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龙图腾网获悉中铁第一勘察设计院集团有限公司申请的专利一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动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：CN116857778B 。

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：202310793296.6，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动控制方法是由樊航;乔小博;李德辉;郭永桢;黄泽茂;南硕设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于地铁车站机电系统控制领域，具体涉及一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动控制方法。本发明将地铁数字孪生作为虚拟沙盘，利用强化学习算法让计算机低成本、高效率地推演生成可执行可操作的最优控制方案，有效解决建筑空调系统能耗高痛点问题，具有重要技术价值和实际意义。自动化地推演生成可执行可操作的最优控制方案的目标，从而减少反复调节次数，有效降低人员的工作难度及人员成本，解决地铁车站空调系统能耗高的痛点问题。同时本发明具有一定的泛化能力，可以适用于其他空调系统形式或者其他的机电系统。

本发明授权一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的地铁车站空调系统自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于数字孪生技术，构建多物理场仿真模块、数字建模模块、数据分析模块、机器学习模块，实现准确反应空调系统全局运行状态的数字孪生模型； 步骤2：设立控制智能体，构建智能体与空调系统孪生模型的交互环境，并设计相应的环境状态、智能体可选择的动作及环境对智能体的奖励函数； 步骤3：根据DoubleQ-learning强化学习算法，建立控制智能体初始决策模型，包括动作选择网络、动作评估网络以及相应的值函数； 步骤4：控制智能体和环境进行交互，实现自我学习：从经验池中获取数据，使用时间差分算法更新动作选择网络和动作评估网络； 步骤5：针对空调系统中存在的各种问题，重复步骤3，4，使得控制智能体不断尝试不同的控制策略、积累数据并持续更新动作选择网络和动作评估网络，最终完成对智能体决策模型的训练； 步骤6：基于训练完成的智能体决策模型，给定控制任务，输入当前的空调系统状态，控制智能体自动生成控制方案，指导实际工作人员将控制策略部署到实际系统中。

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