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龙图腾网获悉天津宝桥能源科技有限公司申请的专利一种数字孪生模型的空调节能控制方法及系统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：CN119412788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411429996.8，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权一种数字孪生模型的空调节能控制方法及系统是由丁冠军设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生模型的空调节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数字孪生模型的空调节能控制方法及系统，属于空气调节领域，所述方法包括：将目标制冷空调的温度调节范围进行均匀分割以获得多个参考设定温度，将每一参考设定温度输入到数字孪生模型以获得所述参考设定温度对应的预测消耗功耗和预测消耗时长；将最小数值的预测消耗功耗对应的参考设定温度作为优先节能设定温度；通过本发明，针对现有技术中空调难以获取最佳初始制冷温度的技术问题，使用遍历式的处理机制采用定制结构设计的数字孪生模型对制冷空调在不同初始设置温度下达到同一个期望制冷温度分别消耗的多份功率和持续的多份时长进行智能预测，从而解决了上述技术问题。

本发明授权一种数字孪生模型的空调节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生模型的空调节能控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标制冷空调的各项设备数据，所述目标制冷空调的各项设备数据为所述目标制冷空调的能效比、适用面积、空调匹数、制冷功率、制热功率、循环风量以及变频标识；获取设定封闭空间的多项内部环境参数以及设定封闭空间的多项外部环境参数，所述设定封闭空间为所述目标制冷空调执行温度调控的空间，所述设定封闭空间的多项内部环境参数为所述设定封闭空间内部的气温、湿度、空气压力以及空间体积，所述设定封闭空间的多项外部环境参数为所述设定封闭空间外部的气温、湿度、风向、风速以及太阳光光照角度；对深度神经网络执行设定数量的多次训练以获得执行多次训练后的深度神经网络并作为所述目标制冷空调的数字孪生模型输出，所述设定数量的取值与所述目标制冷空调的压缩机的压缩比正向关联；将所述目标制冷空调的温度调节范围进行均匀分割以获得多个参考设定温度，将每一参考设定温度输入到所述数字孪生模型以获得所述参考设定温度对应的预测消耗功耗和预测消耗时长，得到多个参考设定温度分别对应的多份预测消耗功耗和多份预测消耗时长，所述多个参考设定温度的数量超过设定数量阈值；将多份预测消耗功耗中最小数值的预测消耗功耗对应的参考设定温度作为优先节能设定温度发送给所述目标制冷空调的主控制器；其中，目标制冷空调的主控制器在接收到的优先节能设定温度后，自动设置优先节能设定温度为目标制冷空调的制冷设定温度；其中，在多份预测消耗功耗中出现两份数值相等的最小数值的预测消耗功耗时，将两份数值相等的最小数值的预测消耗功耗分别对应的两份参考设定温度作为第一节能设定温度和第二节能设定温度，将第一节能设定温度和第二节能设定温度分别对应的预测消耗时长作为第一预测消耗时长和第二预测消耗时长，将两种预测消耗时长中最小值的预测消耗时长对应的节能设定温度作为优先节能设定温度；其中，采用数字孪生模型基于用户期望制冷温度、参考设定温度、目标制冷空调的工作电压和工作频率、目标制冷空调的各项设备数据、设定封闭空间的多项内部环境参数以及设定封闭空间的多项外部环境参数智能预测参考设定温度为目标制冷空调的制冷设定温度后设定封闭空间达到用户期望制冷温度时目标制冷空调耗尽的功率以作为参考设定温度对应的预测消耗功耗，以及目标制冷空调使用的时长作为参考设定温度对应的预测消耗时长。

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