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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种自适应建筑能量消耗异常检测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：CN116244628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310190026.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种自适应建筑能量消耗异常检测方法及系统是由许贤泽;施元;徐逢秋设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应建筑能量消耗异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应建筑能量消耗异常检测方法及系统，属于能源保护技术领域，包括：基于建筑本地能量消耗记录构建特征提取网络，训练获取本地特征提取网络参数，接收更新后的本地特征提取网络参数，基于更新后的本地特征提取网络参数更新特征提取网络；提取建筑本地能量消耗记录的深层特征，基于深层特征构建异常检测网络；训练获取异常检测网络模型参数，接收根据建筑活跃度更新的异常检测网络模型参数，输出能量消耗异常检测结果。本发明通过采用多协同分布式的本地计算终端和模型服务器对多个建筑能量异常消耗进行计算识别，在保护建筑内用户数据隐私安全的同时，有效解决数据无法协同导致的数据孤岛以及数据处理模型泛化能力较弱的问题。

本发明授权一种自适应建筑能量消耗异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应建筑能量消耗异常检测方法，应用于本地计算终端，其特征在于，包括： 获取建筑本地能量消耗记录，基于所述建筑本地能量消耗记录构建特征提取网络； 训练所述特征提取网络，获取本地特征提取网络参数，将所述本地特征提取网络参数发送至模型服务器，包括： 采用模拟退火算法训练所述特征提取网络，基于本地能量消耗特征中任一原始特征、本地能量消耗特征中任一原始特征复原数据和任一建筑记录数构建均方误差损失函数，利用所述均方误差损失函数和特征方差以及特征均值形成的优化特征提取网络参数损失函数，对所述特征提取网络进行收敛，得到所述本地特征提取网络参数； 采用同态加密技术对所述本地特征提取网络参数加密得到加密的本地特征提取网络参数，发送所述加密的本地特征提取网络参数至所述模型服务器； 接收所述模型服务器更新后的本地特征提取网络参数，基于所述更新后的本地特征提取网络参数更新所述特征提取网络； 提取所述建筑本地能量消耗记录的深层特征，基于所述深层特征构建异常检测网络，包括： 采用所述特征提取网络中的特征解码器提取所述深层特征； 确定所述异常检测网络由第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、批归一化层和全连接层依次连接所获得； 训练所述异常检测网络，获取异常检测网络模型参数，将所述异常检测网络模型参数发送至所述模型服务器，包括： 采用模拟退火算法训练所述异常检测网络，基于本地能量消耗任一异常标签、本地能量消耗任一网络输出预测标记和任一建筑记录数构建交叉熵损失函数，利用所述交叉熵损失函数形成的优化异常检测网络参数损失函数，对所述异常检测网络进行收敛，得到所述异常检测网络模型参数； 采用同态加密技术对所述异常检测网络模型参数加密得到加密的异常检测网络模型参数，发送所述加密的异常检测网络模型参数至所述模型服务器； 接收所述模型服务器根据建筑活跃度更新的异常检测网络模型参数，输出能量消耗异常检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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