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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种公共建筑室内空调温度设定值优化与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：CN120180918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510305561.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种公共建筑室内空调温度设定值优化与控制方法是由汪明;杨东润;吕博;杨德友;王明远;朱亚伦设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公共建筑室内空调温度设定值优化与控制方法在说明书摘要公布了：针对空调系统传统静态控制策略在环境变化时能耗高、舒适度失衡问题，该发明构建建筑三维模型，融合传感器数据与能耗模拟软件搭建联合仿真环境。利用改进极限学习机神经网络预测空调能耗和人员热舒适度，通过回转粒子群算法优化网络结构与参数，提高预测精度和泛化能力。然后，结合牛顿‑拉夫逊多目标优化算法滚动求解空调温度设定值最优动态序列，通过帕累托前沿解集平衡能耗与舒适度。该发明通过动态仿真与数据驱动优化，实现空调精准调控，提升热舒适度。

本发明授权一种公共建筑室内空调温度设定值优化与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种公共建筑室内空调温度设定值优化与控制方法，其特征是，包括： 使用建筑能耗模拟软件搭建建筑能耗模拟模型，建筑能耗模拟模型输出室内人数、室内人员热舒适度、室内外环境、空调系统能耗等关键参数； 通过建筑能耗模拟软件的数据可视化功能，对采集到的数据进行可视化展示数据采集图表、优化结果图等，并得到训练预测模型的训练样本集和测试样本集； 构建神经网络预测模型，使用优化算法对网络结构和参数进行优化，实现对室内人员热舒适度和空调系统能耗的预测； 在预测步长为步内，将采集到的数据代入训练后的神经网络进行预测，通过滚动优化方法求解预测步长内的温度设定值，滚动优化的目标函数，包括： ； 通过建筑能耗模拟软件的联合仿真功能，为建筑能耗模拟模型嵌入预测模型和优化算法，以实现数据获取、数据预处理与空调温度设定值优化与控制； 空调温度设定值优化与控制的方法为牛顿-拉夫逊多目标优化算法，使用牛顿-拉夫逊搜索规则，对定义的目标函数进行求解，具体流程包括： 步骤101：根据当前时刻采集的数据和建立的预测模型，更新预测步长内的模型输出，使得滚动优化的目标函数达到帕累托前沿： ； 其中，为预测步长内模型的输入数据；为预测步长内模型的输出数据；为解集中的其他可行解；为帕累托前沿解； 步骤102：通过定义的目标函数及约束条件，根据基于牛顿-拉夫逊搜索规则的多目标优化算法来确定空调温度设定值，定义种群数量、最大迭代次数，使用拉丁超立方初始化随机生成个种群：； 其中，为种群第i个元素在搜索空间第j维的分量；是生成的随机数，均匀分布在区间[0,1]内；和分别是搜索空间的上界和下界；为元素在第j上的随机排列； 步骤103：进行初始化参数和种群后，将各个元素代入目标函数中，计算各个元素的适应度值，进行非支配排序，筛选出当前迭代次数下的非劣解；然后，采用理想点法计算当前迭代次数下各元素的适应度值与当前最优适应度值的距离，如下式所示： ； 其中，为各元素对应的适应度值与当前迭代次数下最优适应度值的欧氏距离；为各元素在当前迭代次数下，第i个优化目标所对应的适应度值；为各元素在当前迭代次数下，第i个优化目标最优的适应度值；为元素在当前迭代次数下，第i个优化目标最差的适应度值； 步骤104：选取当前迭代次数下最远距离对应的元素为最差位置，其第j维的分量为；选取当前迭代次数下最近距离对应的元素为最差位置，其第j维的分量为；利用牛顿-拉夫逊搜索规则计算：； 其中，为引导参数，用于引导当前迭代次数下的种群进入正确的方向；、为0,1间的随机数；、为种群中随机筛选元素的第j维分量，且；为牛顿-拉夫逊求解结果； 步骤105：当利用牛顿-拉夫逊搜索规则计算出每个元素在各维的数值后，利用下式计算得到更新后的元素位置： ； 其中，为更新后第i个元素的第j维分量；为0,1间的随机数；、、为的更新参数；为自适应系数，用于保证种群的多样性； 步骤106：当算法达到最大迭代次数时，终止算法，输出帕累托曲面；然后，采用理想点法对帕累托曲面上的解集进行距离计算，选取最优解； 基于所建立的预测模型，定义预测区间与目标函数，利用多目标优化算法对最优空调温度设定值进行求解； 求解过程完成后，将所得的结果输入到建筑能耗模拟模型的外部接口内，进行联合计算，直至仿真过程结束。

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