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龙图腾网获悉中铁建工集团有限公司申请的专利基于强化学习的精密空调节能控制优化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：CN120890154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511150950.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权基于强化学习的精密空调节能控制优化方法是由朱双;赵彤;郝俊男;吕海杰;徐华伟;丁朝帅;孙锐;乔非凡;石先平;张传森;朱贤浩;韩超;杨辉智设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的精密空调节能控制优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于强化学习的精密空调节能控制优化方法，包括如下步骤：采集空调系统的温度、湿度、热负荷、电能消耗和运行状态等环境参数，生成反映当前环境状况的向量，通过改进型Banditron感知机模型对多个控制动作进行评分，并通过汤普森采样机制选择最优控制动作，执行所选控制动作，并采集执行后的环境反馈信息，形成反馈参数集合，通过连续控制周期的数据分析，动态调整探索行为的参数值，最后将当前环境状态与控制动作联合输入至决策模型，生成用于设定空调运行的参数集合。本发明实现了空调控制过程的智能优化与节能调控。

本发明授权基于强化学习的精密空调节能控制优化方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的精密空调节能控制优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集空调设备的环境温度参数、环境湿度参数、热负荷参数、电能消耗参数和空调设备运行状态参数，生成环境状态向量； S2、将环境状态向量输入至改进型感知机模型，对多个预设控制动作进行评分，输出控制动作集合与对应的置信度评分向量； S3、将置信度评分向量和控制动作集合输入至汤普森采样机制，初始化控制动作的后验概率分布，并设定探索温度参数，对控制动作集合进行抽样，输出目标控制动作； S4、执行目标控制动作，采集目标控制动作执行后产生的环境温度参数、环境湿度参数和电能消耗参数，构成反馈参数集合； S5、将反馈参数集合与置信度评分向量在连续控制周期中的分布变化进行分析处理，并调整汤普森采样机制中的探索温度参数； S6、构建由环境状态向量与目标控制动作组成的联合输入向量，将联合输入向量输入至嵌入式线性感知决策网络，生成控制参数集合； 所述S1具体包括： S11、所述环境温度参数包括空调设备进风口温度、出风口温度、室内关键区域温度及室外参考温度； S12、所述环境湿度参数包括空调设备进风口湿度、出风口湿度及室内相对湿度； S13、所述热负荷参数包括人员活动负荷、IT设备运行热负荷及照明系统产生热负荷，热负荷以单位时间内的散热功率表示； S14、所述电能消耗参数包括压缩机功耗、风机功耗、冷凝器功耗以及辅助控制单元功耗，单位为千瓦时； S15、所述空调设备运行状态参数包括压缩机启停状态、风机转速、冷凝器换热效率、送风阀门开度与当前控制模式； 所述S2具体包括： S21、将环境状态向量输入至改进型感知机模型； S22、在改进型感知机模型中，为多个预设控制动作分别分配对应的评分权重结构，基于环境状态向量与评分权重向量之间的线性映射关系计算各预设控制动作的评分值； S23、根据多个预设控制动作的评分值构建控制动作集合，生成表示评分值相对幅度的置信度评分向量，所述置信度评分向量用于表征各预设控制动作在当前环境状态向量下的响应幅度； S24、将所有评分值对应的控制动作集合与置信度评分向量输出。

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