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龍圖騰網恭喜南京深度智控科技有限公司申請的專利基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119879340B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510377858.8，技術領域涉及：F24F11/46；該發明授權基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法是由李輝;黃政設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法，屬于空調節能控制技術領域，其具體包括：通過采集歷史運行數據，建立并驗證機理模型；基于驗證后的模型，采用模型預測控制方法預測系統狀態，并運用自適應學習算法和深度強化學習算法對模型和預測控制方法進行自適應調整；利用調整后的模型和預測控制方法，結合當前狀態和負荷預測，通過優化算法計算最優控制輸入；實時監測系統運行數據，采用智能決策算法和深度強化學習算法對模型進行修正和優化；將最優控制輸入應用于系統，實施控制策略，評估效果并優化控制策略，實現高效、智能的除濕控制。

本發明授權基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法在權利要求書中公布了：1.基于機理模型的空調轉輪除濕系統的節能優化控制方法，其特征在于，包括：步驟S1：采集空調轉輪除濕系統的歷史運行數據，建立空調轉輪除濕系統的機理模型，并進行機理模型驗證；步驟S2：基于驗證后的機理模型，采用模型預測控制方法，預測空調轉輪除濕系統的運行狀態，并根據預測結果和實時采集的運行數據，采用自適應學習算法和深度強化學習算法對機理模型和模型預測控制方法進行自適應調整；步驟S3：基于經過自適應調整后的機理模型，對空調轉輪除濕系統當前的運行狀態和負荷進行預測，通過優化算法計算最優控制輸入；步驟S4：采用智能決策算法和深度強化學習算法對經過自適應調整后的機理模型進行修正和優化迭代；步驟S5：將計算出的最優控制輸入應用于空調轉輪除濕系統，實施控制策略，實時監測系統的運行狀態和能耗情況，評估控制策略的效果，并根據評估結果，對控制策略進行調整和優化；所述步驟S2的具體步驟包括：S2.1：設定預測時域和控制時域，并根據空調轉輪除濕系統的運行目標，建立目標函數J，公式為： ；其中，表示基于k時刻的信息預測的k+1時刻的系統狀態，表示k時刻空調轉輪除濕系統的狀態變量，E表示狀態誤差，表示k時刻的控制輸入，R表示控制輸入的加權矩陣；S2.2：利用驗證后的機理模型，結合當前空調轉輪除濕系統的運行狀態和干擾因素結果，預測空調轉輪除濕系統在設定的預測時域內的運行狀態；S2.3：使用傳感器實時采集空調轉輪除濕系統的運行數據，將S2.2中時域內的運行狀態與實時采集的運行數據進行對比，計算兩者之間的誤差；S2.4：根據誤差結果，使用基于最小二乘法的自適應學習算法對機理模型的參數進行調整；所述步驟S2的具體步驟還包括：S2.5：將空調轉輪除濕系統的運行狀態作為狀態空間，控制輸入作為動作空間，根據系統的運行目標定義獎勵函數；所述控制輸入包括轉輪轉速、加熱功率；所述運行目標包括節能、濕度控制精度，其中，z表示空調轉輪除濕系統，g表示控制動作，和表示加權系數，G表示系統能耗，hum表示空調轉輪除濕系統的運行狀態，表示空調轉輪除濕系統的運行狀態參考值；S2.6：使用深度強化學習算法，通過與空調轉輪除濕系統進行交互，學習最優的控制策略；S2.7：根據深度強化學習模型學習到的最優策略，更新模型預測控制方法中的控制策略。

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