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龍圖騰網(wǎng)恭喜天府永興實(shí)驗(yàn)室申請的專利基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119863099B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510346723.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法是由房圓晨;徐湖洋;王曉光;裴迎舉;王亞婷;曾磊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，屬于地源熱泵系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化領(lǐng)域，方法包括以下步驟：S1、在建模階段構(gòu)建基于動態(tài)概率圖決策網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型；S2、在校準(zhǔn)階段對數(shù)字孿生模型進(jìn)行校準(zhǔn)；S3、在運(yùn)行階段更新數(shù)字孿生模型，通過更新后的數(shù)字孿生模型實(shí)時輸出地源熱泵系統(tǒng)最優(yōu)的運(yùn)行方法。將物理實(shí)體?孿生體系統(tǒng)抽象為一組耦合的動態(tài)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在物理狀態(tài)空間和數(shù)字狀態(tài)空間中隨時間演化，并通過觀測數(shù)據(jù)和控制輸入相互作用，以解決地源熱泵系統(tǒng)的多物理場耦合建模和動態(tài)優(yōu)化控制計(jì)算復(fù)雜、計(jì)算資源需求高的問題，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜多變地下環(huán)境和負(fù)荷需求下的地源熱泵系統(tǒng)實(shí)時、自動優(yōu)化控制。

本發(fā)明授權(quán)基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于概率圖數(shù)字孿生模型的地源熱泵系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、在建模階段構(gòu)建基于動態(tài)概率圖決策網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型；S2、在校準(zhǔn)階段對數(shù)字孿生模型進(jìn)行校準(zhǔn)；S3、在運(yùn)行階段更新數(shù)字孿生模型，通過更新后的數(shù)字孿生模型實(shí)時輸出地源熱泵系統(tǒng)最優(yōu)的運(yùn)行方法；S1中，基于動態(tài)概率圖決策網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型的表達(dá)式具體為： 式中，為截止時刻，給定歷史觀察數(shù)據(jù)和控制輸入，系統(tǒng)表現(xiàn)出數(shù)字狀態(tài)、計(jì)算得到研究量和獲得獎勵的條件概率分布函數(shù)，為在上一時刻地源熱泵系統(tǒng)的數(shù)字狀態(tài)為、執(zhí)行了控制輸入、并在這一時刻收集到觀察數(shù)據(jù)下更新數(shù)字孿生體得到數(shù)字狀態(tài)的條件概率分布函數(shù)，為在當(dāng)前時刻給定更新后的數(shù)字孿生體的數(shù)字狀態(tài)得到研究量的條件概率分布函數(shù)，為在當(dāng)前時刻給定數(shù)字狀態(tài)、研究量、控制輸入和觀察數(shù)據(jù)，得到獎勵值的條件概率分布函數(shù)； 為虛擬時刻，代表建模階段，代表數(shù)字孿生模型的校準(zhǔn)階段，為預(yù)測和決策時刻，為構(gòu)建地源熱泵系統(tǒng)數(shù)字孿生計(jì)算模型的相關(guān)參數(shù)變量在不同時刻的數(shù)字狀態(tài)值，為在不同時刻地源熱泵系統(tǒng)中傳感器或檢測設(shè)備收集的反映物理狀態(tài)變化的觀察數(shù)據(jù)，為在不同時刻地源熱泵系統(tǒng)的運(yùn)行控制方案，為地源熱泵數(shù)字孿生系統(tǒng)在時刻模型校準(zhǔn)階段的獎勵方程，為地源熱泵數(shù)字孿生系統(tǒng)在時刻模型校準(zhǔn)階段的獎勵方程，為地源熱泵數(shù)字孿生系統(tǒng)在時刻模型校準(zhǔn)階段的獎勵方程，為數(shù)字孿生模型在t時刻模型運(yùn)行階段的獎勵方程；S3中，更新數(shù)字孿生模型的方法具體為：在運(yùn)行階段的時刻t，采集觀察數(shù)據(jù)，根據(jù)觀察數(shù)據(jù)將數(shù)字狀態(tài)、研究量和獎勵方程的預(yù)測值更新為根據(jù)觀察數(shù)據(jù)計(jì)算得到的真實(shí)值，利用期望最大化算法進(jìn)行模型中邊緣條件概率分布函數(shù)的更新，得到數(shù)字孿生模型中所有節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)變量的聯(lián)合概率分布函數(shù)，進(jìn)而通過該聯(lián)合概率分布函數(shù)輸出預(yù)測值，包括時刻t+1到時刻的數(shù)字狀態(tài)、研究量和獎勵方程； 式中，為聯(lián)合概率分布函數(shù)，為在上一時刻地源熱泵系統(tǒng)的數(shù)字狀態(tài)為，對地源熱泵系統(tǒng)采取控制輸入后得到數(shù)字狀態(tài)的條件概率分布函數(shù)，為給定數(shù)字狀態(tài)，得到觀察數(shù)據(jù)的條件概率分布函數(shù)，為在時刻給定地源熱泵系統(tǒng)數(shù)字狀態(tài)和研究量，采取控制輸入的條件概率分布函數(shù)，該條件概率分布函數(shù)由上一時刻求解的最優(yōu)的控制方案。

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