的约束框架，根据工况关联方法评估各个受控区域对待启用控制策略的适配度值，所述目标策略优先级张量表中的每个特征值表示相应待启用控制策略被采用的优先级系数； 根据所述第二适配向量，向所述多个受控区域分别启用至少一个待启用控制策略； 在将所述第一适配向量加载至空调智能控制模型，获得所述空调智能控制模型输出的第二适配向量之前，所述方法还包括： 根据各个训练数据包括的控制策略实例各自对应的被启用次数，确定原始策略优先级张量表，每个被启用次数包括至少一个受控区域实例对相应控制策略实例进行执行实施的次数； 根据所述各个训练数据各自包括的受控区域实例的区域特征和控制策略实例的策略特征，确定第三适配向量，所述第三适配向量中的每个特征值表示一个受控区域实例对一个控制策略实例的适配度值； 根据所述原始策略优先级张量表和所述第三适配向量，对所述空调智能控制模型进行策略调度基准配置； 根据策略调度基准配置后的空调智能控制模型，获得第四适配向量，所述第四适配向量中的一个特征值表示在相应控制策略实例当前被采用的优先级系数的约束框架，一个受控区域实例对该控制策略实例的适配度值； 根据所述第三适配向量与所述第四适配向量之间的适配度预期偏差，设置所述空调智能控制模型对应的误差函数； 根据所述误差函数，采用Adam优化器对所述空调智能控制模型进行模型调优，获得所述预先训练的空调智能控制模型。

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