南京邮电大学刘增稷获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模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：CN120995427B 。
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：202511517141.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法是由刘增稷;刘梦歌;徐俊俊;邢强;张腾飞;蒋乐设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能建筑能效管理技术领域，公开了一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法，通过多站点传感器采集热水系统运行数据，构建结构化建模输入；利用物理边界特性生成边界增强样本；设计嵌入领域知识的神经网络模型并集成物理约束机制；采用联邦学习框架实现多客户端协同训练与模型聚合，提升模型泛化能力与隐私保护水平。本发明在保护用户数据隐私的前提下，实现多站点热水系统的高精度温度预测与能耗建模，解决现有技术中物理一致性差、建模精度低及数据共享难的问题。
本发明授权一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习与领域知识增强的恒温负荷动态建模方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、基于多个热水供应站点中热水系统的原始观测数据，构建多维时间序列数据集，对数据集进行预处理，提取热水使用周期特征，基于热水系统物理边界特性，设计物理边界增强规则，生成包含真实样本与增强样本的边界增强样本集； 步骤S2、基于边界增强样本集，构建适用于热水系统的增强感知回归模型，通过引入边界状态下的增强样本训练，提升模型在物理边界条件下的表达能力与一致性； 步骤S3、采用集中-联邦混合训练策略，通过集中数据得到初始参数，再通过联邦平均算法与多轮通信迭代优化，获得全局模型参数； 步骤S4、在多层次样本集上评估增强感知回归模型的预测精度、物理一致性及鲁棒性，通过指标定量分析隐私保护效果与物理一致性。
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