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龙图腾网获悉朗高科技有限公司申请的专利一种智慧建筑能耗数据监测管理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：CN120634102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510691651.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种智慧建筑能耗数据监测管理方法及系统是由刘仲帅;乔兵锋;彭科;王妙玉;刘雷声;郭涛;李景飞;王彬设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧建筑能耗数据监测管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智慧建筑能耗数据监测管理方法及系统，涉及智慧建筑与能源管理技术领域，包括，构建动态图结构，使用图注意力机制提取联合特征，使用批次平均注意力系数对节点的马氏距离进行加权，得到异常场景特征向量；定义分类目标函数，使用EPC‑PSO算法进行优化，使用Softmax分类器对异常场景特征向量进行分类；定义能耗效率目标函数，使用拉格朗日分解为每个设备的子问题，使用梯度下降法输出全局初始策略向量，定义智慧建筑任务，构建综合效益权重的矩阵，将设备和任务转化为二分图问题，使用匈牙利KM算法求解；批次平均注意力系数加权马氏距离，增强异常检测的鲁棒性，使用拉格朗日分解、梯度下降法和匈牙利KM算法，提高资源综合收益。

本发明授权一种智慧建筑能耗数据监测管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧建筑能耗数据监测管理方法，其特征在于：包括， S1、构建分布式架构，收集能耗与环境数据进行预处理，构建动态图结构，使用图注意力机制GAT提取能耗与环境数据的联合特征，使用批次平均注意力系数对节点的Mahalanobis距离进行加权，作为异常分数，对所有节点的异常分数进行归一化处理，使用经验法设定异常阈值，使用固定阈值筛选法筛选出异常分数大于异常阈值的节点，生成异常节点集合，并通过边缘节点传输到主控节点上； 主控节点使用相乘法将异常分数加权到接收到的异常节点集合中的特征向量上，得到异常场景特征向量； S2、定义分类目标函数，使用EPC-PSO算法进行迭代优化，使用Softmax分类器对异常场景特征向量进行分类，计算每个异常类型的严重程度，包括： 在主控节点上，对EPC-PSO粒子群进行初始化处理，将收集的带有标签的历史能耗数据和历史环境数据中的异常数据提取出来，作为历史异常数据集； 定义分类目标函数，将初始化的每个粒子位置作为分类边界参数，输入到分类目标函数中，计算目标函数值，选择当前迭代的全局最优粒子位置，使用EPC移动规则更新每个粒子速度和粒子位置，达到最大迭代次数后，输出全局最优位置，将全局最优位置代入到分类目标函数中，得到初始化个体最优位置，使用PSO为初始化个体最优位置更新速度和位置，基于异常场景特征向量，计算分类分数，生成分类分数向量，使用Softmax函数计算分类分数向量的概率，设定异常类型权重，使用平均严重性计算法计算分类分数向量中异常分数的初始严重程度分数，使用相乘法计算调整后的严重程度分数； 基于经验法则分别设定高危阈值和中危阈值，使用调整后的严重程度分数设定告警级别分级规则； 所述使用EPC移动规则更新每个粒子速度，公式： ， 其中，为粒子p在第次迭代的速度，为温度因子，控制探索幅度，通用值确保全局搜索能力，为随机值，增强搜索多样性，为距离因子，基于粒子与全局最优的欧氏距离，通用值平衡收敛速度，为衡量粒子与最优解的接近程度的欧氏距离，为第c次迭代的全局最优粒子位置，表示最佳分类边界参数，为第c次迭代的粒子p的位置； S3、定义能耗效率目标函数，使用拉格朗日分解为每个设备的子问题，使用梯度下降法输出全局初始策略向量，定义智慧建筑任务，构建综合效益权重的矩阵，将设备和任务转化为二分图问题，使用匈牙利KM算法求解； 所述定义能耗效率目标函数包括将异常分数、预测的异常类型、调整后的严重程度分数和动态图结构的节点特征以及边权重和预处理后的能耗数据和环境数据整合在一起，并进行归一化处理，生成状态向量； 主控节点通过BACnet协议将状态向量分发至边缘节点，在边缘节点构建能耗效率目标，最大化性能与能耗的比值； S4、收集实时数据执行智慧建筑能耗管理，构建可视化界面展示分析产生的数据。

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