买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉青岛海希诺咨询管理有限公司申请的专利一种基于人工智能的供热管网节能效果评估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：CN120763617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510888387.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于人工智能的供热管网节能效果评估方法及系统是由郭蒙;李彦君;渠蕊菱;刘伟;宋庆春;郝丽;王丛争;薛梅楠设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的供热管网节能效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的供热管网节能效果评估方法及系统，涉及节能效果评估技术领域，该方法包括：采集待改造区域的供热设备信息、历史供热运行参数、供热对象特征、区域环境特征和供热管网分布，并以区域环境特征和历史供热设备信息为约束，检索真实样本数据集；对真实样本数据集进行优化扰动，生成扩充样本数据集；采用真实样本数据集和扩充样本数据集分别训练深度神经网络，构建节能预测模型；将供热管网改造方案、供热对象特征、供热管网分布和历史供热运行参数，输入节能预测主、辅助通道进行节能效果预测，通过融合通道输出节能效果评估结果。解决了现有技术中供热管网节能效果评估的准确性和实用性不足的技术问题。

本发明授权一种基于人工智能的供热管网节能效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的供热管网节能效果评估方法，其特征在于，方法包括： 采集待改造区域的供热设备信息、历史供热运行参数、供热对象特征、区域环境特征和供热管网分布，并以所述区域环境特征和历史供热设备信息为约束，基于大数据检索获取真实样本数据集； 对所述真实样本数据集进行优化扰动，生成扩充样本数据集； 采用所述真实样本数据集和扩充样本数据集分别训练深度神经网络，构建节能预测模型，其中，所述节能预测模型包括节能预测主通道、节能预测辅助通道和融合通道，所述融合通道内嵌有动态权重占比； 将供热管网改造方案、所述供热对象特征、供热管网分布和历史供热运行参数作为输入数据，输入所述节能预测主通道和节能预测辅助通道进行节能效果预测，通过所述融合通道输出预测节能率、预测单位热损下降值和预测热效率提升值作为节能效果评估结果； 其中，采用所述真实样本数据集和扩充样本数据集分别训练深度神经网络，构建节能预测模型，包括： 以样本输入数据为输入，以样本节能评估参数为监督，采用所述真实样本数据集训练深度神经网络至收敛，生成节能预测主通道； 以扩充输入数据为输入，以扩充节能评估参数为监督，采用所述扩充样本数据集训练深度神经网络至收敛，生成节能预测辅助通道，包括： 将扩充样本数据集等分为P份，并在P份数据集中有放回的选取P次，构建第一训练集，迭代选取P次，得到P个训练集，其中，P为大于等于20的整数； 采用所述P个训练集，分别训练深度神经网络至收敛，得到P个节能预测辅助分支，组合构建节能预测辅助通道； 基于所述真实样本数据集的数据量设定动态权重占比，构建融合通道； 根据所述节能预测主通道、节能预测辅助通道和融合通道组合得到节能预测模型； 其中，基于所述真实样本数据集的数据量设定动态权重占比，包括： 获取符合预期模型需求的历史训练数据量均值； 将所述真实样本数据集的数据量与历史训练数据量均值的比值设为节能预测主通道的主输出权重，其中，所述主输出权重大于等于0.5； 采用1减去所述主输出权重，得到节能预测辅助通道的辅输出权重； 根据所述主输出权重和辅输出权重得到动态权重占比； 其中，输入所述节能预测辅助通道进行节能效果预测，包括： 将所述辅输出权重与预设权重的比值设为辅助通道重要度，其中，所述预设权重为0.5； 采用所述辅助通道重要度乘以P取整，得到Q，并在所述节能预测辅助通道的P个节能预测辅助分支内，随机选取Q个节能预测辅助分支进行辅助预测。

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青岛海希诺咨询管理有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市西海岸江山南路480号研创中心1号楼304；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。