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龙图腾网获悉江苏宝蓝环境科技有限公司申请的专利一种空调变频的智能节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：CN120160246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510240610.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种空调变频的智能节能控制方法及系统是由韦鸿楠;俞祥丽;顾克千设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空调变频的智能节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空调变频的智能节能控制方法及系统，包括：获取空调的实时状态向量；将所述实时状态向量输入至预训练的节能控制模型；其中，所述节能控制模型由内置智能体的强化学习模型迭代训练而成；根据所述实时状态向量，所述智能体执行基于迭代训练后的目标控制策略，从动作空间中选择最优动作组合，以调节压缩机转速、风扇转速和空调功率；本发明通过引入强化学习算法，发挥智能体在动态环境中的自适应能力；智能体可以根据实时反馈不断优化控制策略，在节能和舒适度之间找到最优平衡点；通过强化学习，空调系统能够学习如何在不同的环境条件下调整运行参数，实现智能化控制。

本发明授权一种空调变频的智能节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空调变频的智能节能控制方法，其特征在于，包括： S1、获取空调的实时状态向量； S2、将所述实时状态向量输入至预训练的节能控制模型；其中，所述节能控制模型由内置智能体的强化学习模型迭代训练而成； S3、根据所述实时状态向量，所述智能体执行基于迭代训练后的目标控制策略，从动作空间中选择最优动作组合，以调节压缩机转速、风扇转速和空调功率； 其中，所述最优动作组合旨在最大化长期累积奖励，所述长期累积奖励包括最小化设定温度与室内温度的温度误差，并同时最小化长期能源消耗； 所述节能控制模型由内置智能体的强化学习模型迭代训练而成，包括： 定义强化学习模型的状态空间和动作空间； 根据状态空间和动作空间，计算初始状态动作对的即时奖励； 所述根据状态空间和动作空间，计算初始状态动作对的即时奖励，包括： 在所述状态空间和动作空间中建立同尺度的时间轴，并在时间轴上标记初始训练时间步； 根据所述标记的初始训练时间步，从状态空间中抽取若干状态特征作为强化学习模型的输入； 在时间轴上标记下一训练时间步，从动作空间中抽取若干动作作为强化学习模型的输出； 根据初始训练时间步的若干状态特征和下一训练时间步的动作，计算初始状态动作对的即时奖励； 所述即时奖励的函数表达式为：Rst,at+1＝‑α·|Tt‑Tset|+β·Et； 其中，Rst,at+1为时间步t时的即时奖励，st为在时间步t的状态，at+1为在时间步t+1时智能体采取的动作，α为温度误差的权重系数，用于平衡温度误差和能效之间的关系；Tt表示在时间步t的室内温度，Tset为空调的设定温度，|Tt‑Tset|为室内温度与设定温度之间的温度误差；Et表示在时间步t时的能源消耗，β为能源消耗的权重系数，用来平衡能源消耗与温度误差之间的权重； 通过状态空间和动作空间上建立同尺度的时间轴，并标记初始训练时间步，能够从状态空间中抽取相关的状态特征作为强化学习模型的输入；根据标记的时间步，从动作空间中抽取相应的动作作为输出，并计算初始状态动作对的即时奖励。

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