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龙图腾网恭喜南京深度智控科技有限公司申请的专利基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟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：CN119475934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510066449.6，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟方法是由李辉;偶洋;黄政设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟方法在说明书摘要公布了：一种基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟方法，该方法包括：获取冷链物流中心现场的基础数据和初始参数，并对基础数据和初始参数进行预处理。基于传热传质方程构建多区域耦合物理机理模型，以预处理后的基础数据和初始参数作为边界条件，通过有限差分法输出物理模型状态。将物理模型状态作为卷积神经网络的输入，以通过时序卷积提取短周期渗透负荷特征，输出短期渗透负荷预测结果。将短期渗透负荷预测结果结合货物热参数以及分区状态作为Transformer模型的输入，输出多区域能耗分布预测数据。通过MPC对多区域能耗分布预测数据进行策略优化处理，计算出初步控制策略。通过黏菌优化算法在高维非线性参数空间中搜索全局最优解，输出最优控制策略。

本发明授权基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多区域耦合模型的中央空调系统能耗模拟方法，其特征在于，所述方法包括：获取冷链物流中心现场的基础数据和初始参数，并对所述基础数据和初始参数进行预处理；基于传热传质方程构建多区域耦合物理机理模型，并以预处理后的所述基础数据和初始参数作为边界条件，通过有限差分法输出物理模型状态；将所述物理模型状态作为卷积神经网络的输入，以通过时序卷积提取短周期渗透负荷特征，以输出短期渗透负荷预测结果；将短期渗透负荷预测结果结合货物热参数以及分区状态作为Transformer模型的输入，以通过注意力机制将所述短期渗透负荷预测结果与货物分布以及区域特性进行结合，输出多区域能耗分布预测数据；通过MPC对所述多区域能耗分布预测数据进行策略优化处理，以在滚动时窗内计算出初步控制策略；将所述初步控制策略作为黏菌优化算法的初始解，以在高维非线性参数空间中搜索全局最优解，输出最优控制策略，对所述冷链物流中心现场的中央空调系统进行优化控制；其中，所述基础数据和初始参数包括门禁启闭记录、室外气象条件、货品种类与入库温度、制冷设备参数以及各分区温湿度，所述预处理包括数据清洗、数据同步与时间对齐、异常值修正或剔除以及数据插值和缺失值填充，所述物理模型状态包括当前时刻冷链物流中心现场各分区的温湿度场、货物热交换状况以及短期历史渗透负荷记录，所述短期渗透负荷预测结果为未来第一时间段内的门启闭渗透热湿负荷变化，所述最优控制策略包括制冷设备功率设定、风机转速与阀门调节以及门禁预控策略；所述获取冷链物流中心现场的基础数据和初始参数，并对所述基础数据和初始参数进行预处理，包括：通过门禁传感器获取所述门禁启闭记录，所述门禁启闭记录包括启闭频率和持续时间，通过温湿度传感器和气象传感器获取所述各分区温湿度和室外气象条件，所述室外气象条件包括室外温度和相对湿度，以及通过设备参数传感器获取制冷设备的运行参数；将不同传感器采集的数据按时间戳进行对齐，以对所述基础数据和初始参数进行数据同步和时间对齐，并对传感器数据进行异常值检测，以对检测到的异常值进行修正或剔除，以及采用线性插值法对缺失的数据点进行填充，得到预处理后的基础数据和初始参数；所述基于传热传质方程构建多区域耦合物理机理模型，并以预处理后的所述基础数据和初始参数作为边界条件，通过有限差分法输出物理模型状态，包括：将所述冷链物流中心现场划分为多个控制区域，并确定每个控制区域的物理参数，以采用显式有限差分法对每个区域的能量守恒方程和质量守恒方程进行时间离散化，建立离散化的所述传热传质方程，所述物理参数包括体积、空气密度、比热容以及空气流动阻力，所述传热传质方程的表达式为： 式中，n为当前时间步，为第z个控制区域的空气密度，为第z个控制区域的体积，为第z个控制区域空气比热容，和为第z控制区域在时间步n的输入和输出热量，和为第z控制区域在时间步n的输入和输出水蒸气量，和为第z区域在时间步n和n+1的湿度，和为第z区域在时间步n和n+1的水蒸气含量；从预处理后的所述基础数据和初始参数选取门禁渗透负荷以及货物热交换负荷作为边界条件，计算各分区的温湿度场以及短期历史渗透负荷，以输出所述物理模型状态；其中，所述物理模型状态由各分区温度向量、各分区相对湿度向量、各分区热渗透负荷向量以及各分区水蒸气渗透负荷向量共同构成。

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