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龙图腾网获悉浙江依网科技信息工程有限公司申请的专利一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理平台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：CN120873771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510834428.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理平台是由宗绍刚设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理平台在说明书摘要公布了：本发明涉及智能建筑能耗优化控制技术领域，公开了一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理平台，包括：异构数据采集模块、建筑模型构建模块、强化学习优化模块、故障预测管理模块和安全控制执行模块。相较于现有技术中主要依赖静态规则或分散子系统控制的能耗管理方式，尤其在建筑结构复杂、设备异构性高、数据不一致性强的场景下，无法实现能耗全局优化与精准控制的技术问题，由于本申请通过构建多源融合的数据处理机制、高精度数字孪生模型和自学习型强化控制策略，实现了建筑多系统间的动态能效协同调度，从而避免了传统系统因控制失衡、设备故障响应滞后导致能耗浪费的问题，提高了能耗管理的智能化水平、系统稳定性与节能效率。

本发明授权一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理平台在权利要求书中公布了：1.一种基于AIoT数字孪生的建筑能效管理系统，其特征在于，系统包括： 异构数据采集模块，用于采集建筑内的AIoT设备运行数据，包括时间序列数据、空间结构数据和文本描述数据，并基于加权最小方差估计法对设备运行数据进行标准化处理和融合处理，得到多源数据融合向量； 建筑模型构建模块，用于基于热传导一阶微分建模法构建建筑数字孪生模型，并将多源数据融合向量作为建筑数字孪生模型的输入，输出当前能耗状态向量； 强化学习优化模块，用于将当前能耗状态向量输入至预设的Q-learning优化控制模型，输出优化动作策略，并生成控制指令集输出至AIoT设备控制接口；其中，将当前能耗状态向量输入至预设的Q-learning优化控制模型，输出优化动作策略的步骤，具体包括：基于建筑数字孪生模型输出的当前能耗状态向量构建Q-learning优化控制模型的状态空间输入向量；获取AIoT设备的可控参数，构建动作空间集合A，其中，动作空间集合A中的每个动作包含一组控制指令，包括分区温度控制指令、风机风速档位控制指令和照明亮度等级控制指令；设定即时奖励函数，即时奖励函数用于衡量动作空间集合A中的每个动作下的节能性；在Q-learning优化控制模型中，采用贝尔曼最优性原理根据状态空间输入向量和动作空间集合A以及即时奖励函数执行迭代更新，输出优化动作策略； 故障预测管理模块，用于利用长短期记忆网络LSTM对多源数据融合向量进行建模，预测下一天时间步的多源数据融合向量，并根据前后两天的多源数据融合向量计算残差，当连续k个时间点满足残差大于预设的残差阈值时，则判定处于故障预警状态，生成故障调整因子并反馈至强化学习优化模块中的Q-learning优化控制模型的动作空间以屏蔽故障通道； 安全控制执行模块，用于根据优化动作策略和故障调整因子采用国密SM2和TLS协议联合构建闭环控制指令，闭环控制指令下发至各AloT设备节点。

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