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龙图腾网获悉浙江能工建设集团有限公司申请的专利基于人工智能的建筑能耗分析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：CN120373655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510500234.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于人工智能的建筑能耗分析方法及系统是由陶建飞;张善芳;马强锋;褚竞骅;王晓峰;俞婷;陈伟;张国强;李龙;陆峰;王斌锋;杨芳华;方枫慧;夏书祥;孙嘉阳;王伟杰;陶李豪;张建明设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的建筑能耗分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及建筑能耗分析技术领域，公开了一种基于人工智能的建筑能耗分析方法及系统。该方法包括：采集建筑环境数据形成能耗基础数据集；处理数据集生成能耗特征向量；构建预测模型得到能耗预测器；利用预测器对比实际数据识别异常并生成报告；基于报告制定优化方案生成控制指令；执行指令记录变化数据更新特征库完成闭环。本申请实现了对建筑能耗的准确预测、异常检测、优化控制和效果评估的闭环管理，从而提高建筑能源使用效率，降低能源浪费。

本发明授权基于人工智能的建筑能耗分析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建筑能耗分析方法，其特征在于，包括：通过多维传感器采集建筑温度、湿度、能源消耗量和人员密度数据，获取建筑能耗基础数据集； 通过滑动时间窗口平均填充法对建筑能耗基础数据集中的缺失值进行填充处理，得到初步填充数据集；通过改进的Z-分数法对初步填充数据集中的异常值进行识别，将识别出的异常值替换为前后数据点的中位数，生成平滑数据集；对平滑数据集进行时间序列分段，根据建筑能耗负荷变化特性划分为工作时段、过渡时段和闲置时段，形成时段划分表；通过小波变换方法对平滑数据集进行降噪处理，分离出建筑能耗的趋势项、季节项和残差项，构建能耗分解特征；从平滑数据集中提取温度差、热惯性指标、日照影响系数、湿度变化率、人员密度分布五项环境参数特征，生成环境影响因子集；将时段划分表、能耗分解特征和环境影响因子集通过特征融合矩阵进行整合，生成建筑能耗特征向量，提高数据质量和特征表达能力，为模型训练提供高质量输入； 根据建筑能耗特征向量，建立考虑时间因素和空间关系的建筑能耗预测模型，通过历史数据训练，得到建筑能耗预测器； 利用建筑能耗预测器计算预期能耗值，将实际能耗数据与预期能耗值进行比对，识别能耗异常区间，生成建筑能耗异常报告； 基于建筑能耗异常报告，结合建筑使用计划和环境条件，制定能源优化参数调整方案，生成建筑节能控制指令；将建筑节能控制指令下发至建筑控制系统，启动设备参数调整流程，记录指令执行时间戳；通过多维传感器对建筑执行调整后的运行状态进行实时监测，采集调整后建筑温度、湿度、能源消耗量和人员密度数据，形成调整后能耗监测数据集；对调整后能耗监测数据集与调整前同时段历史数据进行时间对齐比对，计算同等条件下的能耗差异值，生成能耗变化数据表；对能耗变化数据表中的数据进行统计分析，计算平均能耗降低率、峰值能耗削减量、负荷平衡度三项能效提升指标，构建节能效果评估报告；将节能效果评估报告中的关键参数与建筑能耗特征向量融合，补充新的时间序列数据点，更新建筑能耗特征库；通过更新后的建筑能耗特征库对建筑能耗预测器进行增量训练，提升预测精度，形成闭环优化的建筑能耗分析体系。

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