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龙图腾网获悉安徽瀚昂建筑工程有限公司申请的专利一种基于大数据的建筑能耗管理系统及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：CN120387905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510472843.X，技术领域涉及：G06Q50/08；该发明授权一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法是由彭开明设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能建筑技术领域，具体为一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法；具体为：采集建筑多源能耗数据；采用滑动窗口、鲁棒均值与绝对中位差统计方法进行本地数据清洗，结合动态阈值评估与自适应替代机制消除异常值干扰，生成多维能耗特征；通过有限域编码生成多维能态锚点实现数据稳定性校验；融合自注意力机制与残差时序建模构建能耗模型，并引入历史聚类中心进行动态预测校正，提升模型泛化能力；基于预测值与实际观测值的归一化偏差，采用滑动窗口标准差与多级阈值判定异常等级，结合持续性触发机制联动告警策略，实现能耗异常检测及分级响应。本发明形成数据采集、处理、预测、优化与反馈的闭环管理流程。

本发明授权一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于，包括以下具体实施步骤： S1、采集建筑内的能耗数据； S2、通过滑动窗口对能耗数据构建窗口序列，计算鲁棒均值与绝对中位差消除极端值干扰，基于归一化偏差评估数据异常并采用指数衰减权重进行自适应替代，动态更新统计量与窗口参数以维持自适应能力，利用z-score归一化生成多维能耗特征xi，结合有限域编码和预置哈希函数构建多维能态锚点； 多维能态锚点的构建过程如下： A1、将多维能耗特征xi进行编码，得到编码数据Dc=Hdata∈GFpn； 其中，data为多维能耗特征xi的二进制编码数据；H为预置的哈希函数，输出长度为n×log2p；p为预定义的大素数，满足p≡3mod4；n为设定的变量数；GFpn表示一个由有限域GFp上的元素{0,1,2,…,p-1}构成的n维向量空间； A2、定义线性方程Se×EⅠ=Dc，求解得到一阶编码元组EⅠ=Se-1×Dc={z1,z2,…,zi,…,zn}； 其中，Se为预置的在有限域GFp上的可逆的n×n矩阵；zi为方程Se×EⅠ=Dc的任一解； A3、计算得到二阶编码元组EⅡ={y1,y2,…,yi,…,yn}；； 其中，yi为二阶编码元组EⅡ中的任一元素；ci为预定义的常数向量c=[c1,c2,…,ci,…,cn]中的元素，c∈GFpn； A4、定义线性方程B×A=EⅡ，求解得到多维能态锚点A=B-1×EⅡ； 其中，B为预置的在有限域GFp上的可逆的n×n矩阵； S3、通过多维能态锚点与多维能耗特征生成有限域编码数据并求解线性方程实现数据稳定性校验，构建能耗预测模型，基于时序特征矩阵，利用多尺度残差卷积与自注意力机制提取局部趋势及长时依赖关系，经多层感知机输出基础预测值后，结合历史聚类中心动态加权融合校正预测偏差，生成能耗预测值； 实现数据稳定性校验的校验过程如下： B1、计算解码元组D=B×A={d1,d2,…,di,…,dn}； 其中，di为解码元组D中的任一元素； B2、计算解码因子fd：； B3、计算校验因子fc=Se×fd； B4、计算二次编码数据； 其中，为接收到的多维能耗特征xi的二进制编码数据； B5、若，则校验通过，即接收到的多维能耗特征xi具有稳定性和数据定位具有可靠性；反之，则立即进行示警； S4、通过计算预测值与实际能耗值的绝对误差并基于滑动窗口标准差进行归一化处理，生成标准化误差指标，划分异常等级，基于滑动窗口内的连续异常触发判定机制，依据有效触发率阈值判定异常持续性，根据异常等级触发分级告警策略； S5、可视化显示能耗数据、能耗预测值、异常等级、异常持续性和告警策略。

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