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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机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化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：CN119879340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510377858.8，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权基于机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化控制方法是由李辉;黄政设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化控制方法，属于空调节能控制技术领域，其具体包括：通过采集历史运行数据，建立并验证机理模型；基于验证后的模型，采用模型预测控制方法预测系统状态，并运用自适应学习算法和深度强化学习算法对模型和预测控制方法进行自适应调整；利用调整后的模型和预测控制方法，结合当前状态和负荷预测，通过优化算法计算最优控制输入；实时监测系统运行数据，采用智能决策算法和深度强化学习算法对模型进行修正和优化；将最优控制输入应用于系统，实施控制策略，评估效果并优化控制策略，实现高效、智能的除湿控制。

本发明授权基于机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于机理模型的空调转轮除湿系统的节能优化控制方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集空调转轮除湿系统的历史运行数据，建立空调转轮除湿系统的机理模型，并进行机理模型验证；步骤S2：基于验证后的机理模型，采用模型预测控制方法，预测空调转轮除湿系统的运行状态，并根据预测结果和实时采集的运行数据，采用自适应学习算法和深度强化学习算法对机理模型和模型预测控制方法进行自适应调整；步骤S3：基于经过自适应调整后的机理模型，对空调转轮除湿系统当前的运行状态和负荷进行预测，通过优化算法计算最优控制输入；步骤S4：采用智能决策算法和深度强化学习算法对经过自适应调整后的机理模型进行修正和优化迭代；步骤S5：将计算出的最优控制输入应用于空调转轮除湿系统，实施控制策略，实时监测系统的运行状态和能耗情况，评估控制策略的效果，并根据评估结果，对控制策略进行调整和优化；所述步骤S2的具体步骤包括：S2.1：设定预测时域和控制时域，并根据空调转轮除湿系统的运行目标，建立目标函数J，公式为： ；其中，表示基于k时刻的信息预测的k+1时刻的系统状态，表示k时刻空调转轮除湿系统的状态变量，E表示状态误差，表示k时刻的控制输入，R表示控制输入的加权矩阵；S2.2：利用验证后的机理模型，结合当前空调转轮除湿系统的运行状态和干扰因素结果，预测空调转轮除湿系统在设定的预测时域内的运行状态；S2.3：使用传感器实时采集空调转轮除湿系统的运行数据，将S2.2中时域内的运行状态与实时采集的运行数据进行对比，计算两者之间的误差；S2.4：根据误差结果，使用基于最小二乘法的自适应学习算法对机理模型的参数进行调整；所述步骤S2的具体步骤还包括：S2.5：将空调转轮除湿系统的运行状态作为状态空间，控制输入作为动作空间，根据系统的运行目标定义奖励函数；所述控制输入包括转轮转速、加热功率；所述运行目标包括节能、湿度控制精度，其中，z表示空调转轮除湿系统，g表示控制动作，和表示加权系数，G表示系统能耗，hum表示空调转轮除湿系统的运行状态，表示空调转轮除湿系统的运行状态参考值；S2.6：使用深度强化学习算法，通过与空调转轮除湿系统进行交互，学习最优的控制策略；S2.7：根据深度强化学习模型学习到的最优策略，更新模型预测控制方法中的控制策略。

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