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龙图腾网获悉中铁二院工程集团有限责任公司申请的专利一种用于半封闭半开放空间的空调控制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：CN118729498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411031326.0，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权一种用于半封闭半开放空间的空调控制方法是由姚富宏;毛晓兵;曾甫海;武鹍;殷峻;姚景生;王岳怡;王胜男;肖骏林;吴俊设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于半封闭半开放空间的空调控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于半封闭半开放空间的空调控制方法，包括以下步骤：S1、确定工况并获取对应工况下的相关数据；S2、分析标准时刻的水流量误差,确定影响室内环境参数的天数；S3、建立预测模型；S4、建立决策阶段算法；通过IDQN算法将当前时刻室内外环境影响因素分别和所有工况输入到预测模型中；不同工况在当前时刻至下一时刻开始前，这一小时内空调通风系统产生的能耗及下一时刻开始时，输出室内环境状态的参数。不仅在复杂环境下也能够确保预测精度，同时，还具有远视能力，能够对半封闭半开放公共建筑空间进行实时智能决策。

本发明授权一种用于半封闭半开放空间的空调控制方法在权利要求书中公布了：1.一种用于半封闭半开放空间的空调控制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、确定工况并获取对应工况下的相关数据； 在半封闭半开放公共建筑物中，根据空调通风系统确定相关工况，获取对应工况的能耗及产生室内的温度、湿度； S2、分析标准时刻的水流量误差,确定影响室内环境参数的天数； 通过不同的影响天数进行仿真实验，仿真实验为计算仿真结果与全年仿真结果的差异，如下： ； 所述标准时刻的水流量误差百分比最小的影响天数，即为影响室内环境参数的天数； S3、建立预测模型； S3.1、确定室外环境影响因素，所述室外环境影响因素包括干球温度、露点温度、湿球温度、室外空气湿度比、相对湿度、太阳散射辐射值和太阳直射辐射值； S3.2、确定室内环境因素，所述室内环境因素包括温度和湿度； S3.3、确定客流量； S3.4、建立开启空调模式下的温度、湿度、能耗和水流量预测模型； 步骤S3.4中，所述开启空调模式通过开启空调对室内温湿度进行调节；当前时刻到下一时刻时间内产生的能耗和水流量，能耗和水流量受当前时刻和前天室内外环境参数及空调系统选择的工况的影响，通过门控循环单元GRU构建开启空调模式下的多时刻温、湿度预测模型，开启空调模式下的多时刻能耗、水流量预测模型，所述控循环单元GRU在t时刻的更新公式如下： 1 2 3 4 式1为更新门计算公式，为更新门的输出，即控制前边记忆信息能够继续保留到当前时刻的数据量；为t时刻的输入向量，即当前时刻室内外环境参数及控制参数；通过与权重矩阵相乘进行线性变化；同理，由保存了t-1时刻的信息，即前七天室内外状态参数及控制参数，也通过与权重矩阵相乘进行线性变化；随后，更新门将这两部分信息传入sigmoid激活函数中； 式2为重置门计算公式，为重置门的输出，即控制要遗忘多少过去的信息；为sigmoid函数；、为学习的权重参数； 式3至4中，为当前确定的隐状态；为候选隐状态；、为学习的参数；⊙表示逐元素相乘；式3和4计算了过去时刻的记忆内容与当前时刻所有的记忆内容； S3.5、建立不开启空调模式下的温度和湿度预测模型； S3.6、预测模型的有效性； S4、建立决策阶段算法； 通过IDQN算法将当前时刻室内外环境影响因素分别和所有工况输入到预测模型中；不同工况在当前时刻至下一时刻开始前，这一小时内空调通风系统产生的能耗及下一时刻开始时，输出室内环境状态的参数； 步骤S4中，所述建立决策阶段算法包括： 一、IDQN算法 所述IDQN算法包括两个结构相同、初始参数相同的神经网络，通过使用梯度下降法来更新网络权重，如下： 5 式5中，和分别为两个神经网络的参数；s为当前时刻的状态，包含当前时刻及前天的室内外环境参数；a为当前时刻可供选择的工况；r为选择的工况对应的收益；使用函数s,a;来近似动作-价值Qs,a，将这一过程称之为价值函数近似；Li为损失函数；γ为折扣因子； 二、特殊策略 K1.预演算法，根据预测模型输出结果进行判断，当工况数量大于1小于等于3时取所有工况，或当工况大于3时取DQN算法产生的动作价值最高的三个工况，将上述工况输入预演算法中； K2.二分类算法，由一个输入层、两个全连接层和一个输出层组成；通过策略选择动作的DQN算法和预演算法生成样本对二分类模型进行训练和测试； 三、空调通风系统控制算法有效性测试 首先空调通风系统与贪婪选择算法进行对比，贪婪选择算法指，将预测结果输入贪婪选择算法中，该算法会从所有满足高铁站场温度要求的工况中，选择能耗最小的工况。

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