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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法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：CN116576544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310780297.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法是由王杰;杜志敏;郑飞;晋欣桥设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法在说明书摘要公布了：一种基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法，通过为优化暖通空调系统建立物联智能体以采集冷水机组实时运行的数据，并预测和重构缺失或故障的设备能耗传感值；使用基于超参数寻优的机理‑随机森林融合算法根据历史数据构建包括冷水机组、冷却塔、冷冻水泵和冷却水泵设备能耗模型和制冷量模型；同时在实时数据偏离训练工况时进行聚类分析并对应对设备能耗模型和冷量模型进行在线更新或校准；根据暖通空调系统的特征确定减碳优化目标函数和优化变量；再通过减碳优化算法根据冷水机组、冷却塔、冷冻水泵和冷却水泵设备能耗模型和冷量模型对暖通空调系统实时进行优化计算，基于优化结果对暖通空调系统进行控制，实现实时的减碳优化控制。本发明全程自动执行，无需人工干预，可避免减碳模型预测不准确且随着时间推进模型偏离训练工况精度进一步降低、优化算法陷入局部最优的问题。

本发明授权基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联智能体减碳优化模型的暖通空调系统节能方法，其特征在于，通过为优化暖通空调系统建立物联智能体以采集冷水机组实时运行的数据，并预测和重构缺失或故障的设备能耗传感值；使用基于超参数寻优的机理-随机森林融合算法根据历史数据构建包括冷水机组、冷却塔、冷冻水泵和冷却水泵设备能耗模型和制冷量模型；同时在实时数据偏离训练工况时进行聚类分析并对应对设备能耗模型和冷量模型进行在线更新或校准；根据暖通空调系统的特征确定减碳优化目标函数和优化变量；再通过减碳优化算法根据冷水机组、冷却塔、冷冻水泵和冷却水泵设备能耗模型和冷量模型对暖通空调系统实时进行优化计算，基于优化结果对暖通空调系统进行控制，实现实时的减碳优化控制； 所述的基于超参数寻优的机理-随机森林融合算法包括： S1：对于系统历史运行数据进行数据清洗，包括历史稳态工况数据的挑选以及异常数据的剔除，实现最佳建模数据的挑选； S2：根据网格搜索法对随机森林超参数进行全局寻优，确定模型效果最好时的超参数的取值； S3：设置冷水机组能耗模型输入参数、系统制冷量模型输入参数、冷却塔能耗模型输入参数、冷却水泵能耗模型输入参数和冷冻水泵能耗模型输入参数； S4：应用基于超参数寻优的随机森林算法学习历史数据，对冷水机组能耗、系统制冷量和冷却塔能耗输入输出参数进行拟合训练，完成能耗模型的构建；根据水泵机理模型，获取水泵频率和流量的关系，再使用随机森林算法拟合水泵能耗和频率流量的关系，即使用机理-随机森林融合算法对空调系统参数进行拟合训练，完成冷量模型的构建； S5：基于k-means聚类分析判断模型对实时数据的适用度，并在适应度降低，即实时数据偏离训练工况时对应对暖通系统设备能耗和制冷量模型进行自适应在线更新或校准； 所述的减碳优化目标函数，即暖通空调系统排碳量，其中：，为暖通系统的排碳量，单位为；为碳排放因子，表示单位耗电量的碳排放量多少，单位为；为空调系统的单耗，表示单位制冷量所需要的耗电量，单位；为冷水机组能耗，单位；为冷却塔能耗，单位；为冷冻水泵能耗单位；为冷却水泵能耗，单位；为空调系统用户侧需求制冷量； 所述的优化变量包括：冷机频率Freq_chr，单位为Hz、冷塔冷却水出水温度T_cdw_i，单位为℃和冷却塔风机的频率Freq_f，单位为Hz、冷却水泵频率Freq_cd_p，单位为Hz、冷机冷冻水供水温度T_chw_i，单位为℃、以及冷冻水泵的频率Freq_ch_p，单位为Hz。

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