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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利隧道通风系统及其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：CN120925892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511006603.7，技术领域涉及：E21F1/00；该发明授权隧道通风系统及其控制方法是由陈玉远;陈慧;车轮飞;刘健;甘甜;王小飞;冯腾;梅方晨设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本隧道通风系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道通风系统及其控制方法，涉及隧道通风节能控制技术领域。该方法先预处理隧道内交通数据、环境数据及设备开启数据并划分数据集，构建基于LSTM的交通预测模型与基于全连接的环境预测模型，分别以均方根误差、平均绝对百分比误差训练；利用模型依次预测交通与环境数据，再以能耗最小化为目标、环境达标为约束，通过序列二次规划算法求解最优通风设备组合并调整运行。其优势在于，两级预测模型实现超前调控，避免污染物超标，保障空气质量；结合动态训练、多参数优化及故障容错机制，在精准平衡节能与环境调控的同时，提升系统运行可靠性与智能化水平，减少人工干预。

本发明授权隧道通风系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种隧道通风控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1获取并预处理隧道内部的历史数据，所述历史数据包括交通监测数据、环境监测数据和设备开启数据；所述预处理包括数据清洗、异常值剔除、归一化和时序滑窗处理； S2构建初始交通预测模型，使用包含时间特征的历史交通监测数据，结合LSTM定向循环神经网络进行模型训练，采用均方根误差作为损失函数； S3构建初始环境预测模型，将全部的历史数据输入全连接神经网络进行训练，采用平均绝对百分比误差作为损失函数； 所述环境预测模型包括输入层、隐含层和输出层，其中： 输入层为S2步骤预测的下一时刻交通预测数据、当前时刻环境监测数据和设备开启数据； 隐含层为两层全连接层，每层后接ReLU激活函数和BatchNormalization层； 输出层为全连接层，输出未来15～60分钟的环境预测数据； S4将当前时刻的交通监测数据输入训练后的交通预测模型，得到下一时刻的交通预测数据；将所述下一时刻的交通预测数据、当前时刻的环境监测数据及当前时刻的设备开启数据输入训练后的环境预测模型，得到下一时刻的环境预测数据； S5根据环境预测数据和预设的环境参数阈值，构建以设备能耗最小化为目标、环境参数达标为约束条件的混合整数非线性规划问题；通过序列二次规划算法求解优化问题，确定最优通风设备开启组合，调整设备运行状态； 所述优化问题S5的求解目标为使控制指标达到目标范围，所述控制指标包括k1和k2，其中： k1=PM浓度预测值； k2=maxCO浓度预测值,NO2浓度预测值,风速预测值,温度预测值; 当k1＞k2，即PM污染是主要问题，如果k11，即PM浓度预测值超标，则优先增加分布式空气净化机组开启数量，其次增加送风机运行频率，再次增加排风机运行频率，最后增加射流风机开关状态，每次调整后重复步骤S5，直到k1和k2均不大于1；如果1≥k1≥0.9，则保持当前设备开启状态不变；如果k1＜0.9，即PM浓度预测值过低，则优先减小射流风机开关状态，其次减小排风机运行频率，再次减小送风机运行频率，最后减小分布式空气净化机组开启数量，每次调整后重复步骤S5，直到k1和k2均不小于0.9； 当k1≤k2时，即CONO2风速温度是主要问题，如果k21，即其他参数超标，则优先增加送风机运行频率，其次增加排风机运行频率，最后增加射流风机开关状态，每次调整后重复步骤S5，直到k1和k2均不大于1；如果1≥k2≥0.9，则保持当前设备开启状态不变；如果k2＜0.9，即过度通风，则优先减小射流风机开关状态，其次减小排风机运行频率，最后减小送风机运行频率，每次调整后重复步骤S5，直到k1和k2均不小于0.9； 所述优化问题S5中： 目标函数为最小化隧道通风系统的总能耗，其中总能耗为各设备能耗之和，设备能耗与设备运行功率和运行时间相关，公式为：； 其中Pi为设备i的功率，ti为运行时间； 所述约束条件包括： 环境参数约束，即预测浓度≤环境标准阈值； 设备运行约束，即频率约束和开启数量约束； 逻辑约束，即射流风机开启数量与风速条件匹配，避免气流短路。

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