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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的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：CN119272977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411210664.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的方法是由闫军威;王淼;周璇;姜子夷;陈城;高志明设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的方法，包括：获取能耗参数，构建多特征数据集并预处理；基于功能性与用能属性进行一级分类；基于K‑means模型进行二级分类；基于定额水平与排序耦合法和模拟定额法分别进行能耗定额并加权平均得到综合能耗定额；基于SHAP值模型进行能耗特征重要性分析；基于重要特征的年度数据进行线性回归，并计算重要特征预测值及变化率进而修正得出未来各类型建筑的综合能耗定额；基于单栋建筑的重要特征的变化率判断用能合理性与节能积极性，并修正综合能耗定额。本发明基于动态数据对多级分类建筑两种能耗定额进行修正，改善了以往能耗定额方法忽略建筑之间不同行为、性质及特点对建筑能耗的影响。

本发明授权基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的方法在权利要求书中公布了：1.基于多级分类与动态数据修正的公共建筑能耗定额的方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取不同类型公共建筑若干年内每月的能耗参数，包括日期参数、负荷参数以及节能措施参数； 根据获取的能耗参数构建多特征数据集并进行数据校验和清洗、数据特征筛选以及数据的归一化处理； 基于公共建筑的功能性与用能属性对多特征数据集进行一级逻辑分类和标签； 基于K-means模型对一级逻辑和分类标签的结果进行二级分类，并根据特征信息对二级分类的结果进行逻辑性解释并标签； 基于定额水平与排序耦合法和模拟定额法分别对同属二级类型公共建筑进行能耗定额，并对两种方法所得定额值加权平均，得到综合能耗定额； 基于SHAP值模型进行不同类型公共建筑的年度能耗特征重要性分析，得出重要特征及重要特征的Shapley值权重，具体为： 基于SHAP值模型对不同类型公共建筑的能耗参数进行特征贡献度计算，得到所有特征的贡献度顺序结果，具体为：计算一个特征加入到模型时的边际贡献，并考虑该特征在所有的特征序列的情况下不同的边际贡献，取均值，得到所述特征的Shapley值权重； 根据特征之间的交互作用及对结果敏感的特征的贡献度顺序结果，筛选出重要特征； 基于每种类型公共建筑的重要特征的年度数据平均值进行线性回归，并根据回归曲线预测每种类型公共建筑的重要特征未来若干年的平均值及变化率； 基于重要特征的变化率与重要特征的Shapley值权重加权修正得出未来若干年各类型建筑的综合能耗定额，具体为： PCEC next =PCECnow*a1*ω1+a2*ω2+a3*ω3； 其中，PCECnext为未来某年此类建筑人均能耗定额值，PCECnow代表目前此类建筑人均能耗定额值，a1、a2、a3分别代表第一、二、三个特征向量若干年后下降的比例，ω1、ω2、ω3分别代表第一、二、三个特征向量的Shapley值在三个特征向量总Shapley值的占比； 基于单栋建筑的重要特征的月度数据进行线性回归得到的过去若干年的变化率，判断单栋建筑用能合理性与节能积极性，并修正单栋建筑的综合能耗定额。

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